python数据分析课程笔记 | 第五章 Python统计分析(上)

本文介绍了描述性统计分析的关键概念,包括基本统计学概念如总体与样本,统计量如均值、标准差、中位数等,以及离散程度的衡量。此外,详细讲解了点估计与区间估计,通过实例展示了如何利用样本数据进行点估计,并应用中心极限定理进行95%置信区间的计算。接着,文章概述了假设检验的基本步骤,并给出了单样本和双样本t检验的Python实现示例。

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5.1 描述性统计分析

(1)基本统计学概念

  • 总体
  • 样本

(2)统计量

可以在一定程度上反应总体的特征,从样本数据中计算得到,常见统计量包括:

  • 均值
  • 标准差
  • 中位数
  • 分位数
  • 众数

(3)离散程度

统计量可以对数据有个大体的认识,仅反应了数据的某些趋势,常见的离散程度有:

  • 极差
  • 四分位差
  • 方差
  • 变异系数
import pandas as pd
import os

os.chdir(r'C:\Users\Administrator.DESKTOP-0L8IC5U\Desktop\数据分析\data')
insuance = pd.read_csv('train.csv', encoding='utf-8', dtype={
   
   'Gender': 'str'})

a = insuance['Age'].mean()
b = insuance['Age'].std()
c = insuance['Age'].median()
d = insuance['Age'].quantile([0, 0.05, 0.25, 0.5, 0.75])
print(a, '\n', b, '\n', c, '\n', d
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