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Pythonstatistics是一个基于Python编程语言的统计分析库，它提供了丰富的统计工具和函数，用于数据探索、描述性统计、假设检验、回归分析、时间序列等领域。

下面是Pythonstatistics的一些常见功能及对应的例子：

- 描述性统计

python
import statistics

data = [1, 2, 3, 4, 5]
mean = statistics.mean(data) # 计算均值
median = statistics.median(data) # 计算中位数
mode = statistics.mode(data) # 计算众数

print("Mean:", mean)
print("Median:", median)
print("Mode:", mode)


- 概率分布

python
from scipy.stats import norm

# 创建正态分布对象
dist = norm(0, 1)

# 计算概率密度函数值
pdf = dist.pdf(0.5)

print("PDF at x=0.5:", pdf)


- 假设检验

python
from scipy.stats import ttest_ind

# 生成两组随机样本
group1 = [1, 2, 3, 4, 5]
group2 = [2, 4, 6, 8, 10]

# 进行独立样本t检验
t_statistic, p_value = ttest_ind(group1, group2)

print("T statistic:", t_statistic)
print("P value:", p_value)


- 回归分析

python
import statsmodels.api as sm
import pandas as pd

# 加载数据集
data = sm.datasets.get_rdataset("Guerry", "HistData").data

# 构建线性回归模型
model = sm.formula.ols('Lottery ~ Literacy + np.log(Pop1831)', data=data).fit()

# 输出模型摘要信息
print(model.summary())


- 时间序列分析

python
import pandas as pd
from statsmodels.tsa.arima.model import ARIMA

# 读取时间序列数据
data = pd.read_csv("data.csv", parse_dates=["timestamp"], index_col="timestamp")

# 构建ARIMA模型
model = ARIMA(data, order=(2,1,0)).fit()

# 预测未来5个时间点的值
forecast = model.forecast(5)

print("Forecast:", forecast)