假设您有一组五个元素(A-E)，其中包含一些测量属性的数值(每个元素的多个观察值，例如“心率”):A={100,110,120,130}B={110,100,110,120,90}C={90,110,120,100}D={120,100,120,110,110,120}E={110,120,120,110,120}首先，我必须检测平均水平是否存在显着差异。所以我以一种方式运行ANOVA使用StatisticalpackageprovidedbyApacheCommonsMath.到目前为止没有问题，我获得了一个boolean值，告诉我是否发现差异。其次，如果发现差异，我需要知道与其余部
关闭。这个问题不符合StackOverflowguidelines.它目前不接受答案。我们不允许提问寻求书籍、工具、软件库等的推荐。您可以编辑问题，以便用事实和引用来回答。关闭7年前。Improvethisquestion我需要在javascript上实现一些统计测试，例如:T-test、Anova和Wilcoxon。类似Java的-ApacheCommonsMathLibrary，有没有javascript的统计测试库或代码？
考虑一个具有以下百分位数的系列:>df['col_1'].describe(percentiles=np.linspace(0,1,20))count13859.000000mean421.772842std14665.298998min1.2017550%1.2017555.3%1.43069510.5%1.43841715.8%1.46646221.1%1.47305026.3%1.50083431.6%1.51221836.8%1.54293542.1%1.57984547.4%1.64716250%1.69061252.6%1.74904757.9%1.95558963.2%2
根据documentation,Axes.boxplot函数采用字典flierprop作为参数来定义异常值的属性。不幸的是，我找不到关于这本词典的文档。特别是，我想定义标记边框的颜色。默认情况下，绘制空圆。可以设置面部颜色，asshownintheexample.尽管如此，圆形边框始终是一条黑线。我尝试使用color和markercolor键(前者无效，后者产生错误)。如何设置标记线的颜色？ 最佳答案 要设置标记颜色，请使用属性markerfacecolor但对于边框颜色-markeredgecolor:importmatplotl
我正在尝试使用scipy.stats.entropy来估计两个分布之间的Kullback–Leibler(KL)散度。更具体地说，我想使用KL作为衡量标准来确定两个分布的一致性。但是，我无法解释KL值。例如:t1=numpy.random.normal(-2.5,0.1,1000)t2=numpy.random.normal(-2.5,0.1,1000)scipy.stats.entropy(t1,t2)0.0015539217193737955然后，t1=numpy.random.normal(-2.5,0.1,1000)t2=numpy.random.normal(2.5,0.1,
我一直在用python编写一个程序，模拟100次抛硬币并给出抛硬币的总数。问题是我还想打印正面和反面的总数。这是我的代码:importrandomtries=0whiletries我一直在绞尽脑汁寻找解决方案，但到目前为止我一无所获。除了抛掷总数之外，还有什么方法可以打印出正面和反面的数量吗？ 最佳答案 importrandomsamples=[random.randint(1,2)foriinrange(100)]heads=samples.count(1)tails=samples.count(2)forsinsamples:m
关闭。这个问题需要更多focused.它目前不接受答案。想改进这个问题吗？更新问题，使其只关注一个问题editingthispost.关闭4年前。Improvethisquestion首先，感谢您阅读这篇文章。我是机器学习的菜鸟，我正在尝试使用ML对一些数据进行分类。现在我已经完成了一些关于监督和非监督学习算法的基本阅读，例如决策树、聚类、神经网络等。我很难理解的是为ML问题准备数据集的正确整体过程。如何为机器学习准备数据集，以便衡量算法的准确性？我目前的理解是，为了评估准确性，应该向算法提供预先标记的结果(来自数据集的重要子集？)，以便评估预期结果与算法决策之间的差异？如果这是正确的
我正在尝试对numpy中的一些数据进行线性拟合。Ex(其中w是该值的样本数，即点(x=0,y=0)我只有1个测量值，该测量值是2.2，但对于(1,1)点，我有2个测量值为3.5。x=np.array([0,1,2,3])y=np.array([2.2,3.5,4.6,5.2])w=np.array([1,2,2,1])z=np.polyfit(x,y,1,w=w)那么，现在的问题是:在这些情况下，在polyfit中使用w=w是否正确，或者我应该使用w=sqrt(w)我应该使用什么？另外，如何从polyfit中获取拟合误差？ 最佳答案
我想了解是否有内置的python函数来计算对数正态均值和方差。我只需要此信息，然后将其输入scipy.stats.lognorm以获得覆盖在直方图上的绘图。简单地使用numpy.mean和numpy.std似乎不是正确的想法，因为对数正态均值和方差是特定的并且与numpy完全不同方法。在Matlab中，他们有一个名为lognstat的方便函数，它返回对数正态分布的均值和方差，我似乎无法在Python中找到类似的方法。编写解决方法很容易，但我想知道库中是否存在这种方法。谢谢。 最佳答案 不管它值多少钱，matlab中的所有lognst
我有一个关键字数据库，其中包含不同群体的人在搜索中使用的关键字。像这样的东西:group1person1:x,y,zgroup1person2:x,z,d...group2person1:z,d,l...等等我想看看哪些关键词最能代表给定的群体。我正在尝试做OkCupid在他们的博客中所做的事情:http://blog.okcupid.com/index.php/the-real-stuff-white-people-like/任何人都可以就此任务推荐合适的算法/术语/建议吗？(我将在Python中执行此操作)提前致谢! 最佳答案
