研究状況シート / Research Status Sheet P.3

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Dec 13, 2018 15:13
i) データ表示『matplotlib』r・STATAの代わる方法。

ii) データ操作『Pandas』ビッグデータによるテーブル作成・集合データの集計・異なるテーブルによるデータの纏まることができます。

iii) 統計分布『Numpy』多くの数字から統計的性状を計算することができます。Matplotlibと合わせるとデータセットを提示、各種の分布を理解、期待結果の確率を決定することができます。

iv) 仮説検定『SciPy』データを評価してから確実性を定量化すことができます。
i) Matplotlib for data visualization. An alternative to R/STATA;

ii) Pandas for data manipulation. Allows for the creation of very large tables of data, summarization of data with aggregates, and the combination of data from multiple tables;

iii) NumPy for statistical distributions. Allows for the calculation of statistical properties across large sets of numbers. Combining NumPy with Matplotlib, I can visually present datasets, better understand different types of distributions, and determine the probability of an expected outcome

iv) SciPy for hypothesis testing. Allows me to assess data and quantify certainty in a result.