12 2019 档案
发表于 2019-12-29 20:58阅读：1403评论：1推荐：0
摘要：求置信区间 抽取样本, 样本量为200 np.random.seed(42) coffee_full = pd.read_csv('coffee_dataset.csv') coffee_red = coffee_full.sample(200) #this is the only data you
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发表于 2019-12-25 15:40阅读：727评论：0推荐：0
摘要：百度经验上看到一篇对堆栈队列讲解很不错的文章； mark下：https://jingyan.baidu.com/article/6c67b1d6a09f9a2786bb1e4a.html
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发表于 2019-12-22 21:33阅读：164评论：0推荐：0
摘要：在抽样与抽样分布的基础上，根据样本统计量来推断总体参数。 详见简书：https://www.jianshu.com/p/5445b95379ce
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发表于 2019-12-18 21:15阅读：250评论：0推荐：0
摘要：网上看到这个问题，但自己不太熟记录下 参考：https://www.jianshu.com/p/2581342317ce
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发表于 2019-12-16 11:19阅读：2259评论：0推荐：0
摘要：代码 import pandas as pd import numpy as np import plotly.plotly as py import plotly.graph_objs as go path = '/home/v-gazh/PycharmProjects/us_data/limit
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发表于 2019-12-15 22:35阅读：1685评论：0推荐：0
摘要：参考链接：https://github.com/v-gazh/LearningStatsGroup/blob/master/week7/week7.ipynb 源地址：https://github.com/AeneasZhu/LearningStatsGroup/blob/master/week7/
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发表于 2019-12-12 18:49阅读：1245评论：0推荐：0
摘要：代码 import pandas as pd import numpy as np import plotly.plotly as py import plotly.graph_objs as go path = '/home/v-gazh/PycharmProjects/us_data/count
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发表于 2019-12-09 15:49阅读：504评论：0推荐：0
摘要：outline 下午需要简单处理一份数据，就直接随手写脚本处理了，但发现效率太低，速度太慢，就改成多进程了； 程序涉及计算、文件读写，鉴于计算内容挺多的，就用多进程了（计算密集）。 代码 import pandas as pd from pathlib import Path from concur
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发表于 2019-12-08 19:29阅读：2815评论：0推荐：0
摘要：统计量 统计学中最主要的提取信息的方式就是对原始信息进行一定的运算，得出某些代表性的数字，以反映数据某些方面的特征，这种数字被称为统计量。用统计学语言表述，统计量是样本的函数，它不依赖于任何未知函数。推断统计学的重要作用就是，通过从总体中抽取样本构造适当的统计量。 常用统计量 抽样分布 在总体X的分
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发表于 2019-12-01 20:14阅读：623评论：0推荐：0
摘要：二项分布式 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt list = np.random.binomial(n=10, p=0.5,size = 10000) plt.hist(list, bins = 8,color = 'g', alph
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