【Python统计与数据分析实战_01】位置与分散程度的度量

news2024/7/6 6:14:23

数据描述性分析

  • 1.描述统计量
    • 1.1 位置与分散程度的度量
      • 1.1.1 例子一 单维数组
      • 1.1.2 例子二 多维数组
    • 1.2 关系度量
    • 1.3 分布形状的度量
      • 1.3.1 统计量：偏度和峰度
  • 1.4 数据特性的总括

1.描述统计量

数据的统计分析分为统计描述和统计推断两部分。前者通过绘制统计图、编制统计表、计算统计量等方法表述数据的分布特征，是数据分析的基本步骤，也是统计推断的基础。其优点在于方便、直观，利于对数据特征的理解。

1.1 位置与分散程度的度量

数据是信息的载体，从数据到信息，需要先分析数据的主要特征，这些特征包括数据的位置度量、分散程度度量、关系度量以及分布形状的度量。

1、均值：数据的平均值。
在这里插入图片描述
2、中位数：一组数据中间位置的数。
在这里插入图片描述
3、百分位数：如果将一组数据从小到大排序，并计算相应的累计百分位，则某一百分位所对应数据的值就称为这一百分位的百分位数。

在这里插入图片描述
4、方差：用来衡量样本偏离均值的程度，或者描述数据取值分散性程度一个度量。

在这里插入图片描述

5、标准差：方差的算术平方根，用o表示。标准差也被称为标准偏差，或者实验标准差，在概率统计中最常使用作为统计分散分布程度上的测量依据。

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6、标准误：描述平均数抽样分布的离散程度及衡量平均数拙样误差大小的尺度，反映样本平均数之间的变异。

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1.1.1 例子一 单维数组

import numpy as np
import scipy.stats as st 
import pandas as pd 
import statsmodels.api as sm 
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] # 用来正常显示中文标签
plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False # 用来正常显示符号

'''
示例：某学校15个学生体重（单位：公斤）抽样调查数据
'''
weights=np.array([75.0,64.0,47.4,66.9,62.2,62.2,58.7,63.5,66.6,64.0,57.0,69.0,56.9,50.0,72.])

# 数组里面求均值
w_mean=np.mean(weights)
w_mean1=weights.mean()
print(w_mean)
print(w_mean1)

#限定范围内的数据求均值
limitedMean=st.tmean(weights,(60,70))
# 表示对weights的变量进行截断，即排除小于60的和大于70的数据，只计算包含60,70以及之间数据的平均值
print(limitedMean)

# 对数组进行排序
sorted_weig=sorted(weights,reverse=True)#reverse的缺省值为False
print(sorted_weig) # 结果为降序排列

# 中位数
# 对称分布比如t分布和正态分布，均值与中位数很接近；偏态分布的两者相差比较大
median_weig=np.median(weights)
print(median_weig)

# 分位数
quantiles=np.quantile(weights,[0.1,0.2,0.4,0.6,0.8,1])
print('学生体重的[10%,20%,40%,60%,80%,100%]分位数：',quantiles)

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# 注意方差与方差的无偏估计之间的计算区别
v=np.var(weights)#有偏估计或样本方差
v_unb=st.tvar(weights)#无偏估计
print('体重数据方差的估计为:%0.2f,无偏估计为:%0.2f'%(v,v_unb))

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# 注意标准差与标准差的无偏估计之间的计算区别
s=np.std(weights)#有偏估计或样本标准差
s_unb=st.tstd(weights)#无偏估计
print('体重数据标准差的估计为：%0.2f,无偏估计为：%0.2f'%(s,s_unb))

在这里插入图片描述

cv=s_unb/w_mean*100 #变异系数为标准差/平均数，无量纲，用百分数表示
print('体重数据的变异系数为：',np.round(cv,2),'%')

在这里插入图片描述

#极差与标准误
R_weights=np.max(weights)-np.min(weights)#极差：最大值-最小值
print('体重数据的极差：%0.2f'%R_weights)
sm_weights=st.tstd(weights)/np.sqrt(len(weights))#标准误：数据标准差（无偏）/数据量**0.5
print('体重数据的标准误：%0.2f'%sm_weights)

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1.1.2 例子二 多维数组

#身高(这里我试过了，如果不换行的话，后面转置会出错)
x1=np.array([148, 139, 160, 149, 159, 142, 153, 150, 151, 139, 
        140, 161, 158, 140, 137, 152, 149, 145, 160, 156, 
        151, 147, 157, 147, 157, 151, 144, 141, 139, 148]) 
#体重
x2=np.array([41, 34, 49, 36, 45, 31, 43, 43, 42, 31, 
        29, 47, 49, 33, 31, 35, 47, 35, 47, 44,
        42, 38, 39, 30, 48, 36, 36, 30, 32, 38])
#胸围
x3=np.array([72, 71, 77, 67, 80, 66, 76, 77, 77, 68, 
        64, 78, 78, 67, 66, 73, 82, 70, 74, 78, 
        73, 73, 68, 65, 80, 74, 68, 67, 68, 70])
#坐高
x4=np.array([78, 76, 86, 79, 86, 76, 83, 79, 80, 74, 
        74, 84, 83, 77, 73, 79, 79, 77, 87, 85, 
        82, 78, 80, 75, 88, 80, 76, 76, 73, 78])
#将x1,x2,x3,x4四个向量合并存储为矩阵，并转置为列向量，.T操作符（或属性）是对矩阵进行转置。
stu_data = np.matrix([x1,x2,x3,x4]).T 
print('学生的身高、体重、胸围和坐高（前五个）：\n',stu_data[0:5])

stu_mean = np.round(stu_data.mean(0),1).ravel()#将二维矩阵展平为一维向量,数据类型转变为Numpy数组
'''
注意stu_data.mean(0)的用法，通过Numpy的函数生成数据对象，Numpy很多函数就会注入数据中，此处直接调用数据对象的函数求平均值。函数的参数0表示列向量方向，如果为1则是行向量方向。
也可以这样调用：np.mean(stu_data,axis=0),%%javascript果一样。
其他统计量计算类似。
'''
print('\n学生的平均身高、平均体重、平均胸围和平均坐高分别为：\n %.1f, %.1f, %.1f, %.1f,' 
      %(stu_mean[0],stu_mean[1],stu_mean[2],stu_mean[3]))

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1.2 关系度量

在统计当中对数据的关系进行度量，主要是使用协方差矩阵与相关系数来进行计算的。

1、方差-协方差矩阵
协方差表示两个变量的总体的误差。如果两个变量的变化趋势一致，也就是说如果其中一个大于自身的期望值，另外一个也大于自身的期望值，那么两个变量之间的协方差就是正值。如果两个变量的变化趋势相反，即其中一个大于自身的期望值，另外一个却小于自身的期望值，那么两个变量之间的协方差就是负值。多个样本之间的协方差构成协方差矩阵。
在这里插入图片描述

2、相关系数矩阵
相关系数是最早由统计学家卡尔·皮尔逊设计的统计指标，是研究变量之间线性相关程度的量，一般用字母r表示。由于研究对象的不同，相关系数有多种定义方式，较为常用的是皮尔逊(Pearson)相关系数。多个样本之间的相关系数构成相关系数矩阵,使用R或ρ表示。
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'''
求四个向量之间的方差-协方差矩阵时，需要对矩阵进行转置，将列向量转换成行向量。
求相关系数矩阵时同样也要进行转置，相关系数矩阵是协方差矩阵进行标准化转换之后的结果。
'''
### 协方差矩阵：covariance和
cov_stu=np.cov(stu_data.T)# 方差-协方差矩阵
### 相关系数矩阵：correlation coefficient
rou_stu=np.corrcoef(stu_data.T)

#结果显示，四个随机向量之间的相关程度很高，尤其是身高和坐高之间的相关性最高（0.92）。
print('学生身高、体重、胸围和坐高之间的协方差与相关系数矩阵分别如下：\n\n',np.round(cov_stu,2),'\n\n',np.round(rou_stu,2))
# round表示进行四舍五入操作，只保留两位小数

协方差的数据都是正值，表示这四个变量之间是正相关的关系。
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1.3 分布形状的度量

1.3.1 统计量：偏度和峰度

偏度是统计数据分布偏斜方向和程度的度量，是统计数据分布非对称程度的数字特征。
峰度表征概率密度分布曲线在平均值处蝮值高低的特征数。直观看来，峰度反映了峰部的尖度。

1、偏态：

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2、峰态：

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3、偏度计算公式：

在这里插入图片描述

4、峰度计算公式：
在这里插入图片描述

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'''
偏度计算： 
（1）偏度表示曲线是向左偏或右偏，又称正偏态或者负偏态。
（2）偏度越接近于0，越符合正态分布的曲线。
（3）偏度小于0则称分布具有负偏离，也称左偏态；反之就是右偏态或正偏态。
'''
### 偏态计算公式
n=len(weights)
# 三阶矩，其他各阶矩的计算一次类推
u3=np.sum((weights-w_mean)**3)/n # **表示乘方
### 使用总体标准差的无偏估计，计算的偏度是修正后的偏度
skew1=((n**2)*u3)/((n-1)*(n-2)*(s_unb**3))

###调用pandas包当中的skew()来计算偏度，这时需要把weights先转化为pd.Series之后再掉包：
pd_weights=pd.Series(weights)
skew_pandas=pd_weights.skew()
print('Pandas计算公式手工计算以及调用函数计算的结果：')
print('skew1:',skew1,'skew_pandas:',skew_pandas)

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###无修正偏度的手工计算，使用样本标准差
skew2=np.sum((weights-w_mean)**3)/((s**3)*n)

### scipy计算公式和结果
print('\nScipy计算公式手工计算以及调用函数计算的结果（无修正）：')
skew_scipy=st.skew(weights)
print('skew2:',skew2,'skew_scipy',skew_scipy)
'''
(1)使用Scipy的skew函数，如果将第二个参数bias设为False,则计算结果就和Pandas完全相同了。bias参数表示是否修正，如果为False表示修正，反之则不修正。
（2）总体上感觉修正后的偏度比较准确，但是很多场合仍用无修正的偏度进行统计量的计算。
（3）StatsModels的线性回归模型对残差的正态分布性（Jarque-Bera、Omnibus检验等）进行检验时，使用的偏度就是无修正的，包括峰度也是无修正的。
'''
skew_scipy_bias=st.skew(weights,bias=False)
print('\nScipy进行修正后的偏度：',skew_scipy_bias)

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'''
峰度的计算：
（1）峰度表示曲线是扁平态（低峰态）还是尖峰态
（2）正常值有两种定义：Fisher定义该值为0；Person定义为3。
（3）按照Fisher定义，峰度=0表示正好符合正态分布曲线；大于0表示峰比较尖，反之表示比较平。
'''
###峰度计算，StatsModels多使用无修正的峰度
kurt_pandas=pd_weights.kurt()#pandas计算出来的峰度是有修正的
kurt_scipy=st.kurtosis(weights,bias=False)#True是bias的缺省值
kurt_scipy_bias=st.kurtosis(weights,bias=True)
print('\nPandas计算峰度：',kurt_pandas,'\nScipy计算峰度（修正后）：',kurt_scipy,'\n\nScipy计算峰度（无修正）：',kurt_scipy_bias)

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1.4 数据特性的总括

'''
数据总括：
（1）数据特性总括，包括：最小最大值、均值、方差、偏度、峰度。
（2）此处使用了修正选项，偏度和峰度都是修正后的值。
（3）数据分布的正态性检验与分布拟合检验。
'''
print('学生体重数据的总括概述：',st.describe(weights,bias=False))
'''
正态性检验：主要考察p值，如果p值>0.05，则不能拒绝原假设，即数据服从正态分布。
此处p值=0.837，远大于0.05，说明体重数据服从正态分布性。
最常用的函数是夏皮罗(shapiro)%hist数检验。
Scipy包含多种正态分布检验的函数。
'''
print('\n学生体重数据的正态性检验：',st.shapiro(weights))
print('\n测试不服从正态分布的数据：',st.shapiro([1,2,3,4,900]))#p值远小于0.05，拒绝原假设

在这里插入图片描述

'''
经验分布的检验方法：概率分布Kolmogorov-Smirnov检验法
改该函数检验数据是否服从某个类型的概率分布函数，不仅仅是正态生成一个服从分布的测试分布。
kstest函数原假设两个独立样本数据来自同一个连续分布。
生成一个服从F分布的测试数据：
（1）第一个函数测试其是否服从自由度为3的t分布；
（2）第二个函数测试是否服从自由度为2,9的F分布；
'''
#生成服从f分布，自由度为（2,9）的随机数据
f_data=st.f.rvs(size=50,dfn=2,dfd=9)
#检验上述数据是否服从自由度为3的t分布，结果很显然拒绝服从该分布的原假设
print('\n检验数据是否服从某种分布：',st.kstest函数原假设两个独立样本数据来自同一个连续分布。(f_data,'t',(3,)))#(3,)表示t分布的自由度
print('\n检验数据是否服从某种分布：',st.kstest(f_data,'f',(2,9)))#接受原假设服从自由度为2,9的f分布

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