本文主要是介绍概率统计Python计算导引,对大家解决编程问题具有一定的参考价值,需要的程序猿们随着小编来一起学习吧!
多年教学中积攒了几十篇用Python的科学计算包numpy、sicipy、matplotlib等计算高校《概率论与数理统计》课程中问题的短文,写成博文。希望能为同学们学习概率统计,入门数据分析做一个参考。文中含有较多数学表达式,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。
- 随机事件的Python表示
- 排列组合——构造样本空间
- 按条件设置随机事件
- 解古典概型问题
- 解2-维几何概型问题
- 条件概率和概率乘法公式
- 全概率公式
- 贝叶斯公式
- 随机变量的分布函数
- 离散型随机变量分布(bernoulli & geom)
- 离散型随机变量分布(binom & poisson)
- 连续型随机变量分布(uniform & expon)
- 连续型随机变量分布(norm)
- 离散型随机变量函数分布
- 自定义离散型分布
- 自定义连续型分布
- 连续型随机变量函数分布
- 离散型2-维随机向量的联合分布律及边缘分布
- 离散型随机向量条件分布计算
- 离散型变量独立性判断
- 连续型2-维随机向量分布的概率计算
- 连续型随机向量边缘分布或条件分布概率计算
- 连续型变量的独立性及约会问题解法
- 标准正态分布分位点计算
- 卡方分布分位点计算
- 学生分布分位点计算
- F分布分位点计算
- 经典分布数学期望的计算
- 离散型自定义分布数学期望的计算
- 连续型自定义分布数学期望的计算
- 经典分布的方差计算
- 自定义分布的方差计算
- 协方差与相关系数计算
- 随机变量的线性回归
- 中心极限定理的验证
- 样本数据直方图绘制
- 样本数据的经验分布函数
- 用样本均值和方差计算总体参数的点估计
- 总体未知参数的矩估计
- 连续型总体未知参数的最大似然估计
- 单个正态总体均值的双侧区间估计
- 单个正态总体均值的单侧区间估计
- 单个正态总体方差的双侧区间估计
- 单个正态总体方差的单侧区间估计
- 双正态总体均值差的双侧区间估计
- 双正态总体均值差的单侧区间估计
- 双正态总体方差比的双侧区间估计
- 双正态总体方差比的单侧区间估计
- 单个正态总体均值单侧假设的Z检验
- 单个正态总体均值双侧假设的Z检验
- 单个正态总体均值单侧假设的T检验
- 单个正态总体均值双侧假设的T检验
- 单个正态总体方差单侧假设的卡方检验
- 单个正态总体均值双侧假设的卡方检验
- 双正态总体已知总体方差总体均值差单侧假设的Z检验
- 双正态总体已知总体方差总体均值差双侧假设的Z检验
- 双正态总体未知总体方差总体均值差单侧假设的T检验
- 双正态总体未知总体方差总体均值差双侧假设的T检验
- 双正态总体方差比单侧假设的F检验
- 双正态总体方差比双侧假设的F检验
- 单因素试验总偏差平方和的分解
- 单因素试验参数的区间估计
- 双因素等重复试验方差分析
- 双因素无重复试验方差分析
- 一元线性回归未知参数的点估计
- 一元线性回归未知参数的区间估计
- 一元线性回归回归系数a=0的假设检验
- 一元线性回归应用——预测
- 一元线性回归应用——控制
这篇关于概率统计Python计算导引的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对大家有所帮助,也希望大家多多支持为之网!