疫情下女生生活费：经验分布与正态分布的疫情影响分析

在这个文档中，作者探讨了经验分布函数在分析特定情境下的应用，即疫情期间中国大学生女生的生活费变化。2020年新冠疫情对经济产生了显著影响，导致学生们的生活开支有了显著改变。为了研究这一现象，作者利用Python编程语言，结合经验分布函数的理论知识，对本班级女生在校期间和疫情期间的生活费进行了统计和比较。 经验分布函数，作为统计学基础概念，是一种通过计算样本频率来描述数据分布的工具。它描绘的是样本中观察值小于或等于某个特定值的概率，通常表现为一系列跳跃式的折线，每个跳跃代表一个观测值出现的频率。对于本研究，作者关注的是样本值（如1000元、1500元等）对应的频率，以及这些值如何形成经验分布函数的阶梯形状。 在校期间，女生的生活费分布显示为一组具体数值，比如1500元出现了多次，这暗示了这个金额可能是大多数学生的常见开销。而绘制的经验分布函数则直观地展示了这种分布特征。另一方面，正态分布函数则是一个典型的钟形曲线，代表的是一个完全随机且无偏的数据集的期望模式，其形状受平均值和标准差的影响。 然而，由于数据仅给出了在校期间的生活费情况，而没有提供疫情时期的对应数据，所以无法直接比较两个时期的正态分布函数。作者可能需要收集疫情下的数据，然后通过类似的方法绘制出经验分布函数，才能对比两者的差异。如果疫情导致的生活费波动较大，可能会看到明显的偏离正态分布的情况，反之则可能接近或符合正态分布。 通过这种分析，作者希望揭示疫情对大学生生活费用的影响程度，帮助同学们理解疫情对经济的冲击，并可能揭示出学生在应对突发事件时的消费行为模式的变化。这种对比不仅有助于个人理财规划，也能为教育机构和政策制定者提供关于学生经济状况的洞见。通过Python的实施，数据分析变得更加高效和精确，使得结论更具说服力。