1 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備 數(shù)據(jù)清理給定任何數(shù)據(jù)集，我們必須確保數(shù)據(jù)是干凈的，沒(méi)有偏差（bias）。在此演示中，我們假設(shè)數(shù)據(jù)是清理過(guò)的，并且對(duì)我們?nèi)我庾兞慷紱](méi)...
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Excel-線性回歸實(shí)現(xiàn) -
t-test1. 單樣本t-檢驗(yàn) 流程 2.相依樣本t-檢驗(yàn) 案例:研究者想要研究一項(xiàng)法律條款的效力，該條款將對(duì)開(kāi)車時(shí)使用手機(jī)的行為進(jìn)行處罰。研究者隨機(jī)選擇...
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置信區(qū)間與Z值,以及何為點(diǎn)估計(jì)如果每個(gè)人都開(kāi)始使用 Bieber Tweeter，總體均值的可能值范圍是多少？其中Bieber Tweeter的樣本均值為40. 95% 置信...
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用python求置信區(qū)間-參數(shù)估計(jì)抽取樣本, 樣本量為200 計(jì)算樣本中喝咖啡的均值 重復(fù)抽取樣本,計(jì)算其他樣本中喝咖啡的均值,得到抽樣分布 繪制抽樣分布 計(jì)算抽樣分布的置信區(qū)間...
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用python解釋大數(shù)定理
假設(shè)由一個(gè)gamma分布 總體均值 下面將對(duì)總體抽取一定樣本量， 且樣本量逐漸變大 結(jié)論： 可以發(fā)現(xiàn)， 隨著樣本量的增加，其均值逐漸趨于總體均值...
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用python解釋中心極限定理
核心思想： 對(duì)于任意分布, 無(wú)論形狀如何, 在中心極限定理下其總體的抽樣分布, 均為正態(tài)分布 假設(shè)現(xiàn)有一個(gè)γ分布， 代碼如下： 每次抽取樣本量為...
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用Python實(shí)現(xiàn)抽樣分布流程示意： 假如有一個(gè)總體, 如下示意: 計(jì)算總體的均值和標(biāo)準(zhǔn)偏差， 如果總體可知的話 從總體中抽取樣本量為5的樣本 重復(fù)抽取10000次該樣本...
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概率密度函數(shù), 正態(tài)分布, 以及z值的應(yīng)用場(chǎng)景
以上主題可以用來(lái)回答的問(wèn)題例如下列: 人口分布圖中隨機(jī)選擇一個(gè)7歲的小學(xué)生，這個(gè)小學(xué)生身高小于120cm的概率是多少？ 房?jī)r(jià)低于 $50,000...
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如何使用Z-表格?引入Facebook 好友數(shù)少于 240 的人的比例是多少？ 該問(wèn)題并不能從圖中直接讀出, 因此需要使用新的方法, 即Z-表格 示例:假如某一個(gè)...
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概率密度函數(shù)(PDF)應(yīng)用場(chǎng)景給定一個(gè)值, 判斷這個(gè)值在該正態(tài)分布中所在的位置后, 獲得其他數(shù)據(jù)高于該值或低于該值的比例 圖中曲線稱為概率密度函數(shù), 簡(jiǎn)稱為pdf p...
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