Rumah >pembangunan bahagian belakang >Tutorial Python >Statistik Minggu
Jelajah Perangkaan Satu Minggu: Satu Tinjauan Profesional (Sindir)
Tumpuan sengit minggu ini pada konsep statistik teras telah...suatu pengalaman. Kami telah merangkumi idea asas dengan perincian teknikal yang sihat, dibumbui dengan sindiran yang cukup untuk memastikan perkara itu sedap. Di bawah ialah ringkasan komprehensif perjalanan statistik saya, merangkumi teori, aplikasi praktikal dan contoh kod Python.
1. Statistik Deskriptif: Memahami Data Mentah
Statistik deskriptif ialah alat penting untuk meringkaskan dan menyusun data mentah, menjadikannya lebih mudah difahami. Ini adalah langkah pertama yang penting dalam analisis data, membentuk asas untuk teknik yang lebih maju.
Jenis Data:
Langkah-Langkah Kecenderungan Pusat:
Contoh Python:
<code class="language-python">import numpy as np from scipy import stats data = [12, 15, 14, 10, 12, 17, 18] mean = np.mean(data) median = np.median(data) mode = stats.mode(data).mode[0] print(f"Mean: {mean}, Median: {median}, Mode: {mode}")</code>
2. Ukuran Serakan: Mengukur Kebolehubahan
Walaupun ukuran kecenderungan memusat menentukan pusat data, ukuran serakan menggambarkan penyebaran atau kebolehubahannya.
Metrik Utama:
Contoh Python:
<code class="language-python">std_dev = np.std(data, ddof=1) # Sample standard deviation variance = np.var(data, ddof=1) # Sample variance print(f"Standard Deviation: {std_dev}, Variance: {variance}")</code>
3. Taburan Kebarangkalian: Memodelkan Gelagat Data
Taburan kebarangkalian menerangkan cara nilai pembolehubah rawak bertaburan.
Fungsi Kebarangkalian:
Contoh Python:
<code class="language-python">import numpy as np from scipy import stats data = [12, 15, 14, 10, 12, 17, 18] mean = np.mean(data) median = np.median(data) mode = stats.mode(data).mode[0] print(f"Mean: {mean}, Median: {median}, Mode: {mode}")</code>
Taburan Biasa: Normal (Gaussian), Binomial, Poisson, Log-Normal, Undang-undang Kuasa. Contoh Python untuk beberapa pengedaran ini disertakan dalam teks asal.
4. Statistik Inferensi: Membuat Kesimpulan daripada Sampel
Statistik inferensi membolehkan kami membuat generalisasi tentang populasi berdasarkan sampel.
Konsep Utama: Anggaran Mata, Selang Keyakinan, Pengujian Hipotesis (Hipotesis Nol, Hipotesis Alternatif, nilai P), taburan-t Pelajar. Contoh Python untuk ujian hipotesis disediakan dalam teks asal.
5. Teorem Had Pusat (CLT): Kuasa Sampel Besar
CLT menyatakan bahawa taburan sampel bermakna menghampiri taburan normal apabila saiz sampel bertambah, tanpa mengira taburan populasi asal. Contoh Python yang menggambarkan ini disediakan dalam teks asal.
Pemikiran Akhir (buat masa ini...)
Selam mendalam statistik minggu ini sangat bermanfaat dan mencabar. Daripada meringkaskan data hingga membuat inferens, ini adalah satu perjalanan. Pengembaraan diteruskan!
Atas ialah kandungan terperinci Statistik Minggu. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!