Statsmodels 是一个 Python 模块，它提供各种统计模型和函数来探索、分析和可视化数据。它是一个构建在 NumPy、SciPy 和 Pandas 库之上的开源库。...在 statsmodel 中，我们可以使用 t 检验和 p-value 进行假设检验。 t检验是一种统计方法，用于比较两组数据的均值。它告诉我们两组均值之间的差异是否具有统计显着性。...).fit() print(model.summary()) summary() 函数将返回一个表格，其中包含线性回归模型的系数、标准误差、t 值和 p 值。...我们可以使用 p 值来检验“X”变量的系数是否具有统计显着性。如果 p 值小于 0.05，我们可以拒绝原假设并得出系数具有统计显着性的结论。...使用 Statsmodel 进行简单线性回归 上面是statsmodel 库的基础知识，让我们更深入地研究线性回归模型。线性回归是一种对因变量与一个或多个自变量之间的关系进行建模的统计方法。
其中常用的数据插补方法 表4-1常用的插补方法 插补方法 方法描述 均值/中位数/众数插补 根据属性值的类型，用该属性取值的平均数/中位数/众数进行插补 使用固定值 将缺失的属性值用一个常量替换。...如广州一个工厂普通外来务工人员的“基本工资”属性的空缺值可以用2015年广州市普通外来务工人员工资标准1895元/月，该 方法就是使用固定值 最近临插补 在记录中找到与缺失样本最接近的样本的该属性值插补...小波变换具有多分辨率的特点，在 时域和频域都具有表征信号局部特征的能力，通过伸缩和平移等运算过程对信号进行多尺度 聚焦分析，提供了一种非平稳信号的时频分析手段，可以由粗及细地逐步观察信号，从中提取有用信息...能够刻画某个问题的特征量往往是隐含在一个信号中的某个或者某些分量中，小波变换 可以把非平稳信号分解为表达不同层次、不同频带信息的数据序列，即小波系数。选取适当的小波系数，即完成了信号的特征提取。...表4-5基于小波变换的特征提取方法 基于小波变换的特征提取方法 方法描述 基于小波变换的多尺度空间 能量分布特征提取方法 各尺度空间内的平滑信号和细节信号能提供原始信号的时频局域信息，特别 是能提供不同频段上信号的构成信息
，可以得到回归系数及其方差的一致性估计混合线性模型(mixed linear model，MLM)：它是一类对误差进行精细分解成对固定效应和随机效应等误差的广义线性模型的方法，相比广义线性模型而言，它能处理纵向数据...有些控制变量可以通过实验操作加以控制(如照明、室温等)，也称为无关变量；而另一些控制变量由于受实验设计等因素的限制，只能借助统计技术来加以控制，即成了统计分析中的协变量，因而属于统计概念。...提供了与Wald检验相关的p值。它指示系数是否具有统计显著性。Estimate_95CI：$\beta$置信区间提供可以合理确信真实总体参数位于其中的范围。...t-value：$\beta$相关系的t检验统计量p-value：$\beta$相关系的wald检验统计量对应pvalue。提供了与Wald检验相关的p值。它指示系数是否具有统计显著性。...OddRatio：风险值，一般用于逻辑回归，可以通过对系数估计进行指数化来计算比值几率。比值几率表示单位预测变量变化时响应变量的几率的乘性变化。在本例中，不适合。
组织于数据库与数据库表行中，由1－n个列组成一行数据或一个数据库表，包含了标题、名称、数据类型、数据库列名、大小、值表达式、是否自动增长、值、默认值等属性。...Refresh方法是数据实体对象从关系数据库表行同步自身的一个方法，他从关系数据库表中取出指定行数据，同步内在中的数据实现对象。 ...Save方法是数据实体对象根据把自己同步到关系数据库表中的一个方法，当数据库表中存在这条数据行是，修改数据库表中的这一行，如果数据库表行中不存在这一行，则向数据库表中插入这一行。 ...ITable 数据表相关于关系数据库中的一个数据库表，把一个数据库表映射库一个数据表， 以下是他的详细定义： ITable /// /// 定义数据表接口，该接口为对旬关系映射提供支持...Query方法是数据表对象从关系数据库表同步自身的一个方法，他从关系数据库表中取出指定行数据，同步内存中的数据表对象。
组织于数据库与数据库表行中，由1－n个列组成一行数据或一个数据库表，包含了标题、名称、数据类型、数据库列名、大小、值表达式、是否自动增长、值、默认值等属性。...Refresh方法是数据实体对象从关系数据库表行同步自身的一个方法，他从关系数据库表中取出指定行数据，同步内在中的数据实现对象。 ...Save方法是数据实体对象根据把自己同步到关系数据库表中的一个方法，当数据库表中存在这条数据行是，修改数据库表中的这一行，如果数据库表行中不存在这一行，则向数据库表中插入这一行。 ...ITable 数据表相关于关系数据库中的一个数据库表，把一个数据库表映射库一个数据表，ITable中我们定义了Columns列集合、Rows行集合，同时也提供了Query、Save、...Query方法是数据表对象从关系数据库表同步自身的一个方法，他从关系数据库表中取出指定行数据，同步内存中的数据表对象。
在视觉上，Pandas 数据帧的输出显示（在 Jupyter 笔记本中）似乎只不过是由行和列组成的普通数据表。 隐藏在表面下方的是三个组成部分-您必须具备的索引，列和数据（也称为值）。...通常，您将直接从关系数据库中提取数据。 关系数据库的一种非常常见的做法是将主键（如果存在）作为第一列，并在其后直接放置任何外键。 主键唯一地标识当前表中的行。 外键唯一地标识其他表中的行。...所得的序列本身也具有sum方法，该方法可以使我们在数据帧中获得总计的缺失值。 在步骤 4 中，数据帧的any方法返回布尔值序列，指示每个列是否存在至少一个True。...any方法再次链接到该布尔结果序列上，以确定是否有任何列缺少值。 如果步骤 4 求值为True，则整个数据帧中至少存在一个缺失值。 更多 电影数据集中具有对象数据类型的大多数列都包含缺少的值。...对于所有数据帧，列值始终是一种数据类型。 关系数据库也是如此。 总体而言，数据帧可能由具有不同数据类型的列组成。 在内部，Pandas 将相同数据类型的列一起存储在块中。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 按时间顺序排列的一组随机变量X1,X2,…,Xt表示一个随机事件的时间序列。 时间序列分析的目的是给定一个已被观测了的时间序列，预测该序列的未来值。...更能反映实际序列中的长期记忆性、信息的非对称性等性质 1、时间序列分析之前，需要进行序列的预处理，包括纯随机性和平稳性检验。根据检验结果可以将序列分为不同的类型，采取不同的分析方法。...常用的检验统计量有Q统计量、LB统计量，由样本各延迟期数的自相关系数，可以计算出检验统计量，然后计算对应的p值，如果p值大于显著性水平，则表示接受原假设，是纯随机序列，停止分析。...如果有明显的趋势性或周期性，通常不是平稳序列。 自相关图检验：平稳序列具有短期相关性，所以平稳序列中，只有近期的序列值对现时值得影响比较明显，间隔越远的过去值对现时值的影响越小。...，检验其残差是否为白噪声，如果不是白噪声，说明残差中还存在有用的信息，需要修改模型参数，进一步提取。
lstsq的输出包括四部分：回归系数、残差平方和、自变量X的秩、X的奇异值。一般只需要回归系数就可以了。...lstsq比较方便用在只需要回归系数的情况下，如果需要对回归结果做评估，比如算拟合值、算残差、算R2，做t检验、F检验、算P值，就很麻烦了，而statsmodel恰好适合这种情况。...此外，还有missing这个参数，对于回归数据包含缺失值时很好用，比如设置missing = 'drop'表示回归时删除包含缺失值的样本。...使用这种方法的前提时，你已经对误差项的协方差阵有了较好的估计。statsmodel中实现GLS的模块如下 sm.GLS ?...写在最后 本文总结了比较常用的一些方法，除此外，还有Lasso、Ridge等回归方法，可以用sklearn实现，不再赘述，列出一些参考网站，如果有没有写清楚的地方，可以再看一看。
采用CABAC算法进行编码，可以提高大约10％的编码率 具体编码步骤： 1、二值化：CABAC使用二进制算术编码，所以要将数据先转换为二进制数据，这些原始数据包括变换系数和运动矢量等。...一个slice有一帧图片内的若干宏块组成。编码器端对slice种包含的宏块数目没有限制。一个slice可以仅包含一个宏块也可以包含该帧中的所有宏块。...当它同时能应用于交叉打包等方法的实现方案中。 多参考帧选择 多参考帧选择在之前的一些视频编码标准中也可以得到应用。该方法尤其使用于具有反馈机制的系统中。但在时延要求较高的应用中意义不大。...该特性提供了一种将一帧图像中的宏块分配到多个slice中的模式，每个slice都是一个独立的编码单位，无论是帧间还是帧内编码都不能越界，如果在传输过程中出现数据丢失的情况，可以利用已接收到的宏块数据来对丢失的宏块数据进行恢复...表3.11 P画面中的宏块类型及VLC编码 表3.12 B画面中的宏块类型及VLC编码 每一帧B画面被划分成一片或多片，每一片又被划分为若干宏块。
import pandas as pd df = pd.read_csv("crop_production.csv") 在我讨论 pandas_profiling 之前，先看看数据帧的 Pandas...describe 函数输出： df.describe(include='all') 注意我使用了describe 函数的 include 参数设置为"all"，强制 pandas 包含要包含在摘要中的数据集的所有数据类型...该Warnings选项卡由任何类型的相关基数，相关性与其他变量，缺失值零，偏态变量，以及其他Warnings。 该reproduction标签只显示相关的报告生成的信息。...字符串类型值的概览选项卡显示最大-最小中值平均长度、总字符、不同字符、不同类别、唯一和来自数据集的样本。 类别选项卡显示直方图，有时显示特征值计数的饼图。该表包含值、计数和百分比频率。...还可以单击切换按钮以获取有关各种相关系数的详细信息。 4. 缺失值 生成的报告还包含数据集中缺失值的可视化。您将获得 3 种类型的图：计数、矩阵和树状图。
1.集中趋势度量 （1）均值 均值是所有数据的平均值。 作为一个统计量，均值的主要问题是对极端值很敏感。如果数据中存在极端值或者数据 是偏态分布的，那么均值就不能很好地度量数据的集中趋势。...(2)标准差 标准差度量数据偏离均值的程度 (3) 变异系数 变异系数度量标准差相对于均值的离中趋势 变异系数主要用来比较两个或多个具有不同单位或不同波动幅度的数据集的离中趋势。...不服从正态分布的变量、分类或等级变量之间的关联性可采用Spearman秩相关系数，也称等级相关系数来描述。 因为一个变量的相同的取值必须有相同的秩次，所以在计算中采用的秩次是排序后所在位置的平均值。...() 依次给出前1、2、…、n个数的最大值 Pandas cummin() 依次给出前1、2、…、n个数的最小值 Pandas 表3-10 Pandas累积统计特征函数 方法名 函数功能 所属库 rolling_sum...数据质量分析要求我们拿到数据后先检测是否存在缺失值和异常值；数据特征分析要求我们在数据挖掘建模前，通过频率分布分析、 对比分析、帕累托分析、周期性分析、相关性分析等方法，对采集的样本数据的特征规律进 行分析
这种理论也可以在预测统计中为我们服务，这正是分位数回归的意义所在——估计中位数（或其他分位数）而不是平均值。通过选择任何特定的分位数阈值，我们既可以缓和异常值，也可以调整错误的正/负权衡。...分位数（Quantile），亦称分位点，是指将一个随机变量的概率分布范围分为几个等份的数值点，常用的有中位数（即二分位数）、四分位由3个部分组成(第25、50和75个百分位，常用于箱形图)和百分位数等。...statsmodels中的分位数回归 分位数回归是一种不太常见的模型，但 Python中的StatsModel库提供了他的实现。这个库显然受到了R的启发，并从它借鉴了各种语法和API。...但是不同的是scikit-learn模型通常将数据(作为X矩阵和y数组)作为.fit()的参数，而StatsModel是在初始化对象时传入数据，而fit方法只传递一些可以调试的超参数。...下面是来自statsmodel的例子(Engel数据集包含在与statmodels中) %matplotlib inline import numpy as np import pandas as pd
——Andrew Ng 0x01 特征构造介绍 时间特构造以及时间序列特征构造的具体方法： ? 0x02 时间特征构造 对于时间型数据来说，即可以把它转换成连续值，也可以转换成离散值。...3.结合时间维度的聚合特征 具体就是指结合时间维度来进行聚合特征构造，聚合特征构造的具体方法可以参考《聚合特征构造以及转换特征构造》中的《聚合特征构造》章节。...4）扩散值 分布的扩散性，如标准差、平均绝对偏差或四分位差，可以反映测量的整体变化趋势。 5）离散系数值 离散系数是策略数据离散程度的相对统计量，主要用于比较不同样本数据的离散程度。...而包含时间的数据，可以先使用时间进行条件过滤，过滤后再构造聚合特征。 2....时间序列数据可以从带有时间的流水数据统计得到，实际应用中可以分别从带有时间的流水数据以及时间序列数据中构造特征，这些特征可以同时作为模型输入特征。
Pandas 提供了add方法，该方法提供了一种填充缺失值的选项。...Pandas 包含一个名为melt的数据帧方法，该的工作原理与先前秘籍中介绍的stack方法相似，但灵活性更高。...append方法最不灵活，仅允许将新行附加到数据帧。concat方法非常通用，可以在任一轴上组合任意数量的数据帧或序列。join方法通过将一个数据帧的列与其他数据帧的索引对齐来提供快速查找。...此步骤的其余部分将构建一个函数，以在 Jupyter 笔记本的同一行输出中显示多个数据帧。 所有数据帧都有一个to_html方法，该方法返回表的原始 HTML 字符串表示形式。...您特定的关系数据库的驱动程序可能需要单独安装。 一旦创建了引擎，就可以使用步骤 2 中的read_sql_table函数将整个表选择到数据帧中非常容易。
Scipy 包含最优化、线性代数、积分、插值、拟合、特殊函数、快速傅里叶变换、信号处理和图像处理、常微分方程求解和其他科学与工程常用的计算 Matplotlib 提供二维绘图，也可以三维绘图，与Matlab...，存放等未能进行一致性更新 2、数据特征分析 分布分析：数据分布特征与分布类型 定量数据分布分析：求极差（其最大值与最小值之间的差距;即最大值减最小值后所得之数据）——决定组距和组数——决定分点——列频率分布表...取均值、中位数、众数进行插补 使用固定值 将缺失属性用常量替代 最近邻插补法 在记录中找到与缺失样本最接近的样本的该属性值进行插补 回归方法 根据已有数据和与其有关的其他变量数据建立拟合模型来预测 插值法...》 interpolate 一维、高维插值，如拉格朗日、样条插值等 Scipy unique 去除重复 Pandas/Numpy isnull 判断是否为空 Pandas notnull 判断是否非空...一维、高维插值，如拉格朗日、样条插值等 Scipy unique 去除重复 Pandas/Numpy isnull 判断是否为空 Pandas notnull 判断是否非空 Pandas PCA 主成分分析
Python的Pandas库为我们提供了强大的数据选择工具。通过DataFrame的结构化数据存储方式，我们可以轻松地按照行或列进行数据的选择。...此外，Pandas库也提供了丰富的数据处理和运算功能，如数据合并、数据转换、数据重塑等，使得数据运算更加灵活多样。 除了基本的数值运算外，数据分析中还经常涉及到统计运算和机器学习算法的应用。...数据获取 ①列索引取值 使用单个值或序列,可以从DataFrame中索引出一个或多个列。...Python的Pandas库为数据合并操作提供了多种合并方法,如merge()、join()和concat()等方法。...代码和输出结果如下所示: （3）使用“how”参数合并 关键技术：how参数指定如何确定结果表中包含哪些键。如果左表或右表中都没有出现组合键,则联接表中的值将为NA。
对象● 使用BeautifulSoup对象的find_all方法，找到所有包含搜索结果的div标签，得到一个列表● 遍历列表中的每个div标签，使用find方法，找到其中包含标题、链接、摘要的子标签，并提取出它们的文本或属性值...我们可以使用pandas库的to_csv方法，来将数据框保存为一个csv文件，方便后续的查看和使用。...我们可以使用pandas库的value_counts方法，来查看每个字段的值出现的频次，了解数据的分布情况。...我们可以使用pandas库的str.contains方法，来筛选出包含某些关键词或短语的数据，了解数据的相关性情况。...搜索引擎优化入门指南：这是一个由Google提供的搜索引擎优化的指南，介绍了SEO的基本概念、原则、技巧等内容。
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