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用jarque_bera检查正态性前，先看有效样本数：SciPy提醒其近似需要大样本
#统计学习#SciPy#样本数量Amy 原创整理｜资料核验：2026-11-07 SciPy的jarque_bera通过偏度和峰度检验样本是否符合正态分布相应特征。官方页面特别提醒，它依靠检验统计量渐近服从自由度为2的卡方分布，要求足够大的样本，并注明大于2000。 所以，仅仅成功得到statistic与pvalue两个输出，不足以说明自己的小样
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#统计学习#SciPy#样本数量Amy 原创整理｜资料核验：2026-11-07 SciPy的jarque_bera通过偏度和峰度检验样本是否符合正态分布相应特征。官方页面特别提醒，它依靠检验统计量渐近服从自由度为2的卡方分布，要求足够大的样本，并注明大于2000。 所以，仅仅成功得到statistic与pvalue两个输出，不足以说明自己的小样
#统计学习#调和平均#SciPyAmy 原创整理｜资料核验：2026-11-06 SciPy的hmean计算调和平均。没有指定权重时，计算方式是样本个数除以各数倒数之和；它与把数值直接相加再除以个数不同。选哪一种，先看要汇总的量究竟是什么。 Amy原创教学例子：假设两段路各60公里，第一段速度30公里／小时，第二段60公里／小时，且不计停车时间。
#SciPy#数据分析#统计学习Amy 原创整理｜资料核验：2026-11-06 SciPy官方文档特别说明：median_abs_deviation的center参数只改变计算偏差时使用的中心位置，不会改变最后对绝对偏差取中位数的步骤。因此，传入center=np.mean得到的是围绕均值计算的中位绝对偏差，并不是平均绝对偏差。 教学示例（手算
#统计学习#SciPy#数据核对Amy 原创整理｜资料核验：2026-11-06 SciPy的sem计算均值标准误，默认ddof=1。官方特别提醒，这与np.std和np.nanstd默认ddof=0不同。如果你用标准差再除以样本量平方根来核对sem，先把自由度参数对齐，否则差异可能来自默认值。 Amy原创手算教学例子：数据[2,4]的均值为3。
#统计学习#SciPy#数据解释Amy 原创整理｜资料核验：2026-11-06 SciPy官方mode文档说明：即使有多个数值并列出现最多次，也只返回其中一个，同时返回该值的出现次数。这个接口给出的单个mode值，不能证明众数唯一。 Amy原创教学例子：数字列表[2,2,5,5,9]里，2和5都出现两次。若只把接口返回的一项写进报告，读者就看不
#统计学习#SciPy#教学示例Amy 原创整理｜资料核验：2026-11-06 SciPy官方文档把variation定义为标准差除以均值，并明确说明：分母不会自动取绝对值。因此，均值为负时，结果也可以为负。检查输出时，先看计算定义，不能仅凭负号判断库出了错。 Amy原创手算教学例子：数据[-3,-1]的均值是-2；按默认ddof=0，标准差是
#SciPy#统计学习#代码阅读Amy 原创整理｜资料核验：2026-11-06 SciPy的linregress返回结果包含斜率、截距及各自的标准误，但为了兼容旧代码，它仍能像长度为5的元组那样拆包。若只写slope, intercept, r, p, se = linregress(x, y)，最后的se对应斜率的标准误；这五个变量里没有截距的