本文主要是介绍数据分析的几个数值P值、T值和R值（相关系数）中位数、众数、 方差、 标准差、 协方差、 置信区间，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
统计学中包含了多个基本概念和数值，以下是关于P值、T值和R值（相关系数）的简要解释，以及其他一些常见的统计学数值：
- P值（P value）：
- P值是用来判定假设检验结果的一个参数。它表示在原假设为真时，比所得到的样本观察结果更极端的结果出现的概率。
- 如果P值很小，说明原假设情况的发生的概率很小，而如果出现了，根据小概率原理，我们就有理由拒绝原假设。P值越小，拒绝原假设的理由越充分。
- T值（T-statistic）：
- T值是一种统计量，用于判断两个样本的均值是否有显著差异。
- T值是两个样本均值之差与标准误差的比值，其中标准误差是样本标准差除以样本大小的平方根。
- R值（相关系数）：
- R值（也称为相关系数）是衡量两个变量之间相关性的指标。
- 它的取值范围在-1到1之间，其中0表示没有相关性，1表示完全正相关，-1表示完全负相关。
除了上述的P值、T值和R值，统计学中还有许多其他重要的概念和数值，包括：
- 平均数（Mean）：
- 反映数据集中趋势的指标，是数据的总和除以数据点的数量。
- 中位数（Median）：
- 将数据按大小排序后处于中间位置的数值。
- 众数（Mode）：
- 数据集中出现次数最多的数值。
- 方差（Variance）：
- 反映数据离散程度程度的统计量，是每个数据与平均值之差的平方的平均值。
- 标准差（Standard Deviation）：
- 方差的平方根，也是反映数据离散程度的一个指标。
- 协方差（Covariance）：
- 用于衡量两个变量的总体误差，如果两个变量的变化趋势一致，协方差就是正值；如果两个变量的变化趋势相反，协方差就是负值。
- 置信区间（Confidence Interval）：
- 估计总体参数的一个可能范围，通常以样本统计量为中心，并通过某种置信水平确定该区间的范围。
这些统计学概念和数值在数据分析、假设检验、模型预测等方面都有着广泛的应用
下面是其他博主的资料
原文链接：https://blog.csdn.net/qq_26816591/article/details/90598686
例如：
1 2 3 4 5 6 7
1 2 2.5 3 4 5 6 7 7.5 8 9
离中趋势：标准差、方差
数据分布：偏态与峰态、正态分布与三大分布
平均值的偏
偏态分布：
偏态系数：为正为正偏 均值较大 为负为负偏 均值较小
峰态系数：数据分布集中强度
越集中 峰值越高
正态分布与三大分布：
正态分布公式：
卡方分布
T分布：
F分布：
抽样理论：抽样误差、抽样精度
抽样平均误差计算公式：
重复（有放回）不重复（无放回）
估计总体时抽样数目的确定：
例子：
从鱼塘不同部位（有放回抽样）
2-2*0.07~2+2*0.07
1.86~2.14
也是有放回抽样，这里的Z是2
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