用描述統計摘要你的資料

在 Python 中匯入與管理財務資料

Stefan Jansen

Instructor

掌握你的資料

  • 目標：抓住關鍵量化特性
  • 重要面向：
    • 集中趨勢：哪些值是「典型」？
    • 離散程度：有離群值嗎？
    • 各變數的整體分佈
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集中趨勢

  • 平均數（mean）：$\displaystyle \bar{x} = \frac{1}{n}\sum_{i=1}^n x_i$
  • 中位數：50% 的值更小／更大
  • 眾數：最常出現的值

對稱分佈

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集中趨勢

  • 平均數（mean）：$\displaystyle \bar{x} = \frac{1}{n}\sum_{i=1}^n x_i$
  • 中位數：50% 的值更小／更大
  • 眾數：最常出現的值

偏態分佈

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集中趨勢

  • 平均數（mean）：$\displaystyle \bar{x} = \frac{1}{n}\sum_{i=1}^n x_i$
  • 中位數：50% 的值更小／更大
  • 眾數：最常出現的值

雙峰分佈

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計算摘要統計量

nasdaq = pd.read_excel('listings.xlsx', sheet_name='nasdaq', na_values='n/a')
market_cap = nasdaq['Market Capitalization'].div(10**6)

market_cap.mean()

3180.7126214953805

market_cap.median()

225.9684285

market_cap.mode()

0.0
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計算摘要統計量

marketcaphist.png

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離散程度

  • 變異數：將各值與平均數之差平方後相加，再除以 $n-1$
    • $\displaystyle var = \frac{1}{n-1}\sum_{i=1}^n(x_i-\bar{x})^2$
  • 標準差：變異數的平方根
    • $\displaystyle sd = \sqrt{var}$

marketcapvar.png

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計算變異數與標準差

variance = market_cap.var()
print(variance)

648773812.8182

np.sqrt(variance)

25471.0387

market_cap.std()

25471.0387
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一起來練習吧！

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