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python校验和函数 pythonmd5校验( 五 )

IT技术变量


16. 逻辑回归
(1) 用途
?当因变量Y为2分类变量（或多分类变量时）可以用相应的logistic回归分析各个自变量对因变量的影响程度 。
(2) 示例
(3) 结果分析
?直接通过返回结果中各变量的P值与0.05比较，来判定对应的解释变量的显著性，P0.05则认为自变量具有统计学意义 。
python:5种正态性检验方法1.直方图
由于正态分布具有非常典型的中间高，两边低的图形特征，如果样本数据并不服从正态分布，我们可以通过直方图很快地分辨出来 。更进一步地，Python可以辅助生成基于样本数据估计的正态曲线，这样就容易辅助我们进行判断 。
图形观察虽然直观，但是部分研究者认为单纯观察图形过于主观 ， 因此我们也可以选择使用统计检验的方法去研究数据是否服从正态分布 。
操作步骤：
导入相关的包及数据
2 P-P图及Q-Q图
直方图是最长用于观察数据分布的常用图形选项，尤其是带正态曲线的直方图，可以非常直观地看到实际数据分布和正态曲线的对比，而P-P图及Q-Q图则是另一种选择，它可以直观给出实际数据分布和理论的差距 。
值得注意的是，虽然P-P图及Q-Q图常用用于判断数据样本是否服从正态分布，但实际上它们也能判断数据样本是否服从其他的分布
P-P图:反映的是数据的实际累积概率与假定所服从分布的理论累积概率的符合程度 。在此处 ， 我们所假定的分布就是正态分布，如果数据样本是服从正态分布的话，那么实际的累积概率与理论的累积概率应该是相对一致的，放映在图形中就是数据点应该沿着图形的对角线分布 。
Q-Q图的原理与P-P图几乎一致 。P-P图考察的是实际分布与理论分布的累积概率分布差异，而Q-Q图考察的是实际百分位数与理论百分位数的差异 。同理在此处，我们所假定的分布就是正态分布，如果数据样本是服从正态分布的话 ， 那么实际的分布应该是相对一致的，反映在图形中就是数据点应该沿着图形的对角线分布 。
在Python中，statsmodels包中目前主要提供的是Q-Q图的绘制
柯尔莫戈洛夫-斯米诺夫检验（Kolmogorov-Smirnov test），一般又称K-S检验 ， 是一种基于累计分布函数的非参数检验，用以检验两个经验分布是否不同或一个经验分布与另一个理想分布是否不同 。
K-S检验的原假设是“样本数据来自的分布与正态分布无显著差异”，因此一般来说，KS检验最终返回两个结果，分别是检验统计量及P值,检验结果P0.05才是我们的目标 。
实际上，GraphPad不推荐使用单纯的Kolmogorov-Smirnov test方法
夏皮洛-威尔克检验（Shapiro—Wilk test） ， 一般又称W检验 。W检验是一种类似于利用秩进行相关性检验的方法 。同样需要注意的是，W检验与K-S检验一样，原假设是“样本数据来自的分布与正态分布无显著差异”，因此一般来说，W检验最终返回两个结果，分别是检验统计量及P值 。,检验结果P0.05才是我们的目标 。
当数据集中的数据无重复值时，该方法的检验效果比较好，但是当数据集中有些数据不是独一无二的，即有些数据的数值是相同的，那么该方法的检验效果就不是很好
GraphPad官方推荐使用该方法 。
首先计算 偏度和峰度以便在不对称和形状方面量化分布离高斯分布的距离 。然后，其计算这些值中的每一个与高斯分布的预期值之间的差异 ， 并基于这些差异的总和 ， 计算各P值 。这是一种通用和强大的正态性检验，推荐使用 。请注意，D'Agostino开发了几种正态性检验 。Prism使用的其中一个是“综合K2”检验 。

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