描述性统计分析(Description Statistics)是通过图表或数学方法,对数据资料进行整理、分析,并对数据的分布状态、数字特征和随机变量之间的关系进行估计和描述的方法。描述性统计分析分为集中趋势分析和离中趋势分析。
今天和大家聊聊统计学里最基础的“平均值”,可能很多同学一听到平均值,就开始想,这个有什么好讲的,小学生都知道平均值是什么。今天我们就和你聊聊你不知道的平均值。
数据的集中趋势描 述是寻找反映事物特征的数据集合的代表值或中心值,这个代表值或中 心值可以很好地反映事物目前所处的位置和发展水平,通过对事物集中 趋势指标的多次测量和比较,还能够说明事物的发展和变化趋势。国家 的人均GDP就是一个集中趋势指标,虽然每个人对国家的GDP贡献度不 一样,但是人均GDP能够代表每个人对国家GDP的平均贡献度,从而反 映一个国家的经济发展水平。
PBI里有各种时间函数,网上关于同比、环比增长率的文章多如牛毛。复合增长率这个实操中也非常重要的指标,却提得比较少。本文跟大家一起探讨PBI里如何求复合增长率。
在进行数据分析时,我们往往不会对原始的一条一条的数据直接进行分析,因为那毫无意义。通常,需要对数据先做一些聚合运算,比如求和、求平均值、计数等,也就是会用到一些分析指标和术语,这些指标和术语可以帮助我们打开思路,从多种角度对数据进行深度解读。
首先,要做一件事情首先要搞清楚的是:为什么要这么做?随着年纪越来越大,越来越觉得时间珍贵,所以每一分钟都要用好。而参加这个兴趣小组的原因很简单,想进一步提升自己的能力!
均值不等式中一般包含四个公式:调和平均数公式、算数平均数公式、平方平均数公式、几何平均数公式,下面一一介绍。
何为EDA,何谓探索性数据分析?英文名为Exploratory Data Analysis,是在你拿到数据集后,并不能预知能从数据集中找到什么,但又需要了解数据的基本情况,为了后续更好地预处理数据、特征工程乃至模型建立。因此探索性数据分析,对了解数据集、了解变量之间对相互关系以及变量与预测值之间的关系尤其重要。
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所谓统计量,是“用一个数字来概括数据的特征”。具体说就是“平均值”、“方差”和“标准方差”。
1 /* 2 长城牌电视机 3 联想奔月5008PC机 4 */ 5 6 7 package st; 8 //接口回调实例 9 interface ShowMessage 10 { 11 void 显示商标 (String s); 12 } 13 class TV implements ShowMessage 14 { 15 public void 显示商标(String s) 16 { 17 System.out.println(s
在左侧数值虽然是分别大8倍,小8倍的差别,但是在数轴上并不对称。但是经过转换后,这两个倍数差异离中心0是等距的,倍数变化就被明显的展示出来了。这可以使正负倍数的变化出现在一个对称的尺度上。
《实验设计与数据处理》是于 2009 年 10 月由化学工业出版社出版的图书,作者是张成军。本书通过典型实例介绍了常用实验设计及实验数据处理方法在科学研究和工业生产中的实际应用。
【新智元导读】Russ Salakhutdinov 是苹果 AI 研发负责人,CMU 教授,也是著名的机器学习领域大牛。本文是 Russ 有关评估深度生成模型的讲座的 ppt。 本讲结构: 概要 退火
将价格动态转换为收益(2),用几何时间序列(4)计算期望收益(3),而不是算术平均(收益率的波动越大,算术平均和几何平均之间的差异越大)。
8 建立一个单一数字的评估指标 分类准确率是单一数字评估指标(single-number evaluation metric)的示例:你在你的开发集(或测试集)上运行你的分类器,然后得到样本分类正确的比例(fraction)(单个数字),根据这个指标,如果分类器A的准确率为97%,分类器B的准确率为90%,那么我们认为分类器A更好。 相比之下,精度(查准率)(Precision)和召回率(查全率)(Recall)[3]就不是一个单一数字的评估指标:它给出两个数字来评估分类器。拥有多个评估指标使得算法之间的
考虑上算数平均数和几何平均数的数据项采用不同的权重,就是加权算数平均数和加权几何平均数。
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分类准确率是单一数字评估指标(single-number evaluation metric)的示例:你在你的开发集(或测试集)上运行你的分类器,然后得到样本分类正确的比例(fraction)(单个数字),根据这个指标,如果分类器A的准确率为97%,分类器B的准确率为90%,那么我们认为分类器A更好。 相比之下,精度(查准率)(Precision)和召回率(查全率)(Recall)[3]就不是一个单一数字的评估指标:它给出两个数字来评估分类器。拥有多个评估指标使得算法之间的比较更加困难,假设你的算法表现如下:
层次聚类 (hierarchical clustering)是一种对高维数据进行可视化的常见方法。
差异表达分析工作流程的第一步是计数归一化,这是对样本之间的基因表达进行准确比较所必需的。
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create_rand_list() #创建一个含有指定数量元素的list sum_fun() #累加 len_fun() #统计个数 multiply_fun() #累乘 sum_mean_fun() #算数平均数 sum_mean_rate() #算数平均数计算回报 median_fun() #中位数 modes_fun() #众数 ext_minus_fun() #极差 geom_mean_fun() #几何平均数 geom_mean_rate() #几何平均回报 var_fun() #方差-样本S^2 covar_fun() #协方差(标准差)-样本S trans_coef_fun() #变异系数CV pearson_fun() #相关系数-样本r
java二维数组处理可可视化库 https://github.com/jtablesaw/tablesaw plotly JS库的Java封装 https://github.com/jtablesaw/plotly.java
写科普文,写的简明扼要很难,写的妙趣横生也很难,其实难能可贵的读者耐心的阅读及友情转发。
在进行数据分析时,经常会用到一些分析指标和术语,这些指标和术语可以帮助我们打开思路,从多种角度对数据进行深度解读。
proc iml是SAS中的一个矩阵语言,它可以简化矩阵运算和自定义统计算法。proc iml的语法和DATA步骤有很多相似之处,但是proc iml的基本单位是矩阵,而不是观测值。proc iml可以在内存中高效地执行向量化的计算。
在日常数据处理工作中,我们经常面临着需要从多个表格文件中提取信息并进行复杂计算的任务。本教程将介绍如何使用Python编程语言,通过多个表格文件,计算特定单元格数据的平均值。
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可以把DataFrame看作由Series对象组成的字典,其中key是列名,值是Series Series和Python中的列表非常相似,但是它的每个元素的数据类型必须相同
对于数据分析师而言,统计学必定是一门绕不开的学科。我今生做数据科学家已经无望了,但就工程角度来讲,致力于大数据行业,了解一些必备的统计学知识仍有必要。Data Science from Scratch的第5章讲解了统计学初级知识,对于我这样的门外汉而言,可谓恰到好处。尤喜书中还给出Python的代码示例,对于程序员而言,这是了解概念知识的利器。 统计学会描述一组数据,并通过一些常用的统计运算甄别出数据的规律,从而帮助分析师能够更好地理解数据。统计学中最常见的运算自然就是计数(count)、最大值(max)、
然后他用语言描述了如何对第一块的内容做估计,以及说明了一下如何估计剩下两块的内容。
得到一个DataFrameGroupBy 类型的对象: <pandas.core.groupby.DataFrameGroupBy object at 0x10d45a128>
在数据分析行业,对数据提出的每一个问题都可以用多种潜在的语言和工具包来回答。每种语言都有其优势,它们之间也存在着不同的区别。不能否认的是,有些操作用Python执行起来要比SQL更加高效。这篇文章分享了4个能够节省时间的案例,在这几个案例中,Python在探索和分析数据集方面远远优于SQL。
为了更好地展现其成果,48岁的他开始学习Lean4(一种可作为交互式定理证明工具的函数式编程语言)。
【导读】本文是数据科学研究者William Koehrsen撰写的技术博文,介绍了在分类模型中需要用到的度量标准。我们知道,准确率是我们在分类任务中最常用到的度量指标,但是单纯的准确率并不能说明模型的
算法:平均预测法是将预期值等同于之前所有观测点的平均值的预测方法,数学方法有算数平均、几何平均、调和平均和平方平均预测法,物理方法有移动平均、加权平均、移动加权平均和中心移动平均预测法。
前几天在Python星耀交流群有个叫【在下不才】的粉丝问了一个Pandas的问题,按照A列进行分组并计算出B列每个分组的平均值,然后对B列内的每个元素减去分组平均值,这里拿出来给大家分享下,一起学习。
在OD任务中,对于一个单一的图像,在没有预测到一个或者多个边框的情况下,不确定性语义的意义就更广泛了。在图像分类和OD任务中,我们可以测量模型对于标签的确定程度,而在OD情况下,我们还需要知道模型对于对象(即边框)的位置的确定程度。这两种不确定性度量与标签和空间信息相关(这里可以使用最近引入的度量——基于概率的检测质量(PDQ))进行评估。
radius 半径(从中心到边缘上点的距离的平均值) texture 纹理(灰度值的标准偏差) perimeter 周长 area 面积 smoothness 平滑度(半径长度的局部变化) compactness 紧凑度(周长 ^ 2 /面积 - 1.0) concavity 凹面(轮廓的凹部的严重性) concave points 凹点(轮廓的凹部的数量) symmetry 对称性 fractal dimension 分形维数(海岸线近似 - 1)
在使用Python进行数据预处理时,常常会使用到Imputer类来处理缺失值。然而,有时候在导入Imputer时会遇到ImportError的问题,报错信息为cannot import name ‘Imputer‘。本文将介绍这个问题的原因以及解决方法。
我们考虑的问题是如何设计模型来利用最近引入的近似模型平均技术(dropout)。我们定义了一个简单的新模型maxout(之所以这样命名,是因为它的输出是一组输入的最大值,而且它是dropout的一个自然伙伴),旨在促进dropout优化和提高dropout的快速近似模型平均技术的准确性。我们通过经验验证模型成功地完成了这两个任务。我们使用maxout和dropout来演示在四个基准数据集上的最新分类性能:MNIST、CIFAR-10、CIFAR-100和SVHN。
平均数(Mean),或均值是统计中的一个重要概念。是集中趋势的最常用测度值,目的是确定一组数据的均衡点。这里的平均数是指算术平均数,即一组数据的和除以这组数据的个数所得的平均值,也叫算术平均值。
统计运算非常常用。本文介绍Pandas中的统计运算函数,这些统计运算函数基本都可以见名知义,使用起来非常简单。
器学习算法只接受数值输入,所以如果我们遇到分类特征的时候都会对分类特征进行编码,本文总结了常见的11个分类变量编码方法。
有了Copilot之后,研究做起来也更方便了,陶哲轩也用它辅助自己完成了最新的研究成果。
虽然我们习惯于在 Microsoft Windows 和 Linux 之间运行 AMD 和 Intel 基准测试,但最常见的是发现我们最喜欢的开源操作系统通常在从台式机到 HEDT 和服务器平台的竞赛中领先,当谈到 Core i9 12900K“Alder Lake”时 “目前情况并非如此。考虑到在 Linux 下看到的一些英特尔混合架构的奇怪之处,进入这一轮 Windows 与 Linux 测试非常好奇,事实上,我们在 Windows 11 和带有基准测试的各种 Linux 发行版时感到失望。不仅 Windows 11 的整体速度更快,而且相关的是,由于 P 和 E 内核与线程导向器的混合,Linux 现在也有更高的运行差异。
《极简统计学》第五章《标准差(S.D.)可以灵活运用于股票风险指标(波动率)》。
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