我有以下Panda DataFrame df和日期时间索引（'日期'）df= CP Amount Location Date 2019-02-13 Bob -5.0 Chicago 2019-02-1
我有一个像这样的SQL查询：display = pd.read_sql_query("""SELECT UserId, ProductId, ProfileName, Time, Score, Text, COUNT(*)FROM ReviewsGROUP BY UserIdHAVING COUNT(*)>1""", con)任何人都可以使用熊猫帮助我使用相同的代码吗？我试
问：为什么需要进行两个总体参数的检验？答：在许多情况下，人们需要比较两个总体的参数，看它们是否有显著的区别。 例如，在相同年龄组中，高学历和低学历的职工收入是否有明显的差异；同一种教学方法，在不同的年级或不同内容的课程中是否会有不同的效果，等等。对此，可以利用两个总体参数的检验寻找答案。两个总体参数检验的主要内容有：两个总体均值之差的检验，两个总体比例 之差的检验，两个总体方差比的检验。
问：什么是假设检验中的显著性水平？统计显著是什么意思？答：显著性水平是指当原假设正确时却被拒绝的概率和风险，统计限制等价拒绝原假设，指求出的值落在小概率的区间上，一般是落在0.05或比0.05更小的显著性水平上。
答：参数估计和假设检验是统计推断的两个组成部分，他们都是利用样本对总体进行某种推断，然而推断的角度不同。参数估计讨论的是用样本统计量估计总体参数的方法，总体参数在估计前是未知的；而在假设检验中，则是先对参数的值提出一个假设，然后利用样本信息去检验这个假设是否成立。
问：总体均值之差的检验中，可能出现的情况有哪些？答：(1)总体方已知或未知。在总体方差已知的条件下，由抽样分布理论可知，样本统计量服从z分布；而在总体方差未知的条件下，样本统计最服从t分布。故当总体方差已知时，可以使用z检验；当总体方差未知时，可以使用t检验。(2)n(n1, n2)较大或n较小。当样本量n1,n2都较大时，如果总体方差未知，可以用样本方差代替，这时，样本统计量近似服从
为什么需要进行总体方差的检验？答：在假设检验中，有时不仅需要检验正态总体的均值、比例， 而且需要检验正态总体的方差。例如，在产品质量检验中， 质量标准是通过不同类型的指标反映的，有些属千均值类型，如尺寸、重量、抗拉强度等；有些属千比例类型， 如产品合格率、废品率等，有些属千方差类型，如尺寸的方差、重量的方差、抗拉强度的方差等。在这里，方差反映着产品的稳定性。方差大，说明产品的性能不稳定，波动大
用Excel中计算t统计量检验P值的操作步骤：答：第1步：进入Excel表格界面，选择【插入】下拉菜单。第2步：选择【函数】。第3步：在函数分类中点击“统计“，至此为止，与z统计量检验中的算步骤完全相同。 随后，在函数名的菜单中选择字符"TDIST", 然后确定。第4步：在弹出的X栏中输入计算出的t值。在自由度(Deg_£reedom)栏中， 输入相应的自由度数值。在Tails栏中，
问：用Excel中的统计函数功能计算P值的操作步骤：答：第1步： 进入Excel表格界面，选择【插入】下拉菜单。第2步： 选择【函数】，或者直接点击功能栏中的【fx】第3步：在函数分类中点击 “ 统计 “，随后， 在函数名的菜单下选择字符"NORMSDIST",然后确定。第4步：输入z的绝对值，对cumulative逻辑值输入1，得到一个结果。第5步：双侧检验，计算p=2（1-δ），单侧
答：样本最大小是选择检验统计量的一个要素。 由抽样分布理论可知， 在大样本条件下，如果总体为正态分布， 样本统计量服从正态分布；如果总体为非正态分布， 样本统计最渐近服从正态分布。 所以在大样本情况下， 我们都可以把样本统计最视为正态分布， 这时可以使用z统计最(z分布）。z统计最的计算公式, 即在总体标准差已知时 实践中当总体标准差未知时，可以用样本标准差s代替，上式可以写为： 4问、
答：在小样本情况下，如果总体标准差已知，样本统计最将服从正态分布， 这时可以采用z统计量。 如果总体标准差未知，进行检验所依赖的信息有所减少，这时只能使用样本标准差，样本统计量服从 t分布， 应该采用 t统计量。 与正态分布相比，t分布更为扁平，在相同概率条件下，t分布的临界点向两边更为扩展， 临界点与中心距离更远，这意味着推断的精度下降， 这是总体标准差未知所需要付出的代价。
问：样本量小检验统计量大确定标准？答：在小样本情况下，如果总体标准差已知，样本统计最将服从正态分布， 这时可以采用z统计量。 如果总体标准差未知，进行检验所依赖的信息有所减少，这时只能使用样本标准差，样本统计量服从 t分布， 应该采用 t统计量。 与正态分布相比，t分布更为扁平，在相同概率条件下，t分布的临界点向两边更为扩展， 临界点与中心距离更远，这意味着推断的精度下降， 这是总体标准差未
问：样本量n多大才为大样本量？答：样本量n多大才为大样本量才为大样本，与被检验的对象有关。仅分布本身而言，当n较小时，t分布与z分布差异是明显的，随着n的扩大，t分布向z分布逼近，它们之间的差异逐渐缩小，t分布以z分布问极限。当样本量n>30时，t分布与z分布非常接近，具备了用z分布取代t分布的理由。当样本量n30的条件下，选择t统计
我的代码算法：代码的Moto：我的代码从特定文件夹中获取值，每个文件夹包含7个'txt'文件，从一个用户生成，这样多个文件夹包含多个用户的多个数据。step1：启动1st for循环，并使用特定文件夹中有多少文件夹控制它，并在变量'path'中存储第一个文件夹的第一个路径。step2：使用2nd for循环打开路径并获取7 txt文件的数据。之后，它关闭第二个for循环并执行其余代码。
我有以下numpy数组y_train：y_train =221011 200我需要随机选择n（n = 2）行索引，如下所示：n=2 n indices of rows where y=0 n indices of rows where y=1 n indices of rows where y=2我使用以下代码：n=2idx = [y_train[np.
所以我要说我有一个像这样的数组：[[1, 2, 3],[1, 2, 3],[1, 2, 3],[1, 2, 3],]我试图将每2个数组堆叠在一起，所以我最终得到以下结果： [ [[1, 2, 3], [1, 2, 3]], [[1, 2, 3], [1, 2, 3]], ]特别重要的是要尽可能高效，因为这将在不太强大的硬件上运行，所以我宁愿这样做而不需要循环遍历数组。有
我试图在python中分析随机数的随机流。具体来说，我正在研究以下来自matlab的伪随机数据流：mt19937ar（Mersenne Twister），mcg16807（LCG）和swb2712（借用生成器的修改减法）。这是matlab的PRNG 的参考页面。我知道Mersenne Twister是python中使用的随机性的默认生成器，我相信numpy，mcg16807也应该是可复制的，因
我正在尝试在MATLAB中集成以下函数这是我尝试在给定的（x，y）评估它fun = @(t,x,y) exp(1i.*(t.^4 x.*t.^2 y.*t));P = @(x,y) integral(@(t)fun(t,x,y),-Inf,Inf);P(1,1)根据WolframAlpha，对于P（1,1），答案是1.20759 0.601534 i，但MATLAB返
matlabFunction()是一个可以将符号转换为匿名函数的函数。但是如何指定匿名函数上出现的输入参数？例如，x = sym('x', [3, 1])func = matlabFunction(x)它返回一个句柄：func = function_handle with value: @(x1,x2,x3)[x1;x2;x3]但是如何让它返回：？@(x
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