缄默效应

缄默效应
在人际交往中,做到基本上不使用强迫手段并不难。人们虽然会在皮鞭面前屈服,可那不过是表面上的服从,内心却充满了反叛、仇恨的复杂感情。不仅在感情上,在日常生活中也存在着正确信息的传播受到限制的现象。对统治者,人们大都愿意挑对方喜欢的、迎合对方的话来说,尽量避免说让对方不快或有可能降低自身价值的话。
这就叫"缄默(MUM)效应"。职员在工作上犯了错误后因为害怕上司的威严而保持"缄默",这样上司便得不到正确的信息,结果就会因错误得不到及时纠正而造成日后的重大损失。

从长远考虑,无论是在感情上还是在工作上都应尽量不使用强制手段。但对于上司或父母、教师等身份的人来说,强制手段不失为一种对下属或晚辈、学生发挥作用的简单快捷的好办法。同时,越是对自己的才干和人格魅力没有信心的人越会行使强制手段,因为他们自认为没有其他行之有效的办法去说服别人。
就像风和太阳的寓言所讲的那样,光靠猛烈的暴风雨是掀不掉人身上的衣服的,而平时以礼相待,在认为有必要发作时点到为止,这才是最有效的。
在使用 `SciPy` 进行统计分析时,`scipy.stats` 模块提供了大量用于概率分布、假设检验和统计函数的工具。以下是一些常见的应用场景和关键点: ### 1. 累积分布函数 (CDF) 的计算 `scipy.stats` 中的分布对象(如 `uniform`, `norm`, `binom` 等)均支持 `.cdf()` 方法来计算累积分布函数。例如,对于均匀分布 `uniform`,可以通过指定 `loc` 和 `scale` 参数来定义分布范围,并对一组输入值进行 CDF 计算: ```python from scipy.stats import uniform # 定义均匀分布在 [1, 5] 区间上(loc=1, scale=4) x_values = [0, 1, 2, 3, 4, 5] cdf_values = uniform.cdf(x_values, loc=1, scale=4) print(cdf_values) ``` 输出为: ``` [0. 0. 0.25 0.5 0.75 1. ] ``` 该结果表明在区间外的值(如 0 和 5)分别被映射为 0 和 1,而中间的值则根据其在区间内的相对位置进行线性插值[^2]。 ### 2. 分布类型:连续与离散 - **连续分布**:其 CDF 是单调递增的光滑函数,在大多数情况下具有唯一可逆的分位函数(即百分位函数)。这使得可以方便地计算分位数或生成随机样本。 - **离散分布**:其 CDF 是一个阶梯函数,因此不能直接求得唯一的反函数。对于此类分布,需要采用不同的策略来定义分位函数,例如取最小满足条件的值作为结果[^3]。 ### 3. 最大似然估计 (MLE) 在拟合分布时,`scipy.stats` 提供了 `.fit()` 方法来进行最大似然估计。然而,某些分布可能对初始参数敏感,导致默认起始值无法收敛到合理解。在这种情况下,用户需要手动提供更合适的初始参数以提高拟合效果。此外,某些分布形式下 MLE 并不是最优选择,可能需要改用其他估计方法[^4]。 ### 4. 常见统计任务示例 #### a. 生成随机样本 ```python from scipy.stats import norm # 生成标准正态分布的 10 个样本 samples = norm.rvs(size=10) print(samples) ``` #### b. 假设检验 ```python from scipy.stats import ttest_ind # 两个独立样本组 group1 = norm.rvs(loc=0, scale=1, size=50) group2 = norm.rvs(loc=0.5, scale=1, size=50) # T 检验判断两组均值是否显著不同 t_stat, p_value = ttest_ind(group1, group2) print(f"T-statistic: {t_stat}, p-value: {p_value}") ``` #### c. 拟合分布并绘制 PDF ```python import matplotlib.pyplot as plt from scipy.stats import gamma data = gamma.rvs(a=2, size=1000) params = gamma.fit(data) x = np.linspace(min(data), max(data), 100) pdf_fitted = gamma.pdf(x, *params) plt.hist(data, density=True, alpha=0.6, bins=30) plt.plot(x, pdf_fitted, 'r-', lw=2) plt.show() ``` ---
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