视频来自 youtube 的 StatQuest with Josh Starmer，我翻了翻小破站，看看我发现了什么：基础篇...
因为去年技能树有做过一期学习statquest的活动，所以有一些大佬的笔记可以参考，比如详细视频翻译、思维导图等等，除了看视频外，我对于有些实在不理解的概念还翻阅了《白话统计》等等，视频看下就能明白的就不赘述了，开坑啦...
直方图
我们在记录一些数据的时候，可以用图形可以直观看到分布，比如直方图。
直方图.png
直方图特点.png
当然，除了直方图，还有饼图、柱状图、箱线图、散点图、密度图等等。
饼图和柱形图.png
箱线图.png
正态分布（Normal Distribution）
正态分布.png
正态-平均值+标准差.png
t分布
不是一个分布，而是一簇分布，随着自由度的变化而变化，自由度越小，t分布与正态分布偏离越大；当自由度很大(约30以上)的时候，t分布接近正态分布。
中心极限定理(Central Limit Theorem)
敲黑板！！补充理解
置信区间.png
指给定一个任意分布的总体，每次从总体中随机抽样n个抽样，一共抽取m次，然后把这m组抽样分布求出平均值，这些平均值的分布接近正态分布。
- 总体的本身分布不要求正态分布
- 样本每组要足够大(一般认为每组大于等于30)
以抛掷骰子为例，随机生成10000次结果，结果的数字在1到6之间，计算这6个数字的频数，基本趋于平均。再从这10000次结果中，任取1000组，每组50例，再计算这1000组数的平均数分布，呈正态分布。
import numpy as np
import pandas as pd
from matplotlib import pyplot as plt
np.random.seed(1)
a = np.random.randint(1,7,10000) # 以投掷骰子结果
print(type(a))
# 建立一个数字对象 ndarray, 用于存放同类型元素的多维数组
print(np.mean(a),np.std(a))
## 3.5252 1.7113050458641206
data = pd.value_counts(a)
bins=range(1,7)
plt.bar(bins,data)
plt.title("histogram")
plt.show()
分布.png
中心极限定理.png
# 抽样 1000组每组50个
means = []
for n in range(1,1000):
sample = np.random.choice(a,50)
means.append(np.mean(sample))
print(np.mean(means),np.std(means))
## 3.526706706706707 0.24534967195126153
plt.hist(means)
plt.show()
如何展示你的数据
标准差和标准误
平均值 mean µ
标准差
样本离散程度的一个度量，用来描述数据的波动性。σ
按照中心极限定理，将正态分布记为 N(,
)
标准差.png
标准误.png
标准误
衡量对应样本统计量抽样误差大小的尺度。
标准误越小，表明样本统计量与总体参数的值越接近，样本对总体越有代表性，用于统计推断。
(n为样本例数)
自由度(Degree of Freedom,df)
总体分母是n，样本分母就是n-1，n为例数，公式证明这样得到的才是无偏估计。
标准化、中心化
标准化就是计算Z值：
Z值反映了某个值 x 偏离均数 的标准差倍数，按照正态分布的规律，一旦标准化就成了以0为均数，1为标准差的标准正态分布。
中心化就是Z值的分子部分，x=0 就是 x=均值，使数值有意义。
总体参数(population parameter)
之前的那篇量包子的文章里，要研究的对象，食堂这段时间做出过的所有包子为总体，测量一小部分为样本，通过样本来对总体的统计特征做判断的方法为假设检验（参数的无偏估计）。
零假设 、备择假设
P-value
a p-value is the probability that random chance generated the data, or something else that is equal or rarer。
生成某数据的随机机率，或者是和这个机率相等或更小的值。
- 随机产生这个事件的概率
- 产生和该事件相同概率的其他事件
- 产生比该事件的概率更小的事件
与样本有关的指标称为统计量，与总体有关的指标称为参数，根据样本信息来估计总体信息，只能获得样本数据，来估计总体参数，这就是参数估计。
样本估计 —> 总体参数
-
点估计
计算样本均数、方差等，作为总体均数、方差等的估计值。
-
最小二乘估计 (Least Square Estimation)
主要用于线性回归的参数估计，求一个使得实际值与模型估计值之差达到最小的值作为参数估计值
-
最大似然估计 (Maximum Likelihood Estimation）
将带估计的参数看作确定的量，只是值未知，将使得产生训练样本的概率最大的参数值作为参数的最佳估计
-
贝叶斯估计
将带估计的参数看作符合某种先验概率分布的随机变量，通过观察样本，将先验概率密度通过贝叶斯规则转化为后验概率密度
-
-
区间估计
用一个区间来估计参数值。
Bootstrap 自举法
从给定训练集中有放回的均匀抽样，也就是说，每当选中一个样本，它等可能地被再次选中并被再次添加到训练集中。从初始样本重复随机替换抽样，生成一个或一系列待检验统计量的经验分布。 无需假设一个特定的理论分布，便可生成统计量的置信区间，并能检验统计假设。
-
95%置信区间
参数估计值
1.96 x 标准误
95%置信区间.png
-
我的基础比较薄弱，做不到很快更新，缓缓再来，有同行的小伙伴嘛？
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