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統計の分野は、データの収集、分析、解釈、表示に関係します。 金融では、次の理由から統計が重要です。 理由 1 : 記述統計により、財務アナリストは企業の収益、費用、利益に関連するデータを要約することができます。 理由 2 […]...

統計の分野は、データの収集、分析、解釈、表示に関係します。 分析の分野は、実際のビジネス上の問題に対する統計的手法の適用に関係します。 これら 2 つの領域には重複する部分が多くありますが、主な違いは次のとおりです。 統 […]...

確率と統計は、どちらも質問に答えるためにデータを使用する 2 つの分野ですが、方法が若干異なります。 確率の分野では、既存の既知のデータを使用して、将来のイベントの可能性を予測します。 例: 袋の中の 5 個のビー玉のう […]...

Python の使用時に発生する可能性のあるエラーは次のとおりです。 TypeError : only integer scalar arrays can be converted to a scalar index こ […]...

多くの場合、CSV ファイルからデータを再インポートせずに、後で使用できるようにパンダ データフレームを保存したい場合があります。 これを行う最も簡単な方法は、 to_pickle()を使用して DataFrame を […]...

次のメソッドを使用して、NumPy 配列の値をフィルタリングできます。 方法 1: 単一の条件に基づいて値をフィルターする #filter for values less than 5 my_array[my_array […]...

次のメソッドを使用して、1 つ以上の要素を NumPy 配列に追加できます。 方法 1: 配列の末尾に値を追加する #append one value to end of array new_array = np. ap […]...

仮説検定は、統計的仮説を棄却または棄却できなかったために使用する正式な統計検定です。 このチュートリアルでは、Python で次の仮説テストを実行する方法について説明します。 サンプル t 検定 2 サンプルの T 検定 […]...

NumPyの多くの関数では、特定の計算を適用する軸を指定する必要があります。 一般に、次の経験則が適用されます。 axis=0 : 「列ごと」の計算を適用します。 axis=1 : 「行ごと」の計算を適用します。 次の図 […]...

仮説検定は、統計的仮説を棄却または棄却できなかったために使用する正式な統計検定です。 仮説テストを実行するには、常に次の手順を使用します。 ステップ 1: 帰無仮説と対立仮説を述べます。 H0で示される帰無仮説は、サンプ […]...