Kategoria: Przewodnik

Współczynnik korelacji Pearsona , często oznaczany jako r , mierzy liniową zależność między dwiema zmiennymi. Zawsze przyjmuje wartość z zakresu od -1 do 1, gdzie: -1 oznacza całkowicie ujemną korelację liniową pomiędzy dwiema zmiennymi Wartość 0 oznacza brak liniowej korelacji pomiędzy...

Korelacja rang Spearmana służy do pomiaru korelacji między dwiema zmiennymi rankingowymi. (na przykład ranga wyniku ucznia z egzaminu z matematyki w stosunku do rangi jego wyniku z egzaminu z przedmiotów ścisłych w klasie). Do zgłaszania korelacji Spearmana w formacie APA używamy...

Dwuczynnikową analizę ANOVA stosuje się w celu ustalenia, czy istnieje statystycznie istotna różnica pomiędzy średnimi z trzech lub większej liczby niezależnych grup, które zostały podzielone na dwie zmienne. Podając wyniki dwuczynnikowej analizy ANOVA, zawsze używamy następującej ogólnej struktury: Krótki opis zmiennych...

Istnieją dwa sposoby obliczania średniej geometrycznej w Pythonie: Metoda 1: Oblicz średnią geometryczną za pomocą SciPy from scipy. stats import gmean #calculate geometric mean gmean([value1, value2, value3, ...]) Metoda 2: Oblicz średnią geometryczną za pomocą NumPy import numpy as np #define...

Aby dodać legendę do wykresu rozrzutu w Matplotlib, możesz użyć następującej składni: import matplotlib. pyplot as plt from matplotlib. colors import ListedColormap #define values, classes, and colors to map values = [0, 0, 1, 2, 2, 2] classes = [' A...

Najłatwiejszym sposobem utworzenia wykresu gęstości w Matplotlib jest użycie funkcji kdeplot() z biblioteki wizualizacji seaborn: import seaborn as sns #define data data = [value1, value2, value3, ...] #create density plot of data sns. kdeplot (data) Poniższe przykłady pokazują, jak w praktyce...

Aby ukryć osie na wykresach Matplotlib, możesz użyć następującej składni: import matplotlib. pyplot as plt #get current axes ax = plt. gca () #hide x-axis ax. get_xaxis (). set_visible ( False ) #hide y-axis ax. get_yaxis (). set_visible ( False )...

Możesz użyć następującej składni, aby ustawić kolumnę w ramce DataFrame pandy jako indeks: #set one column as index df. set_index (' col1 ') #set multiple columns as multi index df. set_index ([' col1 ',' col2 ']) Poniższe przykłady pokazują, jak w...

Aby utworzyć wykresy skrzynkowe z ramki DataFrame pandy, możesz użyć następującej składni: #create boxplot of one column df. boxplot (column=[' col1 ']) #create boxplot of multiple columns df. boxplot (column=[' col1 ', ' col2 ']) #create boxplot grouped by one column...

Biblioteka wizualizacji danych Seaborn w języku Python nie ma domyślnej funkcji tworzenia wykresów kołowych, ale w Matplotlib można użyć następującej składni, aby utworzyć wykres kołowy i dodać paletę kolorów Seaborn: import matplotlib. pyplot as plt import seaborn as sns #define data...