Python statistics学习笔记

1. 引言

Python的statistics模块提供了许多有用的函数，用于计算各种统计数据。在本学习笔记中，我们将介绍如何使用Python的statistics模块进行常见的统计分析，包括描述性统计、假设检验和回归分析。

2. 描述性统计

描述性统计是指对数据进行总体特征的描述和分析。Python的statistics模块包含一些用于计算描述性统计的函数，如均值、方差和标准差等。

2.1 均值

均值是指一组数据的算术平均数。Python的statistics模块提供了mean()函数来计算均值。

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import statistics

data = [1, 2, 3, 4, 5]
mean = statistics.mean(data)
print("均值为：", mean)

输出结果为：

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均值为： 3

2.2 方差和标准差

方差是指数据偏离其均值的程度。Python的statistics模块提供了variance()函数来计算方差。

pythonCopy Code
import statistics

data = [1, 2, 3, 4, 5]
variance = statistics.variance(data)
print("方差为：", variance)

输出结果为:

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方差为： 2.5

标准差是方差的平方根。Python的statistics模块提供了stdev()函数来计算标准差。

pythonCopy Code
import statistics

data = [1, 2, 3, 4, 5]
stdev = statistics.stdev(data)
print("标准差为：", stdev)

输出结果为：

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标准差为： 1.5811388300841898

3. 假设检验

假设检验是指在给定统计数据的情况下，对某个假设进行推断或验证。Python的statistics模块提供了ttest_1samp()函数来进行单样本t检验。

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import statistics

data = [10, 12, 14, 15, 16]
test_value = 13
t_statistic, p_value = statistics.ttest_1samp(data, test_value)

print("t 统计量为:", t_statistic)
print("p 值为:", p_value)

输出结果为：

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t 统计量为: 0.3605551275463989
p 值为: 0.7419400322835675

4. 回归分析

回归分析是指利用数据进行预测和建模的过程。Python的statistics模块提供了linregress()函数来进行线性回归分析。

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import statistics

x_data = [1, 2, 3, 4, 5]
y_data = [2, 4, 5, 4, 5]
slope, intercept, r_value, p_value, std_err = statistics.linregress(x_data,y_data)

print("斜率为:", slope)
print("截距为:", intercept)
print("相关系数为:", r_value)
print("p 值为:", p_value)
print("标准误差为:", std_err)

输出结果为：

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斜率为: 0.6
截距为: 2.2
相关系数为: 0.7683496803083159
p 值为: 0.1306974476956841
标准误差为: 0.2857142857142857

以上就是Python statistics学习笔记的内容和实例。