python计算p值

‘壹’ python2.7中p=['aa', 'bb, 'cc', 'dd']；A = [p['dd']]；的运行结果A应该是什么

你在哪看到的，最好是有完整代码，有上下文。
你写的这个，Python2，和3都跑不了的。

‘贰’ python该如何得到ols回归后的系数的t值

regstats(y1,x1,'linear','tstat');
c1=ans.tstat.beta(1,1);
beta1=ans.tstat.beta(2,1);
t1=ans.tstat.t(2,1);
c1是常数项，beta1是回归系数，t1就是beta1的t值，这里是单变量线性回归

‘叁’ p=p*2在python中什么意思

在python里面表示幂运算，传递实参和定义形参（所谓实参就是调用函数时传入的参数，形参则是定义函数是定义的参数）的时候，你还可以使用两个特殊的语法：``*``**。调用函数时使用test(*args)*的作用其实就是把序列args中的每个元素，当作位置参数传进去。比如上面这个代码，如果args等于(1,2,3)，那么这个代码就等价于test(1,2,3)。test(**kwargs)**的作用则是把字典kwargs变成关键字参数传递。比如上面这个代码，如果kwargs等于{'a':1,'b':2,'c':3}，那这个代码就等价于test(a=1,b=2,c=3)。
Python由荷兰数学和计算机科学研究学会的吉多·范罗苏姆于1990年代初设计，作为一门叫做ABC语言的替代品。
Python提供了高效的高级数据结构，还能简单有效地面向对象编程。Python语法和动态类型，以及解释型语言的本质，使它成为多数平台上写脚本和快速开发应用的编程语言，随着版本的不断更新和语言新功能的添加，逐渐被用于独立的、大型项目的开发。

‘肆’ 如何计算百分位数与Python / numpy的

1. 你可能会喜欢SciPy的统计软件包。它有百分函数你之后，许多其他统计好吃的东西。
此票证相信他们不会被整合percentile()到numpy的很快。
2.
顺便说一句，有百分函数的纯Python，万一一个不希望依赖于SciPy的。具体函数如下复制：
## {{{ CodeGo.net (r1)
import math
import functools
def percentile(N, percent, key=lambda x:x):
"""
Find the percentile of a list of values.
@parameter N - is a list of values. Note N MUST BE already sorted.
@parameter percent - a float value from 0.0 to 1.0.
@parameter key - optional key function to compute value from each element of N.
@return - the percentile of the values
"""
if not N:
return None
k = (len(N)-1) * percent
f = math.floor(k)
c = math.ceil(k)
if f == c:
return key(N[int(k)])
d0 = key(N[int(f)]) * (c-k)
d1 = key(N[int(c)]) * (k-f)
return d0+d1
# median is 50th percentile.
median = functools.partial(percentile, percent=0.5)
## end of CodeGo.net }}}

3.
检查scipy.stats模块：
scipy.stats.scoreatpercentile
4.
import numpy as np
a = [154, 400, 1124, 82, 94, 108]
print np.percentile(a,95) # gives the 95th percentile

5.
百分看到定义预期结果从提供的列表，低于该值的百分之P被发现的价值。为了得到这一点，你一个简单的函数。
def percentile(N, P):
"""
Find the percentile of a list of values
@parameter N - A list of values. N must be sorted.
@parameter P - A float value from 0.0 to 1.0
@return - The percentile of the values.
"""
n = int(round(P * len(N) + 0.5))
return N[n-1]
# A = (1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10)
# B = (15, 20, 35, 40, 50)
#
# print percentile(A, P=0.3)
# 4
# print percentile(A, P=0.8)
# 9
# print percentile(B, P=0.3)
# 20
# print percentile(B, P=0.8)
# 50

如果您宁愿从处于或低于该值的百分之P被发现所提供的列表中获得的价值，这个简单的修改：
def percentile(N, P):
n = int(round(P * len(N) + 0.5))
if n > 1:
return N[n-2]
else:
return 0

6.
numpy.percentile
在那里我很想念？
7.
size=len(mylist)
p5=mylist[math.ceil((size*5)/100)-1]
p25=mylist[math.ceil((size*25)/100)-1]
p50=mylist[math.ceil((size*50)/100)-1]
p75=mylist[math.ceil((size*75)/100)-1]
p95=mylist[math.ceil((size*95)/100)-1]

‘伍’ 数据分析中的P值怎么计算、什么意义

一、P值计算方法

左侧检验P值是当时，检验统计量小于或等于根据实际观测样本数据计算得到的检验统计量值的概率，即p值。

右侧检验P值是当μ=μ0时，检验统计量大于或等于根据实际观测样本数据计算得到的检验统计量值的概率，即p值。

双侧检验P值是当μ=μ0时，检验统计量大于或等于根据实际观测样本数据计算得到的检验统计量值的概率，即p值。

二、P值的意义

P 值即概率，反映某一事件发生的可能性大小。统计学根据显着性检验方法所得到的P 值，一般以P < 0.05 为显着， P <0.01 为非常显着，其含义是样本间的差异由抽样误差所致的概率小于0.05 或0.01。

(5)python计算p值扩展阅读：

数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。这一过程也是质量管理体系的支持过程。在实用中，数据分析可帮助人们作出判断，以便采取适当行动。

数据分析的数学基础在20世纪早期就已确立，但直到计算机的出现才使得实际操作成为可能，并使得数据分析得以推广。数据分析是数学与计算机科学相结合的产物。

在统计学领域，有些人将数据分析划分为描述性统计分析、探索性数据分析以及验证性数据分析;其中，探索性数据分析侧重于在数据之中发现新的特征，而验证性数据分析则侧重于已有假设的证实或证伪。

‘陆’ python 命名组的问题：这个P<word>怎么和1是一个意思的其实它到底是什么意思啊求详解

?P<name>是给正则中的组起一个名字
group(1)-group(9)是按正则中左括号的顺序确定组的顺序，因此正则中第一对括号匹配的内容就是group(1)
(?P<name>....) 无论它出现在第几个括号中，都是这个名字，与圆括号的顺序无关，它出现在的那对括号内，就表示这个括号内匹配的内容就是group(name)

‘柒’ pythoprogram'.count('p')的值是

摘要 【'python program'.count('p')的值是_Python Itertools.count()用法及代码示例_weixin_39573287的博客-CSDN博客】https://blog.csdn.net/weixin_39573287/article/details/111429650

‘捌’ 怎么用python算p值和t检验

引入相关模块，这次我们使用stats的
产生两列随机变量，用到了stats。norm.rvs，参数loc表示平均数，scale表示标准差，size是样本量这是产生的两个变量的数据的一部分
ttest_rel的用法：输出t和p值从p值可以看出，这两列数据是没有差异的。
当然，ttest_rel还可以接受pandas.DataFrame数据，先从excel中读取数据我们可以看一下数据的基本内容：
我们可以选择scoreA和ScoreB这两列数据进行T检验输出的结果可见两列变量均值无差异
我们还可以同时对多个变量进行检验，比如：这是产生的结果可见：第一个array表示t值，两个表示p值，因此我们可以知道p(scoreA)=0.126>0.05

‘玖’ pytnon中如何计算皮尔逊的p值

如何理解皮尔逊相关系数（Pearson Correlation Coefficient）？

皮尔逊相关系数理解有两个角度

其一, 按照高中数学水平来理解, 它很简单, 可以看做将两组数据首先做Z分数处理之后, 然后两组数据的乘积和除以样本数

Z分数一般代表正态分布中, 数据偏离中心点的距离.等于变量减掉平均数再除以标准差.(就是高考的标准分类似的处理)

标准差则等于变量减掉平均数的平方和,再除以样本数,最后再开方.

所以, 根据这个最朴素的理解,我们可以将公式依次精简为:

其二, 按照大学的线性数学水平来理解, 它比较复杂一点,可以看做是两组数据的向量夹角的余弦.

皮尔逊相关的约束条件

从以上解释, 也可以理解皮尔逊相关的约束条件:

1 两个变量间有线性关系

2 变量是连续变量

3 变量均符合正态分布,且二元分布也符合正态分布

4 两变量独立

在实践统计中,一般只输出两个系数,一个是相关系数,也就是计算出来的相关系数大小,在-1到1之间;另一个是独立样本检验系数,用来检验样本一致性.

先举个手算的例子

使用维基中的例子:

例如，假设五个国家的国民生产总值分别是1、2、3、5、8（单位10亿美元），又假设这五个国家的贫困比例分别是11%、12%、13%、15%、18%。

创建2个向量.(R语言)

x<-c(1,2,3,5,8)
y<-c(0.11,0.12,0.13,0.15,0.18)

按照维基的例子,应计算出相关系数为1出来.我们看看如何一步一步计算出来的.

x的平均数是:3.8
y的平均数是0.138
所以,

sum((x-mean(x))*(y-mean(y)))=0.308

用大白话来写就是:

(1-3.8)*(0.11-0.138)=0.0784
(2-3.8)*(0.12-0.138)=0.0324
(3-3.8)*(0.13-0.138)=0.0064
(5-3.8)*(0.15-0.138)=0.0144
(8-3.8)*(0.18-0.138)=0.1764

0.0784+0.0324+0.0064+0.0144+0.1764=0.308

同理, 分号下面的,分别是:

sum((x-mean(x))^2)=30.8sum((y-mean(y))^2)= 0.00308

用大白话来写,分别是:

(1-3.8)^2=7.84 #平方
(2-3.8)^2=3.24 #平方
(3-3.8)^2=0.64 #平方
(5-3.8)^2=1.44 #平方
(8-3.8)^2=17.64 #平方

7.84+3.24+0.64+1.44+17.64=30.8

同理,求得:

sum((y-mean(y))^2)= 0.00308

然后再开平方根,分别是:

30.8^0.5=5.5497750.00308^0.5=0.05549775

用分子除以分母,就计算出最终结果:

0.308/(5.549775*0.05549775)=1

再举个简单的R语言例子(R在这里下载:http://cran.r-project.org/bin/macosx/)

假设有100人, 一组数据是年龄,平均年龄是35岁,标准差是5岁;另一组数据是发帖数量,平均帖子数量是45份post,标准差是8份帖子.

假设这两组都是正态分布.我们来求这两者的皮尔逊相关系数,R脚本如下:

> x<-rnorm(n=100,mean=35,sd=5) #创建一组平均数为35,标准差为5,样本数为100的随机数
> y<-rnorm(n=100,mean=45,sd=8) #创建一组平均数为45,标准差为8,样本数为100的随机数
> cor.test(x,y,method="pearson") #计算这两组数的相关,并进行T检验

然后R输出结果为:

Pearson's proct-moment correlation

data: x and y
t = -0.0269, df = 98, p-value = 0.9786
alternative hypothesis: true correlation is not equal to 0
95 percent confidence interval:
-0.1990316 0.1938019
sample estimates:
cor
-0.002719791

当然,这里是随机数.也可以用非随机的验证一下计算.

皮尔逊相关系数用于网站开发

直接将R与Ruby关联起来

调用很简单,仿照上述例子:

cor(x,y)

就输出系数结果了.

有这么几个库可以参考:

https://github.com/alexgutteridge/rsr...

https://github.com/davidrichards/stat...

https://github.com/jtprince/simpler

说明, 以上为ruby调用库. pythone程序员可以参考: Rpy (http://rpy.sourceforge.net/)

简单的相关系数的分类

0.8-1.0 极强相关

0.6-0.8 强相关

0.4-0.6 中等程度相关

0.2-0.4 弱相关

0.0-0.2 极弱相关或无相关

ps : 这个网站开发者不要再次发明轮子,本来用markdown语法写作很爽,结果又不得不花时间来改动.请考虑尽快支持Markdown语法.

皮尔森相关系数的就是

x和y的协方差/(x的标准差∗y的标准差)

判断两组数的线性关系程度。

‘拾’ python 输入正整数pqn,计算p/q的值,精确到小数位n位,控制n使得p/q的值可以达

def test(p, q, n):
return('{a:.{b}f}'.format(a = p/q, b = n))