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探索性数据分析最重要的作用是把数据的全貌进行展现

 

单因子分析

• 集中趋势：均值、中位数与分位数、众数
• 离中趋势：标准差、方差
• 数据分布：偏态与峰态、正态分布与三大分布
• 抽样理论：抽样误差、抽样精度
   

集中趋势

集中趋势——均值、中位数、众数、分位数

集中趋势是数据聚拢位置的一种衡量

 

分位数

分位数就是把数据从小到大排列，切分成等份的数据点

分位数和其他几个值共同作用，有时会产生一些不错的效果

 

分位数当中最常用到的是四分位数

四分位数的计算方法

• Q1的位置=（n+1）*0.25
• Q2的位置=（n+1）*0.5
• Q3的位置=（n+1）*0.75

离中趋势

离中趋势——标准差、方差

离中趋势是数据离散程度的衡量

 

数据分布

数据分布主要包括偏态系数、峰态系数、正态分布和三大分布

 

偏态系数

偏态系数是数据平均值偏离状态的一种衡量

一个对称的分布其中位数和均值应该接近或者相等。如果一个分布中位数和均值差得比较多，这样的分布就是有偏态的分布

如果偏态系数值为正，就是正偏，就是均值比较大

如果偏态系数值为负，就是负偏，就是中位数比较小

 

峰态系数

峰态系数是数据分布集中强度的衡量

峰态系数越大其顶就会越尖锐，峰态系数越小其分布就会越平缓

 

正态分布的峰态系数一般是3

 

正态分布

 

三大分布

卡方分布、t分布和F分布

抽样理论

为什么要抽样呢，因为数据量可能异常大，全量计算的时间成本和现实成本都比较大

或者全量检验并不显示，比如测灯泡的寿命

 

抽样误差与精度

 

举例

 

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