概率统计Python计算导引

2024-08-22 22:48

本文主要是介绍概率统计Python计算导引,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

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教学中积攒了几十篇用Python的科学计算包numpy、sicipy、matplotlib等计算《概率论与数理统计》课程中问题的短文,写成博文。希望能为学习概率统计,入门数据分析的朋友提供参考。文中含有较多数学表达式和图表,建议用电脑浏览器浏览阅读更清晰、准确。文中的代码可直接拷贝-粘贴-运行。推荐的运行平台是Anaconda(点击链接可从中下载),其中的Jupyter或Spyder更便于科学计算程序的开发、调试。numpy、sicipy、matplotlib博大精深,本系列博文所涉及的应用课题如九牛一毛。建议读者在参考博文时打开网址,选择相关课题深入研读。博文中的自定义函数,建议读者将其写入一个代码文件,在不同的场合调用前导入,比较方便。为便于读者参阅,今按概率统计课程的教学顺序,将所有博文开列成链接目录如下。

  1. 随机事件的Python表示
  2. 排列组合——构造样本空间
  3. 按条件设置随机事件
  4. 解古典概型问题
  5. 解2-维几何概型问题
  6. 条件概率和概率乘法公式
  7. 全概率公式
  8. 贝叶斯公式
  9. 随机变量的分布函数
  10. 离散型随机变量分布(bernoulli & geom)
  11. 离散型随机变量分布(binom & poisson)
  12. 连续型随机变量分布(uniform & expon)
  13. 连续型随机变量分布(norm)
  14. 离散型随机变量函数分布
  15. 自定义离散型分布
  16. 自定义连续型分布
  17. 连续型随机变量函数分布
  18. 离散型2-维随机向量的联合分布律及边缘分布
  19. 离散型随机向量条件分布计算
  20. 离散型变量独立性判断
  21. 连续型2-维随机向量分布的概率计算
  22. 连续型随机向量边缘分布或条件分布概率计算
  23. 连续型变量的独立性及约会问题解法
  24. 标准正态分布分位点计算
  25. 卡方分布分位点计算
  26. 学生分布分位点计算
  27. F分布分位点计算
  28. 经典分布数学期望的计算
  29. 离散型自定义分布数学期望的计算(一)
  30. 离散型自定义分布数学期望的计算(二)
  31. 连续型自定义分布数学期望的计算(一)
  32. 连续型自定义分布数学期望的计算(二)
  33. 经典分布的方差计算
  34. 自定义分布的方差计算
  35. 协方差与相关系数计算
  36. 随机变量的线性回归
  37. 中心极限定理的验证
  38. 样本数据直方图绘制
  39. 样本数据的经验分布函数
  40. 用样本均值和方差计算总体参数的点估计
  41. 总体未知参数的矩估计
  42. 连续型总体未知参数的最大似然估计
  43. 单个正态总体均值的双侧区间估计
  44. 单个正态总体均值的单侧区间估计
  45. 单个正态总体方差的双侧区间估计
  46. 单个正态总体方差的单侧区间估计
  47. 双正态总体均值差的双侧区间估计
  48. 双正态总体均值差的单侧区间估计
  49. 双正态总体方差比的双侧区间估计
  50. 双正态总体方差比的单侧区间估计
  51. 单个正态总体均值单侧假设的Z检验
  52. 单个正态总体均值双侧假设的Z检验
  53. 单个正态总体均值单侧假设的T检验
  54. 单个正态总体均值双侧假设的T检验
  55. 单个正态总体方差单侧假设的卡方检验
  56. 单个正态总体均值双侧假设的卡方检验
  57. 双正态总体已知总体方差总体均值差单侧假设的Z检验
  58. 双正态总体已知总体方差总体均值差双侧假设的Z检验
  59. 双正态总体未知总体方差总体均值差单侧假设的T检验
  60. 双正态总体未知总体方差总体均值差双侧假设的T检验
  61. 双正态总体方差比单侧假设的F检验
  62. 双正态总体方差比双侧假设的F检验
  63. 假设检验应用——基于成对数据的检验
  64. 假设检验应用——分布拟合检验
  65. 假设检验应用——联列表中相互独立性的检验
  66. 假设检验应用——多个总体同分布检验
  67. 单因素试验总偏差平方和的分解
  68. 单因素试验参数的区间估计
  69. 双因素等重复试验方差分析
  70. 双因素无重复试验方差分析
  71. 一元线性回归未知参数的点估计
  72. 一元线性回归未知参数的区间估计
  73. 一元线性回归回归系数a=0的假设检验
  74. 一元线性回归应用——预测
  75. 一元线性回归应用——控制
    代码诚可贵,原理价更高。若为AI学,读正版书好

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