import numpy as np ages=[3,3,6,7,7,10,10,10,11,13,30] lower_q=np.quantile(ages,0.25,interpolation='lower')#下四分位数 higher_q=np.quantile(ages,0.75,interpolation='higher')#上四分位数 int_r=higher_q-lower_q#四分位距

比率是什么? 比率(ratio) :不同类别数值的比值 在中文里,比率这个词被用来代表两个数量的比值,这包括了两个相似却在用法上有所区分的概念:一个是比的值:另一是变化率,是一个数量相对于另一数量的变化量,例如,速率是物体的移动距离相对于时间的变化量,以每单位时间的移动距离来表示:心跳率是每分钟的心跳次数:税率则是每单位收入所应缴的税金. 为什么顺序数据不适用帕雷托图? 因为这样会打破顺序 雷达图.轮廓图如何反映多组数据多个变量的或某一特征值? 当多个变量的取值相差较大或量纲不同时,可进行变换处

一.箱线图 Box-plot 箱线图一般被用作显示数据分散情况.具体是计算一组数据的中位数.25%分位数.75%分位数.上边界.下边界,来将数据从大到小排列,直观展示数据整体的分布情况. 大部分正常数据在箱体中,上下边界之外的就是异常数据了. 上下边界的计算公式是: UpperLimit=Q3+1.5IQR=75%分位数+(75%分位数-25%分位数)1.5 LowerLimit=Q1-1.5IQR=25%分位数-(75%分位数-25%分位数)1.5 参数说明: 1.Q1表示下四分位数,即25%

目录 1 描述性统计是什么?2 使用NumPy和SciPy进行数值分析 2.1 基本概念 2.2 中心位置(均值.中位数.众数) 2.3 发散程度(极差,方差.标准差.变异系数) 2.4 偏差程度(z-分数) 2.5 相关程度(协方差,相关系数) 2.6 回顾3 使用Matplotlib进行图分析 3.1 基本概念 3.2 频数分析 3.2.1 定性分析(柱状图.饼形图) 3.2.2 定量分析(直方图.累积曲线) 3.3 关系分析(散点图) 3.4 探索分析(箱形图) 3.5 回顾4 总结5 参

数据分析 - 斯特鲁普效应(Stroop effect) Reinhard得到了一份斯特鲁普效应试验的数据,我们来分析下,文字的颜色,是否会影响受试者的反应. 这里先看看什么是斯特鲁普效应: 斯特鲁普效应(Stroop effect)是指在心理学中干扰对反应时间影响的实验.这是1935年实验心理学家史楚普(John Ridley Stroop)所提出的著名的发现之一,指出环境刺激物理的各项特征,如果相融,则会使辨识加速,反应时间缩短:但若互不相融,则会造成干扰,使反应时间拉长.例如当测试者被要求

计算各种描述性统计量函数脚本(myDescriptStat.R)如下: myDescriptStat <- function(x){ n <- length(x) #样本数据个数 m <- mean(x) #均值 me <- median(x) #中位数 mo <- names(table(x))[which.max(table(x))] #众数 sd <- sd(x) #标准差 v <- var(x) #方差 r <- max(x) - min(x) #极

------------------------------------------------------------------------------------------------------ 四分位数(Quartile),即统计学中,把所有数值由小到大排列并分成四等份,处于三个分割点位置的得分就是四分位数. 第一四分位数 (Q1),又称“较小四分位数”,等于该样本中所有数值由小到大排列后第25%的数字. 第二四分位数 (Q2),又称“中位数”,等于该样本中所有数值由小到大排列后第5

数据作为信息的载体,要分析数据中包含的主要信息,即要分析数据的主要特征(即数据的数字特征), 对于数据的数字特征, 包含数据的集中位置.分散程度和数据分布,常用统计项目如下: 集中趋势统计量:  均值(Mean).中位数(Median).众数(Mode).百分位数 离散趋势统计量:标准差(sd).方差(var).极差(range).变异系数(CV).标准误.样本校正平方和(CSS).样本未校正平方和(USS) 分布情况统计量:偏度.峰度 示例函数 集中趋势 均值(mean):描述数据取值的平均位

Python有很多可视化工具,本篇只介绍Matplotlib. Matplotlib是一种2D的绘图库,它可以支持硬拷贝和跨系统的交互,它可以在Python脚本.IPython的交互环境下.Web应用程序中使用.该项目是由John Hunter于2002年启动的,其目的是为Python构建一个MATLAB式的绘图接口.如果结合使用一种GUI工具包(如IPython),Matplotlib还具有诸如缩放和平移等交互功能.它不仅支持各种操作系统上许多不同的GUI后端,而且还能将图片导出为各种常见的食

Matlab常用函数 Matlab的内部常数  eps   浮点相对精度  pi  圆周率  exp  自然对数的底数e  i 或j  虚数单位  Inf或 inf  无穷大 Matlab概率密度函数  betapdf  β概率密度函数  binopdf 二项概率密度函数  chi2pdf  x2概率密度函数  exppdf  指数概率密度函数  fpdf    F概率密度函数  gampdf    γ概率密度函数  geopdf  几何概率密度函数  hygepdf    超几何概率密度函数

箱线图boxplot--展示数据的分布 图表作用: 1.反映一组数据的分布特征,如:分布是否对称,是否存在离群点 2.对多组数据的分布特征进行比较 3.如果只有一个定量变量,很少用箱线图去看数据的分布,而是用直方图去观察.一般都要跟其余的定性变量做分组箱线图,可以起对比作用.(key) 适合数据类型: 针对连续型变量 用法: 只有一个变量.一组的数据(1个变量,0个定性变量),比如:学生的成绩情况 只有一个变量.多组数据(1个变量,1个定性变量[班级]),比如:1.2.3班学生的成绩情况 只有一

用Matplotlib绘制二维图像的最简单方法是: 1.  导入模块 导入matplotlib的子模块 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np 2.  获取数据对象 给出x,y两个数组[Python列表],注意两个列表的元素个数必须相同,否则会报错 x=np.array([1,2,3,4,]) y=x*2 3.  调用画图方法 调用pyplot模块的绘图方法画出图像,基本的画图方法有:plot(将各个点连成曲线图).scatter(画

1.箱型图 boxplot()函数 > metals<-read.csv("metals.csv",header=TRUE) #读取文件和列名 > boxplot(metals, #数据集 + xlab="Metals", #设置X轴标题 + ylab="Atmospheric Concentration in ng per cubic metre", #设置Y轴标题 + main="Atmospheric Metal

如何计算异常值 异常值就是和其他样本数据有显著差异的值.这个词在统计学中经常用到,可以表示数据异常或测量错误.明白算异常值的方法,对于正确理解数据非常有用,而且会引出更精确的结论.以下介绍一个很简单的算异常值的过程和方法. # 引用numpy模块 import numpy as np #求数组a的中位数 np.median(a) #求数组a的四分位数 np.percentile(a, [25, 50, 75]) 步骤   了解如何认出潜在异常值.计算之前先辨认数据中的潜在异常值.比如一列数据,表

1./etc/passwd  存储用户信息 [root@oldboy ~]# head /etc/passwd root:x:0:0:root:/root:/bin/bash bin:x:1:1:bin:/bin:/sbin/nologin daemon:x:2:2:daemon:/sbin:/sbin/nologin 一行记录对应着一个用户,每行记录被冒号:分隔为7个字段,这7个字段的具体含义为: 用户名:密码:uid:gid:解释描述:家目录:登录shell 500及以前的uid都是系统用户

IQR(Inter-Quartile Range)在统计中叫内距.内距又称为四分位差.具体如下:内距IQR即Inter-Quartile Range, 这是统计技术上的名词.内距又称为四分位差,是两个四分位数之差,即内距IQR=高四分位数—低四分位数.标准化四分位距——对一组按顺序排列的数据,上四分位值Q3与下四分位值Q1之间的差称为四分位距(IQR),即IQR=Q3-Q1.IQR乘以因子0.7413得标准化四分位距(Norm IQR),它是稳健统计技术处理中用于表示数据分散程度的一个量,其值相

一.值域(Range) Range = Max - Min 受异常值(Outliers)影响 二.四分位差(IQR) 四分位距(interquartile range, IQR),又称四分差.是描述统计学中的一种方法,以确定第三四分位数和第一四分位数的区别(即Q1~Q3 的差距). 三.异常值(Outlier) 异常值的常用定义:Outlier < Q1 - 1.5IQR OR > Q3 + 1.5IQR 可视化--Box Plots(箱线图) & Whisker(盒须图) IQR的不

Matplotlib绘图一般用于数据可视化 常用的图表有: 折线图 散点图/气泡图 条形图/柱状图 饼图 直方图 箱线图 热力图 需要学习的不只是如何绘图,更要知道什么样的数据用什么图表展示效果最好 import matplotlib.pyplot as plt 折线图 折线图用于显示随时间或有序类别的变化趋势 x = [1,2,3,4,5,6] # x轴坐标 y = [3,5,1,8,4,9] # y轴坐标 plt.plot(x, y) [<matplotlib.lines.Line2D at

1.1 方法简介 描述性统计包含多种基本描述统计量,让用户对于数据结构可以有一个初步的认识.在此所提供之统计量包含: 基本信息:样本数.总和 集中趋势:均值.中位数.众数 离散趋势:方差(标准差).变异系数.全距(最小值.最大值).内四分位距(25%分位数.75%分位数) 分布描述:峰度系数.偏度系数 用户可选择多个变量同时进行计算,亦可选择分组变量进行多组别的统计量计算. 1.2 详细介绍 1.2.1 样本数和总和 1. R语言涉及的方法:length(x) 1.2.2 均值(Mean) 1.

数据的分布特征: 分布的集中趋势,反应各数据向其中心值靠拢或聚集的程度(平均数,中位数,四分位数,众数) 分布的离散程度,反应各数据远离其中心值的趋势(极差,四分位差,方差,标准差,离散系数) 分布的形状,反应数据分布的偏斜程度和峰度(偏态系数,峰度系数) ####################### 平均数(均值):一组数据相加后除以数据的个数而得到结果,称为平均数(mean) 中位数:一组数据排序后处于中间位置上的变量值,称为中位数(median) 四分位数:一组数据排序后处于25%(下四

四分位数(quantile),解释及调用形式如下. quantile(x,y,z)的三个参数的说明如下:x表示要求的矩阵或者向量:y的取值为表示要求的分位数,如四分之一中位数0.25,四分之三中位数0.75等:z的取值为1或者2,若值为1则表示按列求四分位数,若为2表示按行求四分位数. 例子如下: f=[1 2;3 4] quantile(f,0.25,1)=[1 2]; quantile(f,0.25,2)=[1;3]; 原文:https://blog.csdn.net/u012246313/