এসসিপি
🌈এসসিপি কি?
📋এসসিপি হলো পরিসংখ্যানবিষয়ক গণনা সম্পাদন করার পদ্ধতি।
⚒️এসসিপি পরিসংখ্যানবিষয়ক গণনা সম্পাদন করতে ব্যবহৃত হয়।
এসসিপি সমূহ
এসসিপি এবং সেগুলোর ব্যবহারের তালিকা
- ➡️ describe - তথ্যের পরিসংখ্যানগত বিবরণ নির্ণয় করা
- ➡️ gmean - জ্যামিতিক গড় নির্ণয় করা
- ➡️ hmean - হারমোনিক গড় নির্ণয় করা
- ➡️ mode - প্রচুরক মান নির্ণয় করা
- ➡️ iqr - চতুর্থাংশ পরিসর নির্ণয় করা
- ➡️ variation - পরিবর্তনশীলতার সহগ নির্ণয় করা
- ➡️ zscore - জেড স্কোর নির্ণয় করা
- ➡️ rankdata - তথ্যের ক্রম নির্ধারণ করা
- ➡️ percentileofscore - মানের শতকরা অবস্থান নির্ণয় করা
- ➡️ pearsonr - পিয়ারসন সহসম্বন্ধ নির্ণয় করা
- ➡️ spearmanr - স্পিয়ারম্যান সহসম্বন্ধ নির্ণয় করা
- ➡️ kendalltau - কেন্ডাল টাউ সহসম্বন্ধ নির্ণয় করা
- ➡️ linregress - রৈখিক রিগ্রেশন নির্ণয় করা
- ➡️ ttest_1samp - একটি নমুনার টি-পরীক্ষা করা
- ➡️ ttest_ind - স্বাধীন দুটি নমুনার টি-পরীক্ষা করা
- ➡️ ttest_rel - সম্পর্কিত দুটি নমুনার টি-পরীক্ষা করা
- ➡️ f_oneway - একাধিক গোষ্ঠীর একমুখী এফ-পরীক্ষা করা
- ➡️ chisquare - কাই-বর্গ পরীক্ষা করা
- ➡️ chi2_contingency - কাই-বর্গ কন্টিনজেন্সি পরীক্ষা করা
- ➡️ normaltest - তথ্যের স্বাভাবিকতা পরীক্ষা করা
- ➡️ shapiro - শাপিরো-উইল্ক স্বাভাবিকতা পরীক্ষা করা
- ➡️ kstest - কোলমোগোরভ-স্মিরনভ পরীক্ষা করা
- ➡️ skew - তথ্যের বক্রতা নির্ণয় করা
- ➡️ kurtosis - তথ্যের চূড়াত্ব নির্ণয় করা
- ➡️ entropy - তথ্যের এনট্রপি নির্ণয় করা
- ➡️ sem - গড়ের আদর্শ ত্রুটি নির্ণয় করা
- ➡️ moment - তথ্যের মুহূর্ত নির্ণয় করা
describe - তথ্যের পরিসংখ্যানগত বিবরণ নির্ণয় করার উদাহরণ।
from scipy import stats
data = [10, 12, 15, 18, 20, 22]
result = stats.describe(data)
print(result)
gmean - জ্যামিতিক গড় নির্ণয় করার উদাহরণ।
from scipy import stats
data = [2, 4, 8, 16]
result = stats.gmean(data)
print(result)
hmean - হারমোনিক গড় নির্ণয় করার উদাহরণ।
from scipy import stats
data = [2, 4, 8, 16]
result = stats.hmean(data)
print(result)
mode - প্রচুরক মান নির্ণয় করার উদাহরণ।
from scipy import stats
data = [2, 3, 3, 4, 5, 3, 6]
result = stats.mode(data)
print(result)
iqr - চতুর্থাংশ পরিসর নির্ণয় করার উদাহরণ।
from scipy import stats
data = [10, 12, 15, 18, 20, 25, 30]
result = stats.iqr(data)
print(result)
variation - পরিবর্তনশীলতার সহগ নির্ণয় করার উদাহরণ।
from scipy import stats
data = [10, 12, 15, 18, 20]
result = stats.variation(data)
print(result)
zscore - জেড স্কোর নির্ণয় করার উদাহরণ।
from scipy import stats
data = [10, 12, 15, 18, 20]
result = stats.zscore(data)
print(result)
rankdata - তথ্যের ক্রম নির্ধারণ করার উদাহরণ।
from scipy import stats
data = [30, 10, 20, 10, 40]
result = stats.rankdata(data)
print(result)
percentileofscore - মানের শতকরা অবস্থান নির্ণয় করার উদাহরণ।
from scipy import stats
data = [10, 20, 30, 40, 50]
result = stats.percentileofscore(
data,
35
)
print(result)
pearsonr - পিয়ারসন সহসম্বন্ধ নির্ণয় করার উদাহরণ।
from scipy import stats
first = [1, 2, 3, 4, 5]
second = [2, 4, 6, 8, 10]
result = stats.pearsonr(
first,
second
)
print(result)
spearmanr - স্পিয়ারম্যান সহসম্বন্ধ নির্ণয় করার উদাহরণ।
from scipy import stats
first = [1, 2, 3, 4, 5]
second = [5, 4, 3, 2, 1]
result = stats.spearmanr(
first,
second
)
print(result)
kendalltau - কেন্ডাল টাউ সহসম্বন্ধ নির্ণয় করার উদাহরণ।
from scipy import stats
first = [1, 2, 3, 4, 5]
second = [5, 4, 3, 2, 1]
result = stats.kendalltau(
first,
second
)
print(result)
linregress - রৈখিক রিগ্রেশন নির্ণয় করার উদাহরণ।
from scipy import stats
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 4, 5, 8, 10]
result = stats.linregress(x, y)
print(result)
ttest_1samp - একটি নমুনার টি-পরীক্ষা করার উদাহরণ।
from scipy import stats
data = [48, 51, 49, 52, 50, 53]
result = stats.ttest_1samp(
data,
50
)
print(result)
ttest_ind - স্বাধীন দুটি নমুনার টি-পরীক্ষা করার উদাহরণ।
from scipy import stats
first = [10, 12, 14, 16, 18]
second = [11, 13, 15, 17, 19]
result = stats.ttest_ind(
first,
second
)
print(result)
ttest_rel - সম্পর্কিত দুটি নমুনার টি-পরীক্ষা করার উদাহরণ।
from scipy import stats
before = [70, 72, 68, 75, 71]
after = [65, 68, 66, 70, 67]
result = stats.ttest_rel(
before,
after
)
print(result)
f_oneway - একাধিক গোষ্ঠীর একমুখী এফ-পরীক্ষা করার উদাহরণ।
from scipy import stats
first = [10, 12, 11, 13]
second = [15, 14, 16, 17]
third = [20, 19, 21, 22]
result = stats.f_oneway(
first,
second,
third
)
print(result)
chisquare - কাই-বর্গ পরীক্ষা করার উদাহরণ।
from scipy import stats
observed = [20, 30, 25, 25]
result = stats.chisquare(
observed
)
print(result)
chi2_contingency - কাই-বর্গ কন্টিনজেন্সি পরীক্ষা করার উদাহরণ।
from scipy import stats
data = [
[20, 30],
[25, 25]
]
result = stats.chi2_contingency(data)
print(result)
normaltest - তথ্যের স্বাভাবিকতা পরীক্ষা করার উদাহরণ।
from scipy import stats
data = [10, 12, 11, 15, 14, 13, 16, 18]
result = stats.normaltest(data)
print(result)
shapiro - শাপিরো-উইল্ক স্বাভাবিকতা পরীক্ষা করার উদাহরণ।
from scipy import stats
data = [10, 12, 11, 15, 14, 13, 16, 18]
result = stats.shapiro(data)
print(result)
kstest - কোলমোগোরভ-স্মিরনভ পরীক্ষা করার উদাহরণ।
from scipy import stats
data = [0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5]
result = stats.kstest(
data,
"uniform"
)
print(result)
skew - তথ্যের বক্রতা নির্ণয় করার উদাহরণ।
from scipy import stats
data = [10, 12, 15, 18, 30]
result = stats.skew(data)
print(result)
kurtosis - তথ্যের চূড়াত্ব নির্ণয় করার উদাহরণ।
from scipy import stats
data = [10, 12, 15, 18, 30]
result = stats.kurtosis(data)
print(result)
entropy - তথ্যের এনট্রপি নির্ণয় করার উদাহরণ।
from scipy import stats
data = [0.2, 0.3, 0.5]
result = stats.entropy(data)
print(result)
sem - গড়ের আদর্শ ত্রুটি নির্ণয় করার উদাহরণ।
from scipy import stats
data = [10, 12, 14, 16, 18]
result = stats.sem(data)
print(result)
moment - তথ্যের মুহূর্ত নির্ণয় করার উদাহরণ।
from scipy import stats
data = [10, 12, 14, 16, 18]
result = stats.moment(
data,
moment=2
)
print(result)
এসসিপি সম্পর্কিত বিস্তারিত তথ্য
কার্যকর কোডিং উদাহরণ এবং সেগুলোর রেফারেন্স লিংক
| নাম | বিবরণ |
|---|---|
| describe | তথ্যের পরিসংখ্যানগত বিবরণ নির্ণয় করতে ব্যবহৃত হয়। |
| gmean | জ্যামিতিক গড় নির্ণয় করতে ব্যবহৃত হয়। |
| hmean | হারমোনিক গড় নির্ণয় করতে ব্যবহৃত হয়। |
| mode | প্রচুরক মান নির্ণয় করতে ব্যবহৃত হয়। |
| iqr | চতুর্থাংশ পরিসর নির্ণয় করতে ব্যবহৃত হয়। |
| variation | পরিবর্তনশীলতার সহগ নির্ণয় করতে ব্যবহৃত হয়। |
| zscore | জেড স্কোর নির্ণয় করতে ব্যবহৃত হয়। |
| rankdata | তথ্যের ক্রম নির্ধারণ করতে ব্যবহৃত হয়। |
| percentileofscore | মানের শতকরা অবস্থান নির্ণয় করতে ব্যবহৃত হয়। |
| pearsonr | পিয়ারসন সহসম্বন্ধ নির্ণয় করতে ব্যবহৃত হয়। |
| spearmanr | স্পিয়ারম্যান সহসম্বন্ধ নির্ণয় করতে ব্যবহৃত হয়। |
| kendalltau | কেন্ডাল টাউ সহসম্বন্ধ নির্ণয় করতে ব্যবহৃত হয়। |
| linregress | রৈখিক রিগ্রেশন নির্ণয় করতে ব্যবহৃত হয়। |
| ttest_1samp | একটি নমুনার টি-পরীক্ষা করতে ব্যবহৃত হয়। |
| ttest_ind | স্বাধীন দুটি নমুনার টি-পরীক্ষা করতে ব্যবহৃত হয়। |
| ttest_rel | সম্পর্কিত দুটি নমুনার টি-পরীক্ষা করতে ব্যবহৃত হয়। |
| f_oneway | একাধিক গোষ্ঠীর একমুখী এফ-পরীক্ষা করতে ব্যবহৃত হয়। |
| chisquare | কাই-বর্গ পরীক্ষা করতে ব্যবহৃত হয়। |
| chi2_contingency | কাই-বর্গ কন্টিনজেন্সি পরীক্ষা করতে ব্যবহৃত হয়। |
| normaltest | তথ্যের স্বাভাবিকতা পরীক্ষা করতে ব্যবহৃত হয়। |
| shapiro | শাপিরো-উইল্ক স্বাভাবিকতা পরীক্ষা করতে ব্যবহৃত হয়। |
| kstest | কোলমোগোরভ-স্মিরনভ পরীক্ষা করতে ব্যবহৃত হয়। |
| skew | তথ্যের বক্রতা নির্ণয় করতে ব্যবহৃত হয়। |
| kurtosis | তথ্যের চূড়াত্ব নির্ণয় করতে ব্যবহৃত হয়। |
| entropy | তথ্যের এনট্রপি নির্ণয় করতে ব্যবহৃত হয়। |
| sem | গড়ের আদর্শ ত্রুটি নির্ণয় করতে ব্যবহৃত হয়। |
| moment | তথ্যের মুহূর্ত নির্ণয় করতে ব্যবহৃত হয়। |