https://drive.google.com/file/d/1NuLSy4W-AKhfx-SL_GzGbEIJjdvq7ZZY/view?usp=sharing
Tổng quan về Python cho Phân tích Thống kê
Python là một ngôn ngữ lập trình đa năng và được sử dụng rộng rãi, đã trở nên phổ biến trong lĩnh vực phân tích dữ liệu và thống kê. Tính đơn giản, dễ đọc và hệ sinh thái thư viện rộng lớn của nó khiến nó trở thành lựa chọn lý tưởng cho phân tích thống kê. Python cung cấp các công cụ mạnh mẽ để thao tác dữ liệu, trực quan hóa, mô hình thống kê và học máy, biến nó thành một nền tảng toàn diện cho thống kê hiện đại.
Các khái niệm và kỹ thuật thống kê cơ bản
Trước khi đi sâu vào các khía cạnh thực tế của phân tích thống kê bằng Python, chúng ta hãy thiết lập nền tảng bằng cách hiểu một số khái niệm và kỹ thuật thống kê cơ bản. Các khái niệm này bao gồm các biện pháp về xu hướng trung tâm (trung bình, trung vị và mốt), các biện pháp phân tán (phương sai và độ lệch chuẩn), phân phối xác suất và kiểm định giả thuyết. Sự quen thuộc với các khái niệm này là điều cần thiết để tiến hành phân tích thống kê hiệu quả.
Trung bình, Trung vị và Mốt
Giá trị trung bình biểu thị giá trị trung bình của một tập dữ liệu, trung vị là giá trị ở giữa và mốt là giá trị xảy ra thường xuyên nhất. Các phép đo này cung cấp thông tin chi tiết về xu hướng trung tâm của dữ liệu.
Phương sai và độ lệch chuẩn
Phương sai đo lường sự phân tán của dữ liệu xung quanh giá trị trung bình, trong khi độ lệch chuẩn là căn bậc hai của phương sai. Các phép đo này định lượng sự phân tán hoặc biến động trong một tập dữ liệu.
Phân phối xác suất
Phân phối xác suất mô tả khả năng xảy ra các kết quả khác nhau trong một tập dữ liệu. Các phân phối phổ biến bao gồm phân phối chuẩn, phân phối nhị thức và phân phối Poisson.
Kiểm tra giả thuyết
Kiểm định giả thuyết là một phương pháp thống kê được sử dụng để đưa ra suy luận về một quần thể dựa trên dữ liệu mẫu. Nó bao gồm việc xây dựng các giả thuyết không và thay thế, tiến hành các thử nghiệm thống kê và diễn giải kết quả.
Phân tích dữ liệu thăm dò với Python
Phân tích dữ liệu thăm dò (EDA) là một bước thiết yếu trong quy trình phân tích thống kê. Nó bao gồm việc kiểm tra và trực quan hóa dữ liệu để có được thông tin chi tiết và xác định các mẫu, bất thường và mối quan hệ. Python cung cấp nhiều thư viện, chẳng hạn như Matplotlib và Seaborn, giúp trực quan hóa dữ liệu và thống kê mô tả.
