Python 3 で数学を。

Python 3 とライブラリで数学の問題を解いていきます。統計学や機械学習はときどき。

SciPy

対応のない (対になっていない) 2標本t検定 (両側)。ウェルチのt検定 (Python 3, Pandas, SciPy: scipy, ttest_ind(, equal_var=False))

使用するライブラリ Pandas SciPy Python 3 コード t_test_ind2.py #!/usr/bin/env python3 """(docstring) """ # 使用したデータは『すぐできる生物統計』 # # 概要: # 対応のない (対になっていない) 2 標本 t 検定 (両側) # 16 匹のオス象と 16 匹のメス…

ノンパラメトリック検定。二項検定。1つの割合に関する検定。基準値との比較 (Python 3, SciPy: binom_test())

使用するライブラリ SciPy Python 3 コード binomial_test1.py #!/usr/bin/env python3 """(docstring) """ # 使用するデータと解説は『SPSSによるノンパラメトリック検定』p 24 ~ 34 # # # データや検定(分析、解析等)について: # # ある病院で、看護に関す…

対応のある (対の) 2標本t検定 (両側) (Python 3, Pandas: describe(), mean(), sem(), SciPy: stats, ttest_rel(), mean(), sem())

以前、自分の他ブログで書いたものを加筆・修正して再掲。 使用するライブラリ Pandas SciPy Python 3 コード t_test_two_related1.py #!/usr/bin/env python3 """(docstring) """ # 使用したデータは『すぐできる生物統計』 # # 対応のある (対の) 2 標本 t…

標準得点、標準化、正規化、基準化、z値、Z値 (自作関数) (Python 3, NumPy, SciPy: zscore())

使用するライブラリ NumPy Python 3 コード standard_score.py #!/usr/bin/env python3 """(docstring) """ import numpy as np def standard_score(x): """(docstring) """ # 標準得点、標準化、正規化、基準化、z値、Z値の数式: z = (xi - xbar) / S mean_…

変動係数 (不偏標準偏差ではない場合) (自作関数) (Python 3, NumPy, SciPy: variation())

使用するライブラリ NumPy Python 3 コード coefficient_of_variation.py #!/usr/bin/env python3 """(docstring) """ import numpy as np def coefficient_of_variation(x): """(docstring) """ # 変動係数の数式: C.V. = Sx / xbar # # 注意: ここでの変動…

相関係数 (自作) (Python 3, NumPy: corrcoef(), SciPy: stats, pearsonr())

使用するライブラリ NumPy Python 3 コード correlation_coefficient.py #!/usr/bin/env python3 """(docstring) """ import numpy as np def correlation_coefficient(x, y): """(docstring) """ # 相関係数の数式: Σ(xi - xbar)(yi - ybar) / √Σ(xi - xbar…

一元配置分散分析 (ANOVA) (Python 3, SciPy: stats, f_oneway(), Pandas: DataFrame())

以前、自分が書いていたブログから加筆・修正してこちらで再掲。 (現在、そのブログは、自分自身のためのノート化が強くなったので非公開)。 使用するライブラリ Pandas SciPy Python 3 コード oneway_anovatests1.py #!/usr/bin/env python3 """(docstring)…

差に対するカイ二乗検定 (Python 3, SciPy: stats, chisquare(), Pandas: DataFrame())

以前、自分が書いていたブログから加筆・修正してこちらで公開。 (そのブログは、自分自身のためのノート化が強くなったので現在非公開)。 使用するライブラリ SciPy Pandas Python 3 コード chi_squaredtest1.py #!/usr/bin/env python3 """(docstring) """…

単回帰分析 (線形回帰、要約統計量、散布図、相関係数、p値、回帰直線) (Python 3, StatsModels: statsmodels.formula.api, ols())

以前、自分が書いていたブログから加筆・修正してこちらで公開。 (以前のブログは、自分自身のためのノート化が強くなったので現在非公開モードにしている)。 使用するライブラリ matplotlib Pandas SciPy StatsModels Python 3 コード linear_regression1.p…

調和平均 (平均) (Python 3, NumPy: sum(), SciPy: stats, hmean())

使用するライブラリ NumPy Python 3 コード harmonic_mean.py #!/usr/bin/env python3 """(docstring) """ import numpy as np def harmonic_mean(dat): """(docstring) """ # 調和平均の数式: (1/n)((1/x1) + ... + (1/xn)) # # 注意: この方法は、実用に耐…

幾何平均 (平均) (Python 3, NumPy: prod(), SciPy: stats, gmean())

使用するライブラリ NumPy Python 3 コード geometric_mean.py #!/usr/bin/env python3 """(docstring) """ import numpy as np def geometric_mean(dat): """(docstring) """ # 幾何平均の数式: n√(x1 * x2 * ... * xn) # # 注意: この方法は、実用に耐えな…

統計学。2標本t検定 (分散が等しいと仮定。等分散を仮定)。(Python 3, SciPy: stats, ttest_ind())

使用するライブラリ NumPy SciPy Python 3 コード t_test_ind.py #!/usr/bin/env python3 """(docstring) """ import numpy as np from scipy import stats def t_test_ind(x_dat, y_dat): """(docstring) """ # x_dat, y_dat: 独立になっている 2 つのグル…

統計学。1標本t検定 (両側)。(Python 3, SciPy: stats, ttest_1samp())

使用するライブラリ NumPy SymPy Python 3 コード t_test_one_samp.py #!/usr/bin/env python3 """(docstring) """ import numpy as np from scipy import stats def t_test_one_samp(dat, mu): """(docstring) """ # dat: データ, mu: 母平均 return stats.…

線形代数。固有値 (Python 3: decorator (デコレータ), @staticmethod, NumPy: linalg, eigvals(), SciPy: linalg, eigvals())

使用するライブラリ NumPy SciPy Python 3 コード np_sp_eigvals.py #!/usr/bin/env python3 """(docstring) """ import numpy as np import scipy.linalg as sp_la # (@staticmethod がどうしてもなくてはならないということではないが)。 # (@staticmethod…

(統計学、(高校数学: データの分析)) メジアン (中央値)、 モード (最頻値) (Python 3, NumPy: median(), SciPy: stats, mode())

使用するライブラリ NumPy SciPy Python 3 コード median_mode.py #!/usr/bin/env python3 """(docstring) """ import numpy as np from scipy import stats def median_mode(): """(docstring) """ # 仮想データ x を作成。 # # (こういう作り方だと、最頻…

(統計学, (高校数学: データの分析)) 散布図と相関係数とp値 (Python 3, matplotlib: scatter(), Scipy: stats, pearsonr())

使用するライブラリ matplotlib Pandas SciPy Python 3 コード scatter_plot_and_cor.py #!/usr/bin/env python3 """(docstring) """ import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd from scipy.stats import pearsonr def scatter_plot_and_cor(): "…

組合せ nCr (Python 3, アンパック, SciPy: scipy.special, comb())

使用するライブラリ SciPy Python 3 コード combination.py #!/usr/bin/env python3 """(docstring) """ from scipy.special import comb def combination(nums): """(docstring) """ return comb(*nums) if __name__ == '__main__': print("""以下の計算を…

順列 nPr (Python 3, アンパック, SciPy: scipy.special, perm())

使用するライブラリ SciPy Python 3 コード permutation1.py #!/usr/bin/env python3 """(docstring) """ from scipy.special import perm def permutation(nums): """(docstring) """ return perm(*nums) if __name__ == '__main__': print("""以下の計算を…

階乗 (Python 3, math.factorial() Scipy: special.factorial(): SymPy: factorial())

使用するライブラリ 標準ライブラリ SciPy SymPy Python 3 コード 標準ライブラリの math と SciPy, SymPy のfactorial() を対話モードから。 $python3 >>> import math >>> math.factorial(5) 120 >>> >>> import scipy.special >>> scipy.special.factoria…