python检验多个组均值差异 / 张生荣

python验证多组数据之间有无显著差异

目录一.方差分析 1.单因素方差分析二.卡方检验一.方差分析 1.单因素方差分析通过箱线图可以人肉看出10组的订单量看起来差不多,为了更科学比较10组的订单量有无显著差异,我们可以利用方差分析 ...

我们在做A/B试验评估的时候需要借助p_value,这篇文章记录如何利用python计算两组数据的显著性. 一.代码 # TTest.py # -*- coding: utf-8 -*- ''' # ...

我就废话不多说了,直接上代码吧! import numpy as np a = [2,4,6,8,10] average_a = np.mean(a) median_a = np.median(a) ...

要求存在一个文件夹内有若干张图像,需要计算每张图片的RGB均值,并计算全部图像的RGB均值. 代码 # -*- coding: utf-8 -*- """ Create ...

什么是组播点对点连接可以处理很多通信需求,不过随着直接连接数的增加,在多对通信方之间传递相同的消息会变得越来越困难. 单独地向各个接收方发送消息会耗费额外的处理时间和带宽,这对于诸如完成流视频或音频 ...

目录一.问题描述二.解决方案三.结语本文转自微信公众号:"算法与编程之美", 一.问题描述在collections模块中的defauldict使用时与dict有何不同,为 ...

目录需求: 大概要点: 根据刚才的要点可以建立一下组件的props: 组件的基本样式也很简单: 完事了,最后贴一下完整代码: 使用示例: 效果预览: 扩展功能TODO: 总结如题,朋友有个这样的需 ...

目录前言 Python批量reshape图片参考计算数据集均值和方差前言在做图像处理的时候,有时候需要得到整个数据集的均值方差数值,以下代码可以解决你的烦恼: (做这个之前一定保证所有的图片 ...

一开始的目的是学习十大挖掘算法(机器学习算法),并用编码实现一遍,但越往后学习,越往后实现编码,越发现自己的编码水平低下,学习能力低.这一个k-means算法用Python实现竟用了三天时间,可见编码 ...

一开始的目的是学习十大挖掘算法(机器学习算法),并用编码实现一遍,但越往后学习,越往后实现编码,越发现自己的编码水平低下,学习能力低.这一个k-means算法用Python实现竟用了三天时间,可见编码 ...

本文实例为大家分享了python K均值聚类的具体代码,供大家参考,具体内容如下 #-*- coding:utf-8 -*- #!/usr/bin/python ''''' k Means K均值聚类 ...

非参数检验是在总体方差未知或知道甚少的情况下,利用样本数据对总体分布形态进行推断的方法.它利用数据的大小间的次序关系(秩Rank),而不是具体数值信息,得出推断结论. 它是参数检验所需要的某些条件不满 ...

目录什么是探索性数据分析(EDA)? 描述性统计分组数据方差分析相关性和相关性计算什么是探索性数据分析(EDA)? EDA 是数据分析下的一种现象,用于更好地理解数据方面,例如: – 数据的 ...

本文对于先前系列文章中实现的C/Python代码统计工具(CPLineCounter),通过C扩展接口重写核心算法加以优化,并与网上常见的统计工具做对比.实测表明,CPLineCounter在统计精度 ...

今天用python实现了一下简单的聚类分析,顺便熟悉了numpy数组操作和绘图的一些技巧,在这里做个记录. from pylab import * from sklearn.cluster impor ...

mean.binaryproto转mean.npy 使用Caffe的C++接口进行操作时,需要的图像均值文件是pb格式,例如常见的均值文件名为mean.binaryproto:但在使用python接口 ...

本文汇总了python文件操作相关知识点.分享给大家供大家参考,具体如下: 总是记不住API.昨晚写的时候用到了这些,但是没记住,于是就索性整理一下吧: python中对文件.文件夹(文件操作函数)的 ...

这里提供在使用python进行开发中常使用到的方法技巧,如有不对欢迎批评指正. 要点:开发中类.变量特性查询,类型就是类,断言的使用,深浅复制判断等 python脚本文件是使用UTF-8编码的,所以在 ...

为了减少模板加载调用过程及模板本身的冗余代码,Django 提供了一种使用方便且功能强大的 API ,用于从磁盘中加载模板, 要使用此模板加载API,首先你必须将模板的保存位置告诉框架. 设置的保存文 ...

本文主要研究的是Python机器学习logistic回归的相关内容,同时介绍了一些机器学习中的概念,具体如下. Logistic回归的主要目的:寻找一个非线性函数sigmod最佳的拟合参数拟合.插值 ...

K最近邻属于一种分类算法,他的解释最容易,近朱者赤,近墨者黑,我们想看一个人是什么样的,看他的朋友是什么样的就可以了.当然其他还牵着到,看哪方面和朋友比较接近(对象特征),怎样才算是跟朋友亲近,一起吃 ...