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统计_z

不同分布的z具有可比性,例如N(0,1)的数据1的z是1,表示离均值0有一个标准差,另外N(100,10)的数据110的z也是1,表示离均值100有一个标准差,这样的话可以将不同的分布的数据,通过...标准(例如z)和标准差:标准来源于预先确定正态分布群体的均值和标准差,进而得到该群体的数据分布。标准差是建立在样本上的分布参数的估计量度。 z的真正作用:估计某件事情的概率。...研究假设提出了预期事件发生的命题,接着使用统计工具,在已知群体分布情况的基础上,计算相应的统计参数,估计事件发生的概率。...5%是统计学家使用的标准。 如果一件事情发生的概率是极值(正面出现的次数,一次考试的成绩,两个数据组平均值的差异),那么被认为是不可能出现的结果。 ?...同样地,对于z。首先,确定群体的分布情况,然后确定要检验的概率范围,最后用基于样本的统计量与检验量对比,判断是否是不可能事件。 确立了零假设,然后努力检验出零假设中可能包含的错误。

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问与答127:如何列出统计列表中的唯一

Q:在一列中包含有很多数据,我想使用公式来列出统计其唯一,我不想使用数据透视表,下图1所示为示例数据。 ? 图1 使用公式,在列C中列出其唯一,列D中列出这些相应出现的数量。...,要么是1(表明出现了),要么是0(表明没有出现,即没有这个),而这正是我们查找的唯一。...然后,使用MATCH执行精确匹配查找,所得到的位置也就是该在区域A2:A25中的位置。再将结果传递给INDEX函数,从而获取值。...在单元格D2中输入公式: =COUNTIF(A2:A25,C2) 统计获取的唯一在原列表中出现的次数,如下图3所示。 ? 图3 最后,向下复制公式得到最终结果,如下图4所示。 ?...0,COUNTIF(C1:C3,A2:A25),0)),"") 以避免出现错误#N/A。

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统计| p的计算

p的计算,R语言和python的实现 今天来说说频率中假设检验要依赖的评估指标:p,对,你也许很清楚的知道它表达的意思,但是它是怎么算得的呢?不知道你是否知道呢?...这次将介绍几种分布计算p的方法(套路)。 这里以两样本均值的假设检验为例来说明。...那么对应的统计量为: Z=x¯−y¯S2xn+S2ym−−−−−−−√∼N(0,1) Z = \frac{ \overline{x} - \overline{y}}{\sqrt{ \frac{S_{x...,原假设发生的概率,若是p小于0.05,发生概率小于0.05时,认为是小概率发生了,即是差异性显著,拒绝原假设。...公式: 双边假设的p: p=P(z<−|x¯−y¯S2xn+S2ym−−−−−−−√|) p = P( z < -| \frac{ \overline{x} - \overline{y

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python基本统计的计算

前言: 在数据科学和分析领域,了解数据的基本统计是至关重要的。Python这个强大而灵活的编程语言为我们提供了丰富的工具和库,使得计算数据的基本统计变得异常简便。...无论是均值、中位数、标准差还是其他重要的统计指标,Python都能够以清晰而高效的方式满足我们的需求。 本文将深入探讨如何使用Python计算数据集的基本统计,从而更好地理解和分析数据。...通过这些统计,你可以更好地了解产品销售的平均水平、波动情况和中间位置,为公司决策提供基础。例如,如果方差较高,可能需要更仔细地研究销售波动的原因,制定相应的销售策略。...结尾: 通过本文,我们深入了解了Python如何简化基本统计的计算过程。从均值到方差,中位数,我们掌握了使用Python强大的库进行数据分析的关键工具。...随着数据科学和分析领域的不断发展,掌握Python的基本统计计算将为你打开更多机会。无论是在业务决策中提供支持还是在研究中取得突破,这些基础的统计计算技能都是你成功的关键。

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