利用t.ppft.interval分别计算T分布置信区间[实例]
scipy.stats.t.interval用于计算t分布的置信区间,即给定置信水平时,计算对应的置信区间的下限和上限。
scipy.stats.t.ppf用于计算t分布的百分位点,即给定百分位数(概率)时,该函数返回给定百分位数对应的t分布的值。//它的作用是根据给定的累积概率值,计算随机变量的值,使得该值以下的累积概率等于给定的概率。
利用t.ppf&t.interval分别计算T分布置信区间[实例]
import scipy.stats as stats
import numpy as np# 指定概率值(例如,95% 置信水平对应的概率)
alpha = 0.05# 指定样本数据
data = np.array([34,56,39,71,84,92,44,67,98,49,55,73,50,62,75,44,88,53,61,25,36,66,77,35])# 计算样本均值和标准误差
sample_mean = np.mean(data)
sample_std = np.std(data, ddof=1) # 使用ddof=1进行自由度校正
sample_size = len(data)
standard_error = sample_std / np.sqrt(sample_size)# 计算T分布的置信区间的上下限
t_critical = stats.t.ppf(1 - alpha / 2, df=sample_size - 1) # 自由度为样本大小减一
confidence_interval_lower = sample_mean - t_critical * standard_error
confidence_interval_upper = sample_mean + t_critical * standard_error# 输出T分布置信区间的上下限
print("T分布置信区间的下限:", confidence_interval_lower)
print("T分布置信区间的上限:", confidence_interval_upper)print("-------------------")
# 计算t分布的置信区间
t_confidence_interval = stats.t.interval(1 - alpha, df=sample_size - 1, loc=sample_mean, scale=sample_std / np.sqrt(sample_size))
# 输出计算结果
print("t分布的置信区间:", t_confidence_interval)# T分布置信区间的下限: 51.356996738889045
# T分布置信区间的上限: 68.14300326111095
# -------------------
# t分布的置信区间: (51.356996738889045, 68.14300326111095)
# [Finished in 5.1s]
附录:多种方式进行T分布检验
import numpy as np
import scipy.stats as stats
import matplotlib.pyplot as plt# 创建一个样本数据,假设它符合T分布
np.random.seed(0)
sample_data = np.random.standard_t(df=5, size=100)# 绘制直方图
plt.hist(sample_data, bins=20, density=True, alpha=0.6, color='b', label='Histogram')# 绘制T分布的概率密度函数(PDF)曲线
x = np.linspace(min(sample_data), max(sample_data), 100)
pdf = stats.t.pdf(x, df=5)
plt.plot(x, pdf, 'r-', lw=2, label='T-Distribution PDF')# 添加图例和标签
plt.legend()
plt.title('Histogram and PDF of Sample Data')
plt.xlabel('Value')
plt.ylabel('Probability Density')# 显示图形
plt.show()# 绘制Q-Q图
stats.probplot(sample_data, dist="t", sparams=(5,), plot=plt)
plt.title('Q-Q Plot against T-Distribution')# 显示Q-Q图
plt.show()# 进行正态性检验(Shapiro-Wilk检验)
shapiro_test_statistic, shapiro_p_value = stats.shapiro(sample_data)
print("Shapiro-Wilk检验统计量:", shapiro_test_statistic)
print("Shapiro-Wilk检验p值:", shapiro_p_value)
相关文章:
利用t.ppft.interval分别计算T分布置信区间[实例]
scipy.stats.t.interval用于计算t分布的置信区间,即给定置信水平时,计算对应的置信区间的下限和上限。 scipy.stats.t.ppf用于计算t分布的百分位点,即给定百分位数(概率)时,该函数返回给定百分位数对应的t…...

软件工程第三周
可行性研究 续 表达工作量的方式 LOC估算:Line of Code 估算公式S(Sopt4SmSpess)/6 FP:功能点 1. LOC (Line of Code) 估算 定义:LOC是指一个软件项目中的代码行数。 2. FP (Function Points) 估算 定义:FP是基于软件的功能性和…...

动态链接那些事
1、为什么要动态链接 1.1 空间浪费 对于静态链接来说,在程序运行之前,会将程序所需的所有模块编译、链接成一个可执行文件。这种情况下,如果 Program1 和 Program2 都需要用到 Lib.o 模块,那么,内存中和磁盘中实际上就…...

力扣:118. 杨辉三角(Python3)
题目: 给定一个非负整数 numRows,生成「杨辉三角」的前 numRows 行。 在「杨辉三角」中,每个数是它左上方和右上方的数的和。 来源:力扣(LeetCode) 链接:力扣(LeetCode)官…...

QGIS文章二——DEM高程裁剪和3D地形图
经常看到别人基于高程文件制作出精美的3D地图,笔者按照互联网几种制作方式进行尝试后,写的DEM高程裁剪和3D地形图教程,或许其中有一些错误的,也请指出。 本文基于海南省的shp文件和海南省DEM高程文件,制作海口地区的3D…...

【kubernetes】kubernetes中的StatefulSet使用
TOC 1 为什么需要StatefulSet 常规的应用通常使用Deployment,如果需要在所有机器上部署则使用DaemonSet,但是有这样一类应用,它们在运行时需要存储一些数据,并且当Pod在其它节点上重建时也希望这些数据能够在重建后的Pod上获取&…...
创建文件夹
/storage/emulated/0/代码文件/ 没有就创建 文件名命名方法:编号. 库 时间戳 使用Python的os模块来检查目录是否存在,并在不存在时创建它。下面是一个示例代码,演示了如何检查指定路径下的目录是否存在,若不存在则创建…...
点击router-link时候会发生什么?
当你点击链接或按钮时,将会导航到 User 组件,就会显示相应的用户 ID。 这里说一下执行流程,当点击一个 router-link 时,Vue Router会执行以下流程: 1)点击事件触发: 当你点击 router-link 组件时…...
【Spring】@Bean方法中存在继承如何分析
文章目录 1. 提问:如果让您分析Spring MVC的原理,您如何开始分析呢2. 如何破局3. 资料参考 本文主要介绍:如何分析 Bean方法存在继承 或 Bean方法中存在调用子类方法。 1. 提问:如果让您分析Spring MVC的原理,您如何…...

【Vim 插件管理器】Vim-plug和Vim-vbundle的区别
- vundle是一款老款的插件管理工具 - vim-plug相对较新,特点是支持异步加载,相比vundle而言 Vim-plug 是一个自由、开源、速度非常快的、极简的 vim 插件管理器。它可以并行地安装或更新插件。你还可以回滚更新。它创建浅层克隆shallow clone最小化磁盘…...

电子计算机核心发展(继电器-真空管-晶体管)
目录 继电器 最大的机电计算机之一——哈弗Mark1号,IBM1944年 背景 组成 性能 核心——继电器 简介 缺点 速度 齿轮磨损 Bug的由来 真空管诞生 组成 控制开关电流 继电器对比 磨损 速度 缺点 影响 代表 第一个可编程计算机 第一个真正通用&am…...

SDI-12协议与STM32 进行uart通信
场景是用stm32与一款温湿度传感器通信,不过是基于SDI-12协议,SDI-12时序和UART类似,故采用UART传输,原理图如下 其中DIR_OUT_SDI是一个IO引脚,控制UART_TX_SDI是否使能,U10是三态门IC,即拉低DIR…...
JS中的强制类型转换
JavaScript 中有多种强制类型转换的方式,可以将一个数据类型转换为另一种数据类型。这可以通过一些内置函数或操作符来实现。 显式类型转换(强制类型转换): 显式类型转换是通过特定的函数或操作符来明确指定要进行的类型转换。以下…...

WebSocket实战之四WSS配置
一、前言 上一篇文章WebSocket实战之三遇上PAC ,碰到的问题只能上安全的WebSocket(WSS)才能解决,配置证书还是挺麻烦的,主要是每年都需要重新更新证书,我配置过的证书最长有效期也只有两年,搞不…...

veImageX 演进之路:Web 图片加载提速50%
背景说明 火山引擎veImageX演进之路主要介绍了veImageX在字节内部从2012年随着字节成长过程中逐步演进的过程,演进中包括V1、V2、V3版本并最终面向行业输出;整个演进过程中包括服务端、客户端、网络库、业务场景与优化等多个角度介绍在图像处理压缩、省成…...

WebSocket实战之五JSR356
一、前言 前几篇WebSocket例子服务端我是用NodeJS实现,这一篇我们用Java来搭建一个WebSocket服务端,从2011年WebSocket协议RFC6455发布后,大多数浏览器都实现了WebSocket协议客户端的API,而对于服务端Java也定义了一个规范JSR356,即Java API for WebSoc…...
flask-sqlalchemy结合Blueprint遇到循环引入问题的解决方案
想要用flask_sqlalchemy结合Blueprint分模块写一下SQL的增删改查接口,结果发现有循环引入问题。 一开始,我在app.py中使用db SQLAlchemy(app)创建数据库对象;并且使用app.register_blueprint(db_bp, url_prefix/db)注册蓝图。 这使得我的依…...

05_对象性能模式
对象性能模式 面向对象很好地解决了“抽象”的问题,但是必不可免地要付出定的代价。对于通常情况来讲,面向对象的成本大都可以忽略计。但是某些情况,面向对象所带来的成本必须谨慎处理。 典型模型: SingletonFlyweight Singleton 单件模式…...

快速选择排序
"你经过我每个灿烂时刻,我才真正学会如你般自由" 前些天有些无聊,想试试自己写的快排能否过leetcode上的排序算法题。结果是,不用截图可想而知,肯定是没过的,否则也不会有这篇文章的产出。 这份快排算法代码…...

国庆中秋特辑(六)大学生常见30道宝藏编程面试题
以下是 30 道大学生 Java 面试常见编程面试题和答案,包含完整代码: 什么是 Java 中的 main 方法? 答:main 方法是 Java 程序的入口点。它是一个特殊的方法,不需要被声明。当 Java 运行时系统执行一个 Java 程序时&…...
生成xcframework
打包 XCFramework 的方法 XCFramework 是苹果推出的一种多平台二进制分发格式,可以包含多个架构和平台的代码。打包 XCFramework 通常用于分发库或框架。 使用 Xcode 命令行工具打包 通过 xcodebuild 命令可以打包 XCFramework。确保项目已经配置好需要支持的平台…...

376. Wiggle Subsequence
376. Wiggle Subsequence 代码 class Solution { public:int wiggleMaxLength(vector<int>& nums) {int n nums.size();int res 1;int prediff 0;int curdiff 0;for(int i 0;i < n-1;i){curdiff nums[i1] - nums[i];if( (prediff > 0 && curdif…...

听写流程自动化实践,轻量级教育辅助
随着智能教育工具的发展,越来越多的传统学习方式正在被数字化、自动化所优化。听写作为语文、英语等学科中重要的基础训练形式,也迎来了更高效的解决方案。 这是一款轻量但功能强大的听写辅助工具。它是基于本地词库与可选在线语音引擎构建,…...

视觉slam十四讲实践部分记录——ch2、ch3
ch2 一、使用g++编译.cpp为可执行文件并运行(P30) g++ helloSLAM.cpp ./a.out运行 二、使用cmake编译 mkdir build cd build cmake .. makeCMakeCache.txt 文件仍然指向旧的目录。这表明在源代码目录中可能还存在旧的 CMakeCache.txt 文件,或者在构建过程中仍然引用了旧的路…...

Selenium常用函数介绍
目录 一,元素定位 1.1 cssSeector 1.2 xpath 二,操作测试对象 三,窗口 3.1 案例 3.2 窗口切换 3.3 窗口大小 3.4 屏幕截图 3.5 关闭窗口 四,弹窗 五,等待 六,导航 七,文件上传 …...
【Elasticsearch】Elasticsearch 在大数据生态圈的地位 实践经验
Elasticsearch 在大数据生态圈的地位 & 实践经验 1.Elasticsearch 的优势1.1 Elasticsearch 解决的核心问题1.1.1 传统方案的短板1.1.2 Elasticsearch 的解决方案 1.2 与大数据组件的对比优势1.3 关键优势技术支撑1.4 Elasticsearch 的竞品1.4.1 全文搜索领域1.4.2 日志分析…...

篇章二 论坛系统——系统设计
目录 2.系统设计 2.1 技术选型 2.2 设计数据库结构 2.2.1 数据库实体 1. 数据库设计 1.1 数据库名: forum db 1.2 表的设计 1.3 编写SQL 2.系统设计 2.1 技术选型 2.2 设计数据库结构 2.2.1 数据库实体 通过需求分析获得概念类并结合业务实现过程中的技术需要&#x…...

【免费数据】2005-2019年我国272个地级市的旅游竞争力多指标数据(33个指标)
旅游业是一个城市的重要产业构成。旅游竞争力是一个城市竞争力的重要构成部分。一个城市的旅游竞争力反映了其在旅游市场竞争中的比较优势。 今日我们分享的是2005-2019年我国272个地级市的旅游竞争力多指标数据!该数据集源自2025年4月发表于《地理学报》的论文成果…...

对象回调初步研究
_OBJECT_TYPE结构分析 在介绍什么是对象回调前,首先要熟悉下结构 以我们上篇线程回调介绍过的导出的PsProcessType 结构为例,用_OBJECT_TYPE这个结构来解析它,0x80处就是今天要介绍的回调链表,但是先不着急,先把目光…...

医疗AI模型可解释性编程研究:基于SHAP、LIME与Anchor
1 医疗树模型与可解释人工智能基础 医疗领域的人工智能应用正迅速从理论研究转向临床实践,在这一过程中,模型可解释性已成为确保AI系统被医疗专业人员接受和信任的关键因素。基于树模型的集成算法(如RandomForest、XGBoost、LightGBM)因其卓越的预测性能和相对良好的解释性…...