从今天开始不熬夜
2022-07-31 阅读量: 863
python中的参数估计: pdf:概率密度函数; pmf:离散数据 cdf:累积分布函数,给定临界值,求下尾概率; ppf:累积分布函数的反函数,给定下尾概率，求临界值; sf:生存函数（1-cdf),给定临界值,求上尾概率; isf:生存函数的反函数：给定上尾概率，求临界值
(๑•̀ㅂ•́)و✧
1.4.5 列表很多商业分析中都使用列表。你会维护各种客户列表、产品列表、资产列表、销售量列表，等等。但是Python中的列表（对象的可排序集合）更加灵活！上面那些列表中包含的都是相似的对象（例如：包含客户姓名的字符串或代表销售量的浮点数），但是Python中的列表可不止这么简单。它可以包含数值、字符串、其他列表、元组和字典（本章稍后介绍）的任意组合。因为列表在商业应用中使用广泛、灵活性高、作用突
日期在大多数商业应用中都是必不可少的。你需要知道一个事件在何时发生，距离这件事发生还有多少时间，或者几个事件之间的时间间隔。因为日期是很多应用的核心，也因为日期是一种非常不寻常的数据，在处理时经常要乘以60或24，也有“差不多30分钟”和“几乎是365天和一个季度”这样的说法，所以在Python中对日期有特殊的处理方式。Python中包含了datetime模块，它提供了非常强大的功能来处理日期和时
四分位数的应用通常是用于描述数据的分布情况和识别异常值。以下是一些常见的应用场景：数据分析：通过计算四分位数，可以了解数据的中心趋势和离散程度。例如，可以使用四分位数来计算中位数、上四分位数和下四分位数，以了解数据的分布情况。箱线图：箱线图是一种常用的数据可视化工具，可以通过四分位数来绘制。箱线图可以显示数据的中位数、上四分位数、下四分位数以及异常值，帮助我们直观地了解数据的分布情况。异常值检测：
