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标题: 【上海校区】python 统计基础 [打印本页]

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作者: 梦缠绕的时候    时间: 2018-12-31 09:59
标题: 【上海校区】python 统计基础
1、一维数据分析:
期望值:，数学期望(mean)（或均值，亦简称期望）是试验中每次可能结果的概率乘以其结果的总和，是最基本的数学特征之一。它反映随机变量平均取值的大小。


某城市有10万个家庭，没有孩子的家庭有1000个，有一个孩子的家庭有9万个，有两个孩子的家庭有6000个，有3个孩子的家庭有3000个。

则此城市中任一个家庭中孩子的数目是一个随机变量，记为X。它可取值0，1，2，3。

其中，X取0的概率为0.01，取1的概率为0.9，取2的概率为0.06，取3的概率为0.03。

则，它的数学期望



，即此城市一个家庭平均有小孩1.11个，当然人不可能用1.11个来算，约等于2个。

设Y是随机变量X的函数：

  （  是连续函数）

它的分布律为

若  绝对收敛，则有:



均值:a、b的算术平均值是（a+b)/2 ，几何平均值是ab开平方，三个数就是这三个数的积开立方。




方差：衡量随机变量或一组数据时离散程度的度量,是衡量源数据和期望值相差的度量值





为总体方差，  为变量， 为总体均值， 为总体例数。
实际工作中，总体均数难以得到时，应用样本统计量代替总体参数，经校正后，样本方差计算公式：

S^2= ∑（X-  ） ^2 / （n-1）

S^2为样本方差，X为变量，  为样本均值，n为样本例数。

在概率论和统计学中，期望值（或数学期望、或均值，亦简称期望，物理学中称为期待值）是指在一个离散性随机变量试验中每次可能结果的概率乘以其结果的总和。
标准差、方差越大，离散程度越大.
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作者：wx_411180165
来源：CSDN
原文：https://blog.csdn.net/qq_24726509/article/details/83692230
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作者: 不二晨    时间: 2019-1-3 10:14
奈斯

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