基于Python的抽样分布描述与实践详解

"基于python进行抽样分布描述及实践详解" 本文主要介绍了基于python进行抽样分布描述及实践详解，通过示例代码介绍了非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值。 1. 按照港口分类，使用python求出各类港口数据年龄、车票价格的统计量 在本节中，我们使用python的pandas库来读取Excel文件，并对数据进行处理。首先，我们导入pandas库，并读取数据。 ``` import pandas as pd df = pd.read_excel('/Users/Downloads/data.xlsx', usecols=[1, 2, 3]) ``` 接下来，我们使用groupby函数来按照港口分类，并计算每个港口的年龄和车票价格的统计量。 ``` df2 = df.groupby(['Embarked']) ``` 然后，我们使用agg函数来计算统计量，包括count、min、max、median、mean、var、std等。 ``` def cv(data): return data.std() / data.mean() df2 = df2.agg(['count', 'min', 'max', 'median', 'mean', 'var', 'std', cv]) ``` 最后，我们使用apply函数来将结果四舍五入到小数点后两位。 ``` df2 = df2.apply(lambda x: round(x, 2)) ``` 2. 画出价格的分布图像，验证数据服从何种分布 在本节中，我们使用matplotlib库来画出船票价格的直方图。 ``` plt.hist(df['Fare'], 20, normed=1, alpha=0.75) plt.title('Fare') plt.grid(True) ``` 然后，我们使用ks_test、shapiro_test、normaltest等方法来验证船票价格是否服从正态分布。 ``` from scipy import stats ks_test = stats.kstest(df['Fare'], 'norm') shapiro_test = stats.shapiro(df['Fare']) ``` 通过这些方法，我们可以验证船票价格是否服从正态分布，并可以根据结果来选择合适的分布模型。 抽样分布描述 抽样分布是指从总体中抽取的一组样本的分布。抽样分布描述是指对抽样分布的统计描述，包括均值、方差、标准差、变异系数等。 在本文中，我们使用python来进行抽样分布描述，并使用示例代码来介绍了抽样分布描述的方法。 python的应用 python是一种广泛应用于数据分析、机器学习、人工智能等领域的编程语言。python具有非常强大的数据处理能力和统计分析能力，广泛应用于数据科学和机器学习领域。 在本文中，我们使用python来进行抽样分布描述，并使用示例代码来介绍了python在数据分析和统计分析中的应用。 结论 本文主要介绍了基于python进行抽样分布描述及实践详解，通过示例代码介绍了非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值。同时，我们也介绍了python在数据分析和统计分析中的应用，希望能够对读者有所帮助。