我有一组数据如下:
data = [1,1,2,3,3,5,5]
point = 6
我不知道这些数据是否正常,也不知道它的分布情况。我想有信心地计算一下,point明显高于data。
我试过:
import math
from scipy.stats import t
import numpy as np
confidence = (
t.interval(0.95,len(data)-1,loc=np.mean(data),
scale=np.std(data)/math.sqrt(len(data))))
这将返回一个下限和上限,但在处理实际数据时,我使用的point似乎
所以这是我的问题。
工作人员刚刚告诉我们,我们现在必须填写一份过去是每年一季度的表格。所以我想让表格更自动,让我们更容易理解。
我知道我可以做一个嵌套的if语句,但是如果可能的话,对于20多个人,我想避免这样做。
Here's my idea:
On the main form, there is a place to put your name. I put in a data validation based off a table containing all the names. That table also includes their employee numbers
下面是一组虚构的概率数据,我用threshold of 0.5将其转换为二项式。我对离散数据运行了一个glm()模型,以检验glm()返回的区间是“平均预测区间”(“置信区间”)还是“点预测区间”(“预测区间”)。从下面的图上看,返回的区间是后一段--“点预测区间”;注,置信度为95%,2/20点在此样本的线外。
如果确实如此,如何生成R中使用glm()为0和1界的二项式数据集的“平均预测区间”(即“置信区间”)?请给出与我相似的代码和图,给出概率,“置信区间”和“预测间隔”。
# Fictitious data
xVal <- c(15,15,17,18,32,33,41,42,47,
一道作业题要求我计算一个均值的置信区间。当我使用传统方法和使用numpy.percentile()时--我得到了不同的答案。 我想我可能误解了如何或何时使用np.percentile()。我的两个问题是: 1.我使用它是错误的--错误的输入,等等。2.我在错误的地方使用它--应该用于引导配置项而不是传统方法吗? 我已经通过传统公式和np.percentile()计算了CI。 price = np.random.normal(11427, 5845, 30)
# u = mean of orginal vector
# s = std of original vector
print(pric
我正在尝试创建一个excel公式,该公式为员工定位重复条目。从两个不同的系统中提取记录,然后将数据转储到excel中。下面是记录的一个例子。如果员工在同一天执行相同的任务,则为重复。
我尝试过索引/匹配、索引/匹配,但是它只返回第一个副本(如果它甚至可以做到这一点)。我对数组的经验非常少,我一直试图找出这些都是徒劳的-我觉得这应该比我要做的容易?
理想情况下,当找到重复值时,希望它返回“是/否”或“重复”。
集一
Client Employee Date
Bob Jones Sally Smith 1/1/2018
Jane Smith
我正在尝试自动填充,并找到了解决此问题的代码,然而,在自动填充完成其操作后,所有单元格都会产生与原始单元格相同的结果。
Sub Button2_Click()
Range("P2").Value = Application.Sum(Range(Cells(2, 18), Cells(2, 40)))
Range("P2").Select
Selection.AutoFill Destination:=Range("P2:P5"), Type:=xlFillDefault
End Sub
我想通过比较篮子1中的频率与另一个篮子2中的频率的比率来对项目类型进行排名。
例如,如果项目类型A在篮子1中有大约5个计数,在篮子2中有0个计数,这应该比类型B高得多,比如篮子1中有10个项目,篮子2中有10个项目。我使用赔率比abs(log(freq in basket1/freq in basket2)),但这并不能反映我应该将abs(log(10/100))作为abs(log(1/10))优先考虑的事实。
我在考虑是否将这个结果乘以他们的总计数,例如(10+100)abs(log(10/100)),但是这个数字似乎再次超过了对数值。
什么是权衡对数值的好建议?