PandasAI的革命性在于——用自然语言代替代码！只需一句"显示上海GDP超过4万亿的记录"，即可完成相同操作

基础操作导包import matplotlib.pyplot as plt1.figure 创建画布创建空白画布,可以指定画布的大小、像素F = plt.figure()2. flot 绘制曲线plot(x,y)绘制曲线plt.plot(x,y)...

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AB测试就是通过将测试对象随机分成两组，然后控制其他变量一致的前提下，对其中一组进行某种行为或者功能的干预。继而计算AB效果的差异。学术说法：AB测试是基于统计学原理, 通过合理流量分配, 高效、准确选取局部指标价值最大化方案的一系列方法论的总和。

在统计学中，假设检验是判断数据是否支持某种结论的核心工具。然而，任何统计推断都可能伴随错误，尤其是第一类错误（Type I Error）和第二类错误（Type II Error）。这两类错误直接关系到研究的可靠性和实际应用的价值。本文将通过通俗的比喻、实际案例和技术解析，帮助你彻底理解它们的区别、影响及应对策略。

假设检验（hypothesis testing），又称统计假设检验，是用来判断样本与样本、样本与总体的差异是由抽样误差引起还是本质差异造成的统计推断方法。显著性检验是假设检验中最常见的一种方法，也是一种最基本的统计推断形式。其基本原理是：先对总体的特征做出某种假设，然后通过抽样研究的统计推理，对此假设应该被拒绝还是接受做出推断。对总体特征做某种假设，然后通过样本研究统计推理，最终对此假设做出接受或

在对两组数据进行非参数检验时，各项属性间无统计学差异，但以分类变量作为因变量使用二元逻辑回归进行分析时，其中存在属性p值小于0.05，即该变量对因变量的影响具有显著性。导致该情况的原因可能是由于两个检验方法所用的假设和检验策略不同所致：非参数检验通常是用来检验两组数据在中位数、平均数等位置指标上是否有显著差异，一般做的是单一变量检验。它具有追求健壮性和应用广泛性的优点，但缺点是通常没有考虑两组数据

渐近显著性和精确显著性适用于不同的情境，需要根据具体的研究问题和数据特点选择合适的方法。在大样本容量下，可以使用渐近显著性以取得更高效的计算；而在小样本的情况下，应该使用精确显著性来避免精确度的丢失。

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AB测试就是通过将测试对象随机分成两组，然后控制其他变量一致的前提下，对其中一组进行某种行为或者功能的干预。继而计算AB效果的差异。学术说法：AB测试是基于统计学原理, 通过合理流量分配, 高效、准确选取局部指标价值最大化方案的一系列方法论的总和。