本文介绍了最小值和平均值在数据分析中的作用，以及如何使用Python的NumPy库计算这两个统计量。此外，详细阐述了广义估计方程（GEE）的概念，它是处理具有相关结构数据的有效方法，适用于面板数据和重复测量数据。通过StatsModels库展示了如何进行GEE分析，并给出示例代码。
在数据分析中，我们经常需要对数据集进行统计分析，以了解变量之间的关系以及它们对我们感兴趣的问题的影响。其中，最小值和平均值是常用的统计量，它们可以提供有关数据分布的重要信息。而广义估计方程（GEE）则是一种常用的统计方法，用于处理具有相关结构的数据。本文将详细介绍最小值与平均值分析，并提供使用GEE进行分析的示例源代码。
最小值分析是指计算数据集中的最小值，并用其来描述数据的极端情况。最小值通常用于描述数据的下界，即数据中最小的观测值。在统计分析中，最小值可以帮助我们确定数据的范围和异常值。下面是使用Python计算最小值的示例代码：
import numpy as np
# 创建一个示例数据集
data = np.array([5, 8, 
订阅专栏 解锁全文
扫一扫
到【灌水乐园】发言
