資料探勘之擬合優度檢驗
阿新 • • 發佈:2018-12-20
本部落格根據非常好的excel資料而編寫,使用python語言操作,預計使用一週的時間更新完成。需要《非常好的excel資料》word文件,歡迎發郵件給[email protected],免費發放。這篇部落格對應《非常好的excel資料》裡的第4章節。
自由度v=(行數-1)(列數-1)
① 資料
②Python程式碼如下
def lilunpinshu(n,m,v,pingshu,qujianduandian): j=0 a=[] # s=sum(tree111) s = sum(pingshu) for i in range(0,n): if i==0: aa=s*stats.norm.cdf(qujianduandian[i],m,v) ## aa=s*stats.norm.cdf(tree113[i],m,v) a.append(aa) else: cc=stats.norm.cdf(qujianduandian[i],m,v) c=stats.norm.cdf(qujianduandian[i-1],m,v) a.append(s*(cc-c)) return a import pandas as pd from scipy import stats from scipy.stats import chisquare tree=pd.read_csv('D:\data.csv',encoding='gbk') tree11=tree.iloc[0:12,7:] tree111 = list(tree11['頻數'][:9]) tree112 = list(pd.to_numeric(tree11['理論頻數'][:9])) tree113 = list(tree11['Unnamed: 10'][:9])
結果圖
又
所以此資料服從正態分佈
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