引言:在数据分析时,对大量信息进行归纳是最基本的任务,而这就需要用到描述统计方法。
主要是理解相关数学概念,不偏倚语言。为了让掌握或学习不同语言的读者都能阅读,本号特提供两种语言版本。
我们的大多数统计评估都依赖于累积分布函数 (CDF)。尽管直方图乍一看似乎更直观并且需要较少的解释,但实际上 CDF 提供了几个优点,值得熟悉它。CDF 的主要优点以及我们主要使用它而不是直方图的原因在对两个图的主要解释之后列出如下。
来源:DeepHub IMBA本文约2200字,建议阅读5分钟统计学是涉及数据的收集,组织,分析,解释和呈现的学科。 统计的类型 1) 描述性统计 描述性统计是以数字和图表的形式来理解、分析和总结数据。对不同类型的数据(数值的和分类的)使用不同的图形和图表来分析数据,如条形图、饼图、散点图、直方图等。所有的解释和可视化都是描述性统计的一部分。重要的是要记住,描述性统计可以在样本和总体数据上执行,但并不会使用总体数据。 2) 推论统计 从总体数据中提取一些数据样本,然后从这些数据样本中,推断一些东西(结论)。
其中的x是一个由数据值组成的数值向量。参数freq=FALSE表示根据概率密度而不是频数绘制图形。参数breaks用于控制组的数量。在定义直方图中的单元时,默认将生成等距切分。
描述性统计是以数字和图表的形式来理解、分析和总结数据。对不同类型的数据(数值的和分类的)使用不同的图形和图表来分析数据,如条形图、饼图、散点图、直方图等。所有的解释和可视化都是描述性统计的一部分。重要的是要记住,描述性统计可以在样本和总体数据上执行,但并不会使用总体数据。
正态分布(Normal distribution),也称“常态分布”,又名高斯分布(Gaussian distribution),最早由A.棣莫弗在求二项分布的渐近公式中得到。C.F.高斯在研究测量误差时从另一个角度导出了它。P.S.拉普拉斯和高斯研究了它的性质。是一个在数学、物理及工程等领域都非常重要的概率分布,在统计学的许多方面有着重大的影响力。
1.描述性分析主要是对所收集的数据进行分析,得出反映客观现象的各种数量特征的一种分析方法,它包括数据的集中趋势分析、数据离散程度分析、数据的频数分布分析等,描述性分析是对数据进一步分析的基础。
探索性数据分析(Exploratory Data Analysis ,EDA)是对数据进行分析并得出规律的一种数据分析方法。它是一个数据试图讲述的故事。EDA是一种利用各种工具和图形技术(如柱状图、直方图等)分析数据的方法。
数据汇总是一个将原始数据简化为其主要成分或特征的过程,使其更容易理解、可视化和分析。本文介绍总结数据的七种重要方法,有助于理解数据实质的内容。
本文根据 2022.05.28 日,《前端早早聊大会》 的“性能”专场分享整理而来。
Prometheus是一个开源监控系统和时间序列数据库。在如何在Ubuntu 14.04第1部分中查询Prometheus,我们设置了三个演示服务实例,向Prometheus服务器公开合成度量。使用这些指标,我们学习了如何使用Prometheus查询语言来选择和过滤时间序列,如何聚合维度,以及如何计算费率和衍生物。
类似于折线图,但是用宽度相同的条形的高度或长短来表示数据多少的图形,条形图可以横置或纵置。
如你所见,直方图上叠加核密度图,专业来说,核密度估计是用于估计随机变量概率密度函数的一种非参数方法。核密度图是用来观察连续型变量分布的有效方法。绘制密度图的方法:
大家公认的就是R是一款绘图功能非常强大的软件,那我们从这个系列开始专门来给大家说说R作图的部分。其实我们在统计描述的系列里已经穿插了许多简单画图的内容,这部分就带大家回归一下之前的内容,顺便补充一些其他的图形绘制方法。
作者:Vamei 出处:http://www.cnblogs.com/vamei 严禁转载。
要构建模型就必须要对数据进行预处理。特征转换是这个过程中最重要的任务之一。在数据集中,大多数时候都会有不同大小的数据。为了使更好的预测,必须将不同的特征缩小到相同的幅度范围或某些特定的数据分布。
在建模时,清理数据样本非常重要,这样做可以确保观察结果充分代表问题。有时,数据集可能包含超出预期范围之外的极端值。这通常被称为异常值,通过理解甚至去除这些异常值,能够改进机器学习建模和模型技能。
Q-Q plot是关联分析结果可视化的一种经典方案,这里的Q代表quantile, 分位数的意思,关联分析的Q-Q plot示意如下
在前一章中,我们开始开发推断思维的方法。特别是,我们学会了如何使用数据,在世界的两个假设之间做决策。但是我们通常只想知道,某件事情有多大。
1、饼状图:在想对基本比例进行比较的时候,饼状图比较有用;当扇形快的大小相似时,饼图用处不大。
给粉丝朋友们带来了很多理解上的挑战,所以我们开辟专栏慢慢介绍其中的一些概念性的问题,上一期: 表达矩阵的归一化和标准化,去除极端值,异常值
这一章我们将会用到‘iris’(鸢尾花)数据集,这个数据集属于R中自带的数据,因此不需要额外的加载。首先,查看数据的维度和结构,使用函数dim()和names()可以分别得到数据的维度和数据的列表名称也就是变量名称。使用函数str()和函数attribute()可以查看数据的结构和属性。
1854年,伦敦的Soho 区爆发了一场霍乱,朱迪思·萨默斯(Judith Summers)形容那里到处都是“牛棚、动物粪便、屠宰场、煮油的窝点和原始、腐烂的下水道。” 当时,疾病爆发的原因还不清楚,因为微生物理论还在发展中,疾病传播原理还不清楚。瘴气理论是当时占主导地位的假说,它提出,包括霍乱和瘟疫在内的疾病是通过有机物分解释放出的恶臭气体传播的。
描述性统计是数学统计分析里的一种方法,通过这种统计方法,能分析出数据整体状况以及数据间的关联。在这部分里,将用股票数据为样本,以matplotlib类为可视化工具,讲述描述性统计里常用指标的计算方法和含义。
1.文件与数据 Tableau使用的数据结构必须是标准的关系型数据库中的二维表结构。 1.1 Tableau文件类型 文件类型 文件大小 使用场景 具体内容 数据源.tds 小 频繁使用的数据源 完整的数据源定义 数据提取.tde 大 数据源为远程,希望提高库性能 筛选出的部分或完整的源数据本地副本 工作薄.twb 小 默认保存方式 仅包括数据源定义和可视化图表定义,无源数据 工作薄.twbx 大 与无法访问源数据的用户分享工作结果 所有信息和源数据 1.2 数据整理操作 名称与重命名 更改数据类型:数值
翻译自 If P99 Latency Is BS, What’s the Alternative? 。
作为一名数据科学家,当你收到一组新的、不熟悉的数据时,你会采取什么第一步?熟悉数据。
原文 https://medium.com/netflix-techblog/streaming-video-experimentation-at-netflix-visualizing-practical-and-statistical-significance-7117420f4e9a
一、描述统计 在数据分析的时候,一般首先要对数据进行描述性统计分析(Descriptive Analysis),以发现其内在的规律,再选择进一步分析的方法。描述性统计分析要对调查总体所有变量的有关数据做统计性描述,主要包括数据的频数分析、数据的集中趋势分析、数据离散程度分析、数据的分布、以及一些基本的统计图形,常用的指标有均值、中位数、众数、方差、标准差等等。 数据的集中趋势一般采用平均值、中位数表示。数据的离散程度一般采用方差、标准差表示。数据的分布情况一般采用直方图表示。 案例:北京房屋价格(数据文件:
“原因和结果、投入和产出、努力和报酬之间本来存在着无法解释的不平衡。一般来说,投入和努力可以分为两种不同的类型: 多数,它们只能造成少许的影响;少数,它们造成主要的、重大的影响。” → 一个公司,80%利润来自于20%的畅销产品,而其他80%的产品只产生了20%的利润
private final List<String> words = new CopyOnWriteArrayList<>();
在数据科学中,有多种工具可以进行可视化。在本文中,我(毛利)展示了使用Python来实现的各种可视化图表。
柱状图是描述统计中使用频率非常高的一种统计图形。它有垂直样式和水平样式两种可视化效果。这里我们主要介绍柱状图的应用场景和绘制原理。
即使系统现在可靠,不代表将来一定可靠。发生退化的最常见原因是负载增加:并发用户从最初的10,000 增长到 100,000或系统目前处理数据量超出之前很多倍。
收集数据后,需要对其进行解释和分析,以深入了解数据所蕴含的深意。而这个含义可以是关于模式、趋势或变量之间的关系。
https://r4ds.hadley.nz/data-visualize#visualizing-relationships
到目前为止,我们对变量之间关系的分析纯粹是描述性的。我们知道如何找到穿过散点图的最佳直线来绘制。在所有直线中它的估计的均方误差最小,从这个角度来看,这条线是最好的。
贝叶斯回归分位数在最近的文献中受到广泛关注,本文实现了贝叶斯系数估计和回归分位数(RQ)中的变量选择,带有lasso和自适应lasso惩罚的贝叶斯
Matplotlib是Python的绘图库,其中的pyplot包封装了很多画图的函数。
无论你是在与高管开会,还是在与数据狂人开会,有一件事是可以肯定的:总会看到一个直方图。
原文链接 / https://blog.twitter.com/engineering/en_us/topics/infrastructure/2020/introducing-vmaf-percentiles-for-video-quality-measurements.html
贝叶斯回归分位数在最近的文献中受到广泛关注,本文实现了贝叶斯系数估计和回归分位数(RQ)中的变量选择,带有lasso和自适应lasso惩罚的贝叶斯。还包括总结结果、绘制路径图、后验直方图、自相关图和绘制分位数图的进一步建模功能。
数据质量分析是数据挖掘中数据准备过程的重要一环,是数据预处理的前提,也是数据挖掘分析结论有效性和准确性的基础,没有可信的数据,数据挖掘构建的模型将是空中楼阁。
作为一款专业的统计分析软件,SPSS(Statistical Package for the Social Sciences)在社会科学研究中有着广泛的应用。作为一名研究生,在进行学术研究时,我使用SPSS软件来处理和分析数据。在这个过程中,我有一些心得体会,现在想要和大家分享。
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