我需要在python脚本中计算大量数据的二项式置信区间。你知道任何可以做到这一点的python函数或库吗？理想情况下，我希望有这样的功能http://statpages.org/confint.html在python上实现。感谢您的宝贵时间。 最佳答案 只是注意到statsmodels.stats.proportion.proportion_confint让您可以通过多种方法获得二项式置信区间。不过，它只做对称间隔。 关于python-是否有任何用于计算二项式置信区间的python函数/
我需要在python脚本中计算大量数据的二项式置信区间。你知道任何可以做到这一点的python函数或库吗？理想情况下，我希望有这样的功能http://statpages.org/confint.html在python上实现。感谢您的宝贵时间。 最佳答案 只是注意到statsmodels.stats.proportion.proportion_confint让您可以通过多种方法获得二项式置信区间。不过，它只做对称间隔。 关于python-是否有任何用于计算二项式置信区间的python函数/
我有很多样本(y_i,(a_i,b_i,c_i))其中y被假定为在a,b,c中作为多项式变化达到一定程度。例如，对于给定的一组数据和2级，我可能会生成模型y=a^2+2ab-3cb+c^2+.5ac这可以使用最小二乘来完成，并且是numpy的polyfit例程的轻微扩展。Python生态系统中是否有标准实现？ 最佳答案 sklearn提供了一种简单的方法来做到这一点。以发布的示例为基础here:#Xistheindependentvariable(bivariateinthiscase)X=array([[0.44,0.68],[0
我有很多样本(y_i,(a_i,b_i,c_i))其中y被假定为在a,b,c中作为多项式变化达到一定程度。例如，对于给定的一组数据和2级，我可能会生成模型y=a^2+2ab-3cb+c^2+.5ac这可以使用最小二乘来完成，并且是numpy的polyfit例程的轻微扩展。Python生态系统中是否有标准实现？ 最佳答案 sklearn提供了一种简单的方法来做到这一点。以发布的示例为基础here:#Xistheindependentvariable(bivariateinthiscase)X=array([[0.44,0.68],[0
问题很简单，您如何阅读这些图表？我读了他们的解释，这对我来说没有意义。我正在阅读TensorFlow的newlyupdatedreadmefileforTensorBoard并在其中试图解释什么是“直方图”。首先，它澄清了它并不是真正的直方图:Rightnow,itsnameisabitofamisnomer,asitdoesn'tshowhistograms;instead,itshowssomehigh-levelstatisticsonadistribution.我试图弄清楚他们的描述实际上想要表达什么。现在我正在尝试解析特定的句子:Eachlineonthechartrepre
问题很简单，您如何阅读这些图表？我读了他们的解释，这对我来说没有意义。我正在阅读TensorFlow的newlyupdatedreadmefileforTensorBoard并在其中试图解释什么是“直方图”。首先，它澄清了它并不是真正的直方图:Rightnow,itsnameisabitofamisnomer,asitdoesn'tshowhistograms;instead,itshowssomehigh-levelstatisticsonadistribution.我试图弄清楚他们的描述实际上想要表达什么。现在我正在尝试解析特定的句子:Eachlineonthechartrepre
我有样本1和样本2的平均值、标准差和n-样本取自样本总体，但由不同的实验室测量。样本1和样本2的n不同。我想做一个加权(考虑n)双尾t检验。我尝试使用scipy.stat模块通过使用np.random.normal创建我的数字，因为它只需要数据而不是像mean和stddev这样的统计值(有什么方法可以直接使用这些值)。但它不起作用，因为数据数组必须具有相同的大小。任何有关如何获得p值的帮助将不胜感激。 最佳答案 如果你有数组a和b的原始数据，你可以使用scipy.stats.ttest_ind使用参数equal_var=False:
我有样本1和样本2的平均值、标准差和n-样本取自样本总体，但由不同的实验室测量。样本1和样本2的n不同。我想做一个加权(考虑n)双尾t检验。我尝试使用scipy.stat模块通过使用np.random.normal创建我的数字，因为它只需要数据而不是像mean和stddev这样的统计值(有什么方法可以直接使用这些值)。但它不起作用，因为数据数组必须具有相同的大小。任何有关如何获得p值的帮助将不胜感激。 最佳答案 如果你有数组a和b的原始数据，你可以使用scipy.stats.ttest_ind使用参数equal_var=False:
我有一个来自sklearn的数据集，我绘制了load_diabetes.target数据的分布(即load_diabetes.data用于预测)。我使用它是因为它具有最少数量的回归变量/属性sklearn.datasets。使用Python3，我怎样才能得到最接近分布的分布类型和参数？我所知道的target值都是正的和偏斜的(正偏斜/右偏斜)。..Python中有没有办法提供一些分布，然后获得最适合target数据/向量的分布？或者，根据给出的数据实际建议适合？这对于具有理论统计知识但很少有将其应用于“真实数据”经验的人来说将非常有用。奖金使用这种方法来确定“真实数据”的后验分布是否有
我有一个来自sklearn的数据集，我绘制了load_diabetes.target数据的分布(即load_diabetes.data用于预测)。我使用它是因为它具有最少数量的回归变量/属性sklearn.datasets。使用Python3，我怎样才能得到最接近分布的分布类型和参数？我所知道的target值都是正的和偏斜的(正偏斜/右偏斜)。..Python中有没有办法提供一些分布，然后获得最适合target数据/向量的分布？或者，根据给出的数据实际建议适合？这对于具有理论统计知识但很少有将其应用于“真实数据”经验的人来说将非常有用。奖金使用这种方法来确定“真实数据”的后验分布是否有
