选择哪种统计方法？

选择哪种统计方法取决于你要解决的问题和数据的特点。以下是一些常见的统计方法和相应的代码示例：

1. 描述统计方法：

   • 平均值、中位数、众数、标准差、范围等指标：使用NumPy库进行计算。

     import numpy as np
     
     data = [1, 2, 3, 4, 5]
     mean = np.mean(data) # 计算平均值
     median = np.median(data) # 计算中位数
     mode = np.argmax(np.bincount(data)) # 计算众数
     std = np.std(data) # 计算标准差
     data_range = np.ptp(data) # 计算范围
     

2. 探索性数据分析方法：

   • 直方图、箱线图、散点图、相关性分析等：使用Matplotlib和Seaborn库进行可视化。

     import matplotlib.pyplot as plt
     import seaborn as sns
     
     data = [1, 2, 3, 4, 5]
     plt.hist(data) # 绘制直方图
     plt.boxplot(data) # 绘制箱线图
     plt.scatter(x_data, y_data) # 绘制散点图
     sns.heatmap(data.corr(), annot=True) # 绘制相关性热力图
     

3. 推断统计方法：

   • 假设检验、置信区间、方差分析、回归分析等：使用SciPy和StatsModels库进行计算。

     from scipy import stats
     import statsmodels.api as sm
     
     # 单样本t检验
     data = [1, 2, 3, 4, 5]
     t_statistic, p_value = stats.ttest_1samp(data, popmean=3)
     
     # 线性回归
     x_data = [1, 2, 3, 4, 5]
     y_data = [2, 4, 6, 8, 10]
     X = sm.add_constant(x_data)
     model = sm.OLS(y_data, X)
     results = model.fit()
     

4. 机器学习方法：

   • 线性回归、逻辑回归、决策树、聚类分析等：使用Scikit-learn库进行建模和预测。

     from sklearn.linear_model import LinearRegression
     from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
     from sklearn.cluster import KMeans
     
     # 线性回归
     X = [[1], [2], [3], [4], [5]]
     y = [2, 4, 6, 8, 10]
     model = LinearRegression()
     model.fit(X, y)
     predictions = model.predict([[6], [7]])
     
     # 决策树分类
     X = [[1, 2], [2, 3], [3, 4], [4, 5]]
     y = [0, 1, 0, 1]
     model = DecisionTreeClassifier()
     model.fit(X, y)
     predictions = model.predict([[5, 6]])
     
     # K-Means聚类
     X = [[1, 2], [2, 3], [3, 4], [4, 5]]
     model = KMeans(n_clusters=2)
     model.fit(X)
     labels = model.labels_
     

根据具体问题的要求和数据的特点，选择适合的统计方法进行分析。以上示例代码仅供参考，具体代码可能需要根据实际情况进行调整和修改。