Python数据分析_第09课：假设检验_笔记

秒速五厘米 2021-11-02 15:38 637阅读 0赞

### 文章目录 ###

*  统计学
 *   *  描述统计学
     *   *  数据特征描述分析
         *   *  集中趋势
             *  离散程度的描述
             *  多元数据的数据特征
         *  假设检验
         *   *  拒绝域与显著性水平
             *  决定规则
             *  第一类错误与第二类错误
             *  检验统计量（test statistics）

GitHub: [https://github.com/RealEmperor/Python-for-Data-Analysis][https_github.com_RealEmperor_Python-for-Data-Analysis]

# 统计学 #

统计学可以分为：描述统计学与推断统计学

**描述统计学** ：使用特定的数字或图表来体现数据的集中程度和离散程度。例：每次考试算的平均分，最高分，各个分段的人数分布等，也是属于描述统计学的范围。

**推断统计学** ：根据样本数据推断总体数据特征。例：产品质量检查，一般采用抽检，根 据所抽样本的质量合格率作为总体的质量合格率的一个估计。

## 描述统计学 ##

### 数据特征描述分析 ###

#### 集中趋势 ####

**均值**：算术平均数，描述平均水平

from pandas import Series, DataFrame
    import numpy as np
    
    arr = [98, 83, 65, 72, 79, 76, 75, 94, 91, 77, 63, 83, 89, 69, 64, 78, 63, 86, 91, 72, 71, 72, 70, 80, 65, 70, 62, 74, 71,
           76]
    
    # 均值
    np.mean(arr)

75.966666666666669

np.mean(np.sort(arr)[14:16])

74.5

**中位数**：将数据按大小排列后位于正中间的数，描述中等水平

# 排序
    np.sort(arr)

array([62, 63, 63, 64, 65, 65, 69, 70, 70, 71, 71, 72, 72, 72, 74, 75, 76,
           76, 77, 78, 79, 80, 83, 83, 86, 89, 91, 91, 94, 98])

**众数**：数据中出现最多的数，描述一般水平

# 求众数的函数
    def get_mode(arr):
        mode = []
        arr_appear = dict((a, arr.count(a)) for a in arr)  # 统计各个元素出现的次数
        if max(arr_appear.values()) == 1:  # 如果最大的出现为1  
            return  # 则没有众数
        else:
            for k, v in arr_appear.items():  # 否则，出现次数最大的数字，就是众数  
                if v == max(arr_appear.values()):
                    mode.append(k)
        return mode
    
    
    get_mode(arr)

[72]

<table> 
 <thead> 
  <tr> 
   <th>&nbsp;</th> 
   <th>优点</th> 
   <th>缺点</th> 
  </tr> 
 </thead> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td>均值</td> 
   <td>充分利用所有数据，适用性强</td> 
   <td>容易受到极端值影响</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>中位数</td> 
   <td>不受极端值影响</td> 
   <td>缺乏敏感性</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>众数</td> 
   <td>当数据具有明显的集中趋势时，可能代表性好；不受极端值影响</td> 
   <td>缺乏唯一性：可能有一个，有两个，可能一个都没有</td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

#### 离散程度的描述 ####

**极差**：最大值 - 最小值，简单地描述数据的范围大小

**方差**：在统计学上，更常地是使用方差来描述数据的离散程度——数据离中心越远越离散  
 σ 2 = 1 n ∑ i = 1 n ( X i − μ ) 2 \\sigma^2= \\frac\{1\}\{n\} \\sum\_\{i=1\}^n (X\_i-\\mu)^2 σ2=n1i=1∑n(Xi−μ)2

其中，? 表示数据集中第 i 个数据的值， μ \\mu μ 表示数据集的均值 i

**标准差**： σ = σ 2 \\sigma=\\sqrt\{\\sigma^2\} σ=σ2 ，有效的避免了因单位平方引起的度量问题。标准差的值越大，表示数据越分散。

**偏度**：对数据分布的偏斜程度的衡量  E \[ ( X − μ σ ) 3 \] E\[(\\frac\{X-\\mu\}\{\\sigma\})^3\] E\[(σX−μ)3\]

arr = Series(arr)
    # 偏度
    arr.skew()

0.57428918733545919

偏度可分为正态分布（偏度=0），右偏分布（也叫正偏分布，其偏度>0），左偏分布（也叫负偏分布，其偏度<0）。

**峰度**：对数据分布的峰态的衡量  E \[ ( X − μ σ ) 4 \] E\[(\\frac\{X-\\mu\}\{\\sigma\})^4\] E\[(σX−μ)4\]

峰度可分为正态分布（峰度值=3），厚尾（峰度值>3），瘦尾（峰度值<3）。

# 峰度
    arr.kurt()

-0.42872374795373291

**分位数**：是指将一个随机变量的概率分布范围分为几个等份的数值点。

`describe` 返回值包括：数量，均值，标准差，最小值，25%分位数，50%分位数，75%分位数，最大值。

# 描述
    arr.describe()

count    30.000000
    mean     75.966667
    std       9.824260
    min      62.000000
    25%      70.000000
    50%      74.500000
    75%      82.250000
    max      98.000000
    dtype: float64

#### 多元数据的数据特征 ####

**协方差**（Covariance）在概率论和统计学中用于衡量两个变量的总体误差。而方差是协方差的一种特殊情况，即当两个变量是相同的情况。

C o v ( X , Y ) = E \[ ( X − E \[ X \] ) ( Y − E \[ Y \] ) \] = E \[ X Y \] − E \[ X \] E \[ Y \] Cov(X,Y) =E\[(X-E\[X\])(Y-E\[Y\])\] \\\\ =E\[XY\]-E\[X\]E\[Y\] Cov(X,Y)=E\[(X−E\[X\])(Y−E\[Y\])\]=E\[XY\]−E\[X\]E\[Y\]

df = DataFrame({
        'data1': np.random.randn(5),
                    'data2': np.random.randn(5)})
    print(df)
    # 协方差
    df.cov()

data1     data2
    0 -0.481723  1.021694
    1  0.628769 -1.134141
    2 -0.463298 -1.042589
    3  0.159722  0.914932
    4 -0.493772 -0.559481

**相关系数**

ρ x y = C o v ( X , Y ) D ( X ) D ( Y ) \\rho\_\{xy\}=\\frac\{Cov(X,Y)\}\{\\sqrt\{D(X)\}\\sqrt\{D(Y)\}\} ρxy=D(X)D(Y)Cov(X,Y)

称为随机变量X和Y的相关系数。

若 ρ x y = 0 \\rho\_\{xy\}=0 ρxy=0，则称X与Y不线性相关。  
相关系数的绝对值小于等于1 ， ∣ ρ x y ∣ ≤ 1 |\\rho\_\{xy\}|\\leq 1 ∣ρxy∣≤1。越靠近1 相关性越强。

# 相关系数
    df.corr()

### 假设检验 ###

假设检验的基本步骤

1.  提出零假设
2.  建立检验统计量
3.  确定否定域/计算p-value
4.  得出结论

**零假设**（原假设）是假定一个总体参数等于某个特定值的一个声明，用 H 0 H\_0 H0表示。

**备择假设**是假定该总体参数为零假设中假设的值除外的值，用 H 1 H\_1 H1表示。

若希望假设的论断成立，设为备择假设；若希望假设的论断不成立，设为零假设。

#### 拒绝域与显著性水平 ####

**拒绝域**：也称否定域，是指检验统计量所有可以拒绝零假设的取值所构成的集合。  
**显著性水平**： α \\alpha α 指当零假设正确的时候，检验统计量落在拒绝域的概率。也就是当零假设为真而我们却拒绝零假设这种错误发生的概率。与置信区间中的显著性水平  α \\alpha α 意义一致。常用取值：0.1,0.05,0.01  
**临界值**：拒绝域与非拒绝域的分界线  
**P-value**：样本发生或者比样本更极端的情况发生的概率，越小越拒绝

#### 决定规则 ####

<table> 
 <thead> 
  <tr> 
   <th>方法</th> 
   <th>拒绝零假设</th> 
   <th>不拒绝零假设</th> 
  </tr> 
 </thead> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td>临界值法</td> 
   <td>检验统计量落在拒绝域</td> 
   <td>检验统计量没有落在拒绝域</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>P-value法</td> 
   <td>P-value<span><span><span> ≤ α \leq\alpha </span><span><span><span style="height: 0.77194em; vertical-align: -0.13597em;"></span><span>≤</span><span style="margin-right: 0.277778em;"></span></span><span><span style="height: 0.43056em; vertical-align: 0em;"></span><span style="margin-right: 0.0037em;">α</span></span></span></span></span></td> 
   <td>P-value<span><span><span> &amp;gt; α &amp;gt;\alpha </span><span><span><span style="height: 0.5782em; vertical-align: -0.0391em;"></span><span>&gt;</span><span style="margin-right: 0.277778em;"></span></span><span><span style="height: 0.43056em; vertical-align: 0em;"></span><span style="margin-right: 0.0037em;">α</span></span></span></span></span></td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>另一个选择</td> 
   <td>不采用具体的<span><span><span> α \alpha </span><span><span><span style="height: 0.43056em; vertical-align: 0em;"></span><span style="margin-right: 0.0037em;">α</span></span></span></span></span>值，写出P-value留给读者自己判断</td> 
   <td></td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

#### 第一类错误与第二类错误 ####

**第一类错误**：零假设正确的情况下拒绝了零假设，错杀好人  
**第二类错误**：零假设错误的情况下没有拒绝零假设，放走坏人

#### 检验统计量（test statistics） ####

z检验  
t检验  
卡方检验  
F检验

#假设检验
    from scipy import stats as ss
    
    df = DataFrame({
        'data': [10.1, 10, 9.8, 10.5, 9.7, 10.1, 9.9, 10.2, 10.3, 9.9]})
    # T-检验
    ss.ttest_1samp(a=df, popmean=10)

Ttest_1sampResult(statistic=array([ 0.65465367]), pvalue=array([ 0.52906417]))

一般以P < 0.05 为显著， P <0.01 为非常显著。  
P-value 越小越拒绝，上面pvalue=0.52906417，足够大，不能拒绝原假设（均值为10）。

参考资料：炼数成金Python数据分析课程

[https_github.com_RealEmperor_Python-for-Data-Analysis]: https://github.com/RealEmperor/Python-for-Data-Analysis