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教你一步步從統(tǒng)計學(xué)開始入手?jǐn)?shù)據(jù)分析!

共 2333字,需瀏覽 5分鐘

 ·

2020-09-30 12:02


萊恩7?| 作者
知乎?|?來源
https://zhuanlan.zhihu.com/p/34444750



統(tǒng)計學(xué)是在數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)上,研究如何測定、收集、整理、歸納和分析反映數(shù)據(jù)數(shù)據(jù),以便給出正確消息的科學(xué)。如果要學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析,那么扎實(shí)的統(tǒng)計知識是必備的。


本文參考《深入淺出統(tǒng)計學(xué)》二 、三、 四、 五 章知識,對重點(diǎn)內(nèi)容進(jìn)行歸納總結(jié)。最后有幾個統(tǒng)計概率應(yīng)用的例子以及使用python分析6家上市公司股票的干貨。


1


統(tǒng)計學(xué)基礎(chǔ)


1.均值


平均數(shù)的一般量度:


均值公式


有時候一些數(shù)據(jù)重復(fù)了,這時候需要用到頻數(shù):


頻數(shù)公式


2.中位數(shù)


偏斜數(shù)據(jù)和異常值使均值誤導(dǎo)的時候,用它,它是中間值。


3.眾數(shù)


數(shù)據(jù)中出現(xiàn)最多的數(shù)值。


4.四分?jǐn)?shù)


四分位數(shù)(Quartile)是統(tǒng)計學(xué)中分位數(shù)的一種,即把所有數(shù)值由小到大排列并分成四等份,處于三個分割點(diǎn)位置的數(shù)值就是四分位數(shù)。


注意:由小到大排列。


四分位數(shù)


  • 第一四分位數(shù) (Q1):又稱“較小四分位數(shù)”,等于該樣本中所有數(shù)值由小到大排列后第25%的數(shù)字。

  • 第二四分位數(shù) (Q2):又稱“中位數(shù)”,等于該樣本中所有數(shù)值由小到大排列后第50%的數(shù)字。

  • 第三四分位數(shù) (Q3):又稱“較大四分位數(shù)”,等于該樣本中所有數(shù)值由小到大排列后第75%的數(shù)字


第三四分位數(shù)與第一四分位數(shù)的差距又稱四分位距(InterQuartile Range, IQR)。


5.方差


(variance)統(tǒng)計中的方差(樣本方差)是每個樣本值與全體樣本值的平均數(shù)之差的平方值的平均數(shù)。


方差


6.標(biāo)準(zhǔn)差(Standard deviation)


離均差平方的算術(shù)平均數(shù)的平方根,用σ表示。標(biāo)準(zhǔn)差是方差的算術(shù)平方根。標(biāo)準(zhǔn)差能反映一個數(shù)據(jù)集的離散程度。平均數(shù)相同的兩組數(shù)據(jù),標(biāo)準(zhǔn)差未必相同。


標(biāo)準(zhǔn)差


方差所得的數(shù)值之平方根就是總體的標(biāo)準(zhǔn)偏差。


7.標(biāo)準(zhǔn)分


是一種由原始分推導(dǎo)出來的相對地位量數(shù),它是用來說明原始分在所屬的那批分?jǐn)?shù)中的相對位置的。


標(biāo)準(zhǔn)分


2


概率計算

概率是對隨機(jī)事件發(fā)生的可能性的度量,一般以一個在0到1之間的實(shí)數(shù)表示一個事件發(fā)生的可能性大小。


概率


1.對立事件


若A交B為不可能事件,A并B為必然事件,那么稱A事件與事件B互為對立事件,其含義是:事件A和事件B必有一個且僅有一個發(fā)生。


對立事件概率之間的關(guān)系:P(A)+P(B)=1。


例如:在擲骰子試驗(yàn)中,A={出現(xiàn)的點(diǎn)數(shù)為偶數(shù)},b={出現(xiàn)的點(diǎn)數(shù)為奇數(shù)},A∩B為不可能事件,A∪B為必然事件,所以A與B互為對立事件。


2.相交事件


可能同時發(fā)生的兩件事。


相交事件


3.互斥事件


兩件事中只可能發(fā)生一件。


拋硬幣,正反面是互斥,拋出正面就不可能有反面。


4.獨(dú)立事件


發(fā)生概率不受其他事件影響。


你拋一個硬幣三次,結(jié)果全是"正面"……下一次拋擲的結(jié)果也是"正面"的可能性是多少?


可能性是 ?(0.5),和任何一次拋擲一樣。


以前的拋擲不會影響這次拋擲!



貝葉斯定理(英語:Bayes' theorem)是概率論中的一個定理,它跟隨機(jī)變量的條件概率以及邊緣概率分布有關(guān)。在有些關(guān)于概率的解釋中,貝葉斯定理(貝葉斯公式)能夠告知我們?nèi)绾卫眯伦C據(jù)修改已有的看法。這個名稱來自於托馬斯·貝葉斯。


在介紹貝葉斯定理之前,先簡單地介紹一下條件概率,描述的是事件 A 在另一個事件 B 已經(jīng)發(fā)生條件下的概率,記作P(A|B), A 和 B 可能是相互獨(dú)立的兩個事件,也可能不是:



3


概率統(tǒng)計的應(yīng)用


1.期望值


在概率論和統(tǒng)計學(xué)中,一個離散性隨機(jī)變量的期望值(或數(shù)學(xué)期望、或均值,亦簡稱期望,物理學(xué)中稱為期待值)是試驗(yàn)中每次可能的結(jié)果乘以其結(jié)果概率的總和。




2.夏普比率



現(xiàn)代投資理論的研究表明,風(fēng)險的大小在決定組合的表現(xiàn)上具有基礎(chǔ)性的作用。風(fēng)險調(diào)整后的收益率就是一個可以同時對收益與風(fēng)險加以考慮的綜合指標(biāo),以期能夠排除風(fēng)險因素對績效評估的不利影響。夏普比率就是一個可以同時對收益與風(fēng)險加以綜合考慮的三大經(jīng)典指標(biāo)之一。


如果夏普比率為正值,說明在衡量期內(nèi)基金的平均凈值增長率超過了無風(fēng)險利率,在以同期銀行存款利率作為無風(fēng)險利率的情況下,說明投資基金比銀行存款要好。夏普比率越大,說明基金的單位風(fēng)險所獲得的風(fēng)險回報越高。夏普比率為負(fù)時,按大小排序沒有意義。[1] 夏普比率以資本市場線作為評價基準(zhǔn),對投資績效作出評估。


3.利用Python分析6家公司股票(阿里巴巴 亞馬遜 騰訊 蘋果 facebook 谷歌)


首先導(dǎo)入包



創(chuàng)建字典



獲取阿里巴巴股票數(shù)據(jù)




會得到如下股票數(shù)據(jù):



查看數(shù)據(jù)集描述



會得到下面的數(shù)據(jù):



分析漲跌得到如下數(shù)據(jù):




繪圖步驟




可以得到‘阿里巴巴’的股票走向



其他幾家公司同理:






(完)


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