请输入标题杰青机器人—python数据统计与分析课程—请输入标题python数据统计与分析课程数据统计准备请输入标题python数据统计与分析课程1.统计包介绍2.一般线性模型3.导入数据请输入标题python数据统计与分析课程统计包介绍：1.pandas提供basestat功能：单变量、双变量数据分析，包括描述统计（集中和离散、图形、交叉表）、相关分析（r、卡方）等。2.statsmodels提供假设检验及统计模型功能，主要研究结构性归因问题，并不强调预测功能，主要为推论统计小数据服务。3.sklearn提供数据挖掘模型功能，主要研究预测性问题，主要为大数据服务，以探讨速度问题为特征。4.DeepLearning深度学习，侧重数据挖掘及复杂智能方法、已非线性模型为主，擅长处理非结构数据。5.PyMC拟合贝叶斯模型，侧重于业务问题和统计算法的整合，这类技术提供业务知识对统计模型的修正。6.Seaborn基于matplotlib的可视化功能，统计应用者最重要的可视化包。7.opencv-python图片视频库。请输入标题python数据统计与分析课程t检验方差分析线性回归请输入标题python数据统计与分析课程描述性数据分析请输入标题python数据统计与分析课程1.描述性统计2.汇总直方图3.汇总条形图请输入标题python数据统计与分析课程方差分析，t检验请输入标题python数据统计与分析课程1.t检验2.方差分析3.事后检验4.交互效应请输入标题python数据统计与分析课程t检验：t检验是检验两个样本平均数与其各自所代表的总体的差异是否显著。双总体t检验又分为两种情况，一是独立样本t检验（各实验处理组之间毫无相关存在，即为独立样本），该检验用于检验两组非相关样本被试所获得的数据的差异性；一是配对样本t检验，用于检验匹配而成的两组被试获得的数据或同组被试在不同条件下所获得的数据的差异性，这两种情况组成的样本即为相关样本。请输入标题python数据统计与分析课程方差分析：用于检验多个样本的均值是否有显著差异。探索多于两个分类的分类变量与连续变量的关系。方差分析可以用来推断一个或多个因素在其状态变化时，其因素水平或交互作用是否会对实验指标产生显著影响。主要分为单因素方差分析、多因素无重复方差分析和多因素重复方差分析。sumofsquaresdegreeoffreedommeansquare组间均方组内均方请输入标题python数据统计与分析课程事后检验：这是方差分析得到一个显著的F值后,继续对实验中的各个总体进行两两比较的过程.交互效应：是指一个因子（一类处理或自变量）的效应依赖于另一...
