python数据分析于实现,单样本体检验、独立样本体检验、相关分析、列联表分析!

栏目: Python · 发布时间: 6年前

内容简介:python数据分析于实现,单样本体检验、独立样本体检验、相关分析、列联表分析!

1、假设检验

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做出一个假设,去验证。

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需要设定置信度,如95%

两类错误:

两类错误是概率

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原假设一般为等式。

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样本量的影响:

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步骤:假设—置信度—收集数据—计算p值判断

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T检验

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拒绝域和接受域。

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单样本T检验,没有数据,这个课程没有数据,很遗憾,一会在找数据从新做一遍!

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两变量

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男生和女生的月均支出是否有差异?

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方差是否相等?F检验!

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开始,t统计量!

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数据说明,目的为筛选变量

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方差分析

教育程度对信用卡支出是否有差别?

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总变异说明:

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组内变异:

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组间变异:

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自己理解:总变异:(单个样本的均值 -总体样本的均值)的平方和

组内变异: 这个组(样本的值- 这个样本所在组的均值)的平方和 + 另一组(样本的值- 这个样本所在这个组的均值)平方和

组间变异:(每个组的均值-总体的平均值)的平方和

我能理解,别人能不能理解我不知道,看实例很容易理解!

F统计量

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要求,这些要达到

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数据要求,按一列一列的,所以创建这个数据,然后用F_onewasy()函数去实现!后面的值就是p值。

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这是利用statsmodels去实现也能得到方差分析的结果

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多因素方差分析

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r方

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做个线性回归就出来:

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加上交互项

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两连续变量!

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相关分析:

散点图:看是否线性。是否相关。先大概看看!

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相关系数介绍,用最多pearson。

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相关系数的计算

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相关系数与相关性之间关系

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相关系数的检验

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看看代码:

散点图

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计算相关系数

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一般不去相关系数的可信度,只要样本量足。

分类和分类的比较

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分类变量相关关系

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列联表分析

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经理脾气和天气是否相关:无

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违约与破产之间的分析,行轮廓是比较列

列轮廓是比较行 如果相差不大,就说明影响不大。这是比较粗糙的分析。不严谨!

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用稍微严谨的方法:

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假设检验

卡方检验1:

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卡方检验2:

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python的实现:

这是频率表!

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数据是一个交叉表:

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以上都是总体为正太分布的。。。。。。。

注意一下 :非正态可以考虑变成正太分布。

:样本量不可太小,但是也不能太大。这个公式 上下都有N,样本量大了会影响统计量T的变化!

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