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[转自] 用Python做统计分析 (Scipy.stats的文档) 对scipy.stats的详细介绍: 这个文档说了以下内容,对python如何做统计分析感兴趣的人可以看看,毕竟Python的库也有点乱.有的看上去应该在一起的内容分散在scipy,pandas,sympy等库中.这里是一般统计功能的使用,在scipy库中.像什么时间序列之类的当然在其他地方,而且它们反过来就没这些功能. 随机变量样本抽取 84个连续性分布(告诉你有那么多,没具体介绍) 12个离散型分布 分布的密度分布函数,累…

1.Probability mass functions (pmf) and Probability density functions (pdf) pmf 和 pdf 类似,但不同之处在于所适用的分布类型 PMF -> <font color='green'>discrete distributions</font>, while pdf -> <font color='green'>continuous distributions</font>…

注:上一小节对随机变量做了一个概述,这一节主要记录一维离散型随机变量以及关于它们的一些性质.对于概率论与数理统计方面的计算及可视化,主要的Python包有scipy, numpy和matplotlib等. 以下所有Python代码示例,均默认已经导入上面的这几个包,导入代码如下: import numpy as np from scipy import stats import matplotlib.pyplot as plt 0.  Python中调用一个分布函数的步骤 scipy是Pytho…

二项分布 | Binomial distribution 泊松分布 | Poisson Distribution 正态分布 | Normal Distribution | Gaussian distribution 负二项分布  | Negative binomial distribution 指数分布 | Exponential Distribution Βeta分布 | beta distribution Βeta二项分布 | Beta-binomial distribution 几何分布…

CONTINUOUS RANDOM VARIABLES AND PDFS  连续的随机变量,顾名思义.就是随机变量的取值范围是连续的值,比如汽车的速度.气温.假设我们要利用这些參数来建模.那么就须要引入连续随机变量. 假设随机变量X是连续的,那么它的概率分布函数能够用一个连续的非负函数来表示,这个非负函数称作连续随机变量的概率密度函数(probability density function).并且满足: 假设B是一个连续的区间,那么: watermark/2/text/aHR0cDovL2Js…

注:上一小节总结了离散型随机变量,这个小节总结连续型随机变量.离散型随机变量的可能取值只有有限多个或是无限可数的(可以与自然数一一对应),连续型随机变量的可能取值则是一段连续的区域或是整个实数轴,是不可数的.最常见的一维连续型随机变量有三种:均匀分布,指数分布和正态分布.下面还是主要从概述.定义.主要用途和Python的实现几个方面逐一描述. 以下所有Python代码示例,均默认已经导入上面的这几个包,导入代码如下: import numpy as np from scipy import st…

Randow使用 http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/39508417 概率相关使用 转:http://www.cnblogs.com/NaughtyBaby/p/5568668.html :该文是上了开智学堂数据科学基础班的课后做的笔记,主讲人是肖凯老师. 概率与统计分析 描述性分析 用一个数字描述一组数字的特征.用一个数字来归纳一组数字,这个数字称为统计量或统计指标. 均值.中位数:描述一组数据的集中趋势 方差.标准差.四分位距:描述…

0. PMF 与 PDF 的记号 PMF:PX(x) PDF:fX(x) 1. 联合概率 联合概率:是指两个事件同时发生的概率. P(A,B)=P(B|A)⋅P(A)⇒P(B|A)=P(A,B)P(A) 因此当两事件独立时,P(A,B)=P(A)⋅P(B),此时,P(B|A)=P(B),也即事件 A 发不发生对事件 B 发生的概率没有影响. 2. 分布与分布函数 分布函数的现实意义在于,其能够计算随机变量的取值落在某一区间 (x1,x2] 的概率:P{x1<X≤x2}: P{x1<X≤x2}=…

Common sense reduced to computation - Pierre-Simon, marquis de Laplace (1749–1827) Inventor of Bayesian inference 贝叶斯方法的逻辑十分接近人脑的思维:人脑的优势不是计算,在纯数值计算方面,可以说几十年前的计算器就已经超过人脑了. 人脑的核心能力在于推理,而记忆在推理中扮演了重要的角色,我们都是基于已知的常识来做出推理.贝叶斯推断也是如此,先验就是常识,在我们有了新的观测数据后,就可以…