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【统计学】第三章

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数据的预处理包括哪些内容？

1.数据审核
2.数据筛选
3.数据排序
4.数据透视表

分类数据和顺序数据的整理和图示方法各有哪些？

1.分类数据整理：对于定性数据，使用频数分布进行描述，还可以进行比例、百分比、比率等级统计量描述。

分类数据的图示

条形图

帕累托图

饼图

环形图

2.顺序数据整理：对于顺序数据，除了可以使用以上整理和显示技术，还可以计算累积频数和累积频率(百分比)

顺序数据的图示

折线图

数值型数据的分组方法有哪些？简述组距分组的步骤。

数据分组的主要目的是观察数据的分布特征。数据经分组后再计算出各组中数据出现的频数，就形成了一张频数分布表。
数据分组的方法有单变量值分组和组距分组两种。

确定组数

确定各组的组距

根据分组整理成频数分布表

直方图与条形图有何区别？

首先，条形图是用条形的长度表示各类别频数的多少，其宽度(表示类别)则是固定的；直方图是用面积表示各组频数的多少。矩形的高度表示每一组的频数或频率，宽度则表示各组的组距，因此其高度与宽度均有意义。
其次，由于分组数据具有连续性，直方图的各矩形通常是连续排列，而条形图则是分开排列。
条形图用于展示分类数据，而直方图用于展示数值型数据

绘制线图应注意哪些问题？

绘制线图时，时间一般绘在横轴，观测值在纵轴。一般应该绘成横轴略大于纵轴的长方形，其长宽比例大致为10:7.
图形过扁或过于瘦高，不仅不美观，而且会给人造成视觉上的错觉，不便于对数据变化的理解。一般情况下，纵轴数据下端应从"0"开始，以便于对数据变化的理解。一般情况下，纵轴数据下端应从"0"时开始，便于比较。如果数据"0"之间的间距过大，可以采取折断的符号将纵轴折断。

饼图和环形图有什么不同？

饼图与环形图类似，但是又有区别。环形图中间有一个"空洞"，每个样本用一个环来表示，样本中的每一部分数据用环中的一段表示。因此环形图可显示多个样本各部分所占的响应比例，从而有利于对构成的比较研究。

茎叶图和环形图相比有什么优点？它们的应用场合是什么？

茎叶图是反映原始数据分布的图形。它由茎和叶两部分构成，其图形是由数字组成的。通过茎叶图，可以看出数据的分布形状及数据的离散程度，比如是否对称，数据是否集中，是否有离群点，等等。
茎叶图类似于横置的直方图，与直方图对比，茎叶图既能给出数据的分布状况，又能给出每一个原始数值，即保留了原始数据的信息。而直方图虽然能很好的显示数据的分布，但是不能保留原始的数值。在应用方面，直方图通常适用于大批量数据，茎叶图通常适用于小批量数据。
环形图可显示多个样本各部分所占的相应比例，从而有利于对构成的比较研究。

鉴别图表优劣的准则有哪些？

1.一张好图应当静心设计，有助于洞察问题的实质。

2.一张好图应当使复杂的观点得到简明、确切、高效的阐述。

3.一张好图应当能在最短的时间内以最少的笔墨给读者提供大量的信息。

4.一张好图应当是多维的。

5.一张好图应当表述数据的真实情况。
在绘制图形时，应避免一切不必要的修饰。过于花哨的修饰往往会使人注重图形本身，而掩盖了图形所要表达的信息。图形产生的视觉效果应与数据所体现的事物特征相一致，否则有可能歪曲数据，给人留下错误的印象。

制作统计表应注意哪些问题？

首先，要合理安排统计表的结构，比如行标题、列标题、数据资料的位置应安排合理。当然，由于强调的问题不同，行标题和列标题可以互换，但是应使统计表的横竖长度比例适当，避免出现过高或过宽的表格形式。

其次，表头一般应包括表号、总标题和表中的数据的单位等内容。总标题应简明确切地概括出统计表的内容，一般需要说明统计数据的时间，地点以及何种数据，即标题内容应满足3W要求。如果表中的全部数据都是同一个计量单位，可在表的右上角标明。若各变量的计量单位不同，则应放在每个变量后或单列出一列标明。

再次，表中的上下两条横线一般用粗线，中间的其他线要用细线，这样使人看起来清除、醒目。通常情况下，统计表的左右两边不封口，列标题之间在必要时可用竖线分开，而行标题之间通常不必用横线隔开。总之表中尽量少用横竖线。表中的数据一般是右对齐，有小数点时应以小数点对齐，而且小数点的位数应统一。对于没有数据的表格单元，一般用"-"表示，一张填好的统计表不应出现空白单元格。

错题集

1.样本或总体中各不同类别数值之间的比值称为比率
2.将比例乘以100得到的数值称为百分数
3.饼图最适合描述结构性问题
4.环形图适合于比较研究两个或多个样本或总体的结构性问题
5.最适合描述一组数据分布的图形是直方图
6.对于大批量的数据，最适合描述分布的图形是直方图
7.对于小批量的数据，最适合描述分布的图形是茎叶图
8.对于时间序列数据，用于描述其变化趋势的图形通常是箱线图
9.气泡图主要用于描述三个变量之间的相关关系
10.与直方图相比茎叶图保留了原始数据的信息
11.茎叶图不适合描述分类数据
12.直方图与条形图的区别之一是直方图的各矩形通常是连续排列的，而条形图则是分开排列的

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WEBGL 2D游戏引擎研发系列第二章 <显示图片> 小鬼编程游戏 web开发 webgl html5 html5游戏开发扩展游戏 2d html5 前端游戏开发
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机器学习实战第一章机器学习基础 LuoY、 Machine Learning 机器学习算法人工智能
第一章机器学习1.1何谓机器学习1.2关键术语1.3机器学习的主要任务1.4如何选择合适的算法1.5开发机器学习应用程序的步骤1.6Python语言的优势1.1何谓机器学习 1、简单地说，机器学习就是把无序的数据转换成有用的信息； 2、机器学习能让我们自数据集中受启发，我们会利用计算机来彰显数据背后的真实含义； 3、机器学习横跨计算机科学、工程技术和统计学等多个学科，需要多学科的
重要重要！！fisher矩阵是怎么计算和更新的，以及计算过程中参数的物理含义 ZhangJiQun&MXP 教学 2021 论文 2024大模型以及算力矩阵概率论线性代数 windows 微信机器学习
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深度学习篇---对角矩阵&矩阵的秩&奇异矩阵 Ronin-Lotus 程序代码篇深度学习篇深度学习矩阵人工智能线性代数
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数据结构与算法——栈和队列深度学习&目标检测实战项目算法数据结构 java 开发语言
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人工智能之数学基础：数学对人工智能技术发展的作用每天五分钟玩转人工智能机器学习深度学习之数学基础人工智能深度学习机器学习神经网络自然语言处理数学
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数学中的“矩” heraldww 数学概率论人工智能机器学习
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本福特定律: 为什么银行存款、河流长度等集合的首位数字更容易出现 1 而不是 9？ go
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LoRA中黑塞矩阵、Fisher信息矩阵是什么 ZhangJiQun&MXP 教学 2021 论文 2024大模型以及算力矩阵机器学习人工智能 transformer 深度学习算法线性代数
LoRA中黑塞矩阵、Fisher信息矩阵是什么1.三者的核心概念黑塞矩阵（Hessian）二阶导数矩阵，用于优化问题中判断函数的凸性（如牛顿法），或计算参数更新方向（如拟牛顿法）。Fisher信息矩阵（FisherInformationMatrix,FIM）统计学中衡量参数估计的不确定性，反映数据中包含的关于参数的信息量。在机器学习中常用于自然梯度下降（NaturalGradientDescent
RNN及其变体 EmbodiedTech 人工智能大模型自然语言处理
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统计机器学习 (Statistical Machine Learning) 原理与代码实例讲解 AGI大模型与大数据研究院 DeepSeek R1 &大数据AI人工智能计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型 AI AGI LLM Java Python 架构设计 Agent RPA
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基于改进ISODATA算法的负荷场景曲线聚类（matlab代码）电力程序小学童聚类 matlab ISODATA算法风电光伏
目录1主要内容聚类中心选取步骤核方法2部分代码3程序结果4程序链接1主要内容程序复现文献《基于机器学习的短期电力负荷预测和负荷曲线聚类研究》第三章《基于改进ISODATA算法的负荷场景曲线聚类》模型，该方法不止适用于负荷聚类，同样适用于风光等可再生能源聚类，只需要改变聚类的数据即可，该方法的通用性和可创新性强。该代码实现一种基于改进ISODATA算法的负荷场景曲线聚类方法，代码中，主要做了四种聚类
edger多组差异性分析_R语言统计分析微生物组数据 weixin_39961636 edger多组差异性分析
我在学习这本书记了一些笔记，如果你有学习，欢迎分享你的笔记或者教程。我的已有笔记汇总如下：宏基因组学习笔记宏基因组学习笔记2宏基因组笔记(第二章)R语言宏基因组学统计分析学习笔记(第三章-1)R语言宏基因组学统计分析学习笔记(第三章-2)https://link.springer.com/book/10.1007/978-981-13-1534-3下载方法，sci-hub大法啦。出版日期：2018
如果我想成为一名大数据和算法工程师，我需要学会哪些技能，获取大厂的offer 红豆和绿豆杂谈大数据算法
成为一名大数据和算法工程师并获取大厂Offer，需要掌握一系列核心技能，并具备丰富的项目经验与扎实的理论基础。以下是详细的技能要求和建议：---###**1.数学与理论基础**-**数学知识**：掌握线性代数、微积分、概率论和统计学，这些是设计和理解算法的基础。-**机器学习理论**：深入理解常见机器学习算法（如线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、SVM、K-means等），了解其原理、优缺点及
定积分及其在概率论与统计学中的应用 AI天才研究院 DeepSeek R1 &大数据AI人工智能大模型 AI大模型企业级应用开发实战计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型 AI AGI LLM Java Python 架构设计 Agent RPA
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AI人工智能中的概率论与统计学原理与Python实战：Python实现概率模型 AI天才研究院 AI实战 AI大模型企业级应用开发实战大数据人工智能语言模型 AI LLM Java Python 架构设计 Agent RPA
1.背景介绍随着人工智能技术的不断发展，概率论与统计学在人工智能领域的应用越来越广泛。概率论与统计学是人工智能中的基础知识之一，它们在机器学习、深度学习、自然语言处理等领域都有着重要的作用。本文将介绍概率论与统计学的核心概念、算法原理、具体操作步骤以及Python实现方法，并通过具体代码实例进行详细解释。2.核心概念与联系2.1概率论与统计学的区别概率论是一门数学学科，它研究随机事件发生的可能性。
新手村：数据预处理-异常值检测方法嘉羽很烦机器学习机器学习
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解锁命令模式：Java 编程中的解耦神器编程巫师设计模式命令模式 java 开发语言
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解锁外观模式：Java 编程中的优雅架构之道编程巫师设计模式外观模式 java 架构
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《黑客攻防从入门到精通：工具篇》全15章万字深度总结——从工具解析到实战攻防，构建完整网络安全知识体系予安灵黑客技术 web安全安全系统安全网络安全安全架构网络攻击模型黑客工具链
目录一、书籍核心逻辑与学习路径二、核心模块与工具深度解析模块1：信息收集与网络扫描模块2：渗透测试与漏洞利用模块3：密码攻防与身份认证模块4：恶意程序攻防模块5：网络追踪与反追踪模块6：系统加固与数据防护三、工具链实战方法论第一章：黑客必备小工具第二章：扫描与嗅探工具第三章：注入工具（诸如工具）第四章：密码攻防工具第五章：病毒攻防常用工具第六章：木马攻防常用工具第七章：网游与网吧攻防工具第八章：黑
23章9节：分层随机抽样及其在R语言中的实现与验证 DAT｜R科学与人工智能用R探索医药数据科学 r语言开发语言 r-4.2.1 机器学习人工智能算法
在统计学和数据科学的实际工作中，抽样方法始终扮演着至关重要的角色。如何从庞大的总体中获取具有代表性的样本，一直是数据分析过程中需要面对的核心问题之一。分层随机抽样作为一种常用的抽样方法，因其能够针对总体中的不同亚群体（层）进行有针对性的抽样，从而提高样本代表性、降低抽样误差，被广泛应用于社会调查、市场研究、医学试验等各个领域。本文旨在系统地阐述分层随机抽样的理论基础、抽样方法及其在R语言中的实现，
C语言刷题第三章(中) 乞丐1469 C语言刷题 c语言算法
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离散数学-万字课堂笔记-期末考试-考研复习-北航离散数学1 桃木山人考研数学离散数学期末
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王道数据结构第三章（二）- 栈和队列的应用 int型码农数据结构算法
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应用统计学学什么科目_统计学考研科目分别有哪些？你都知道吗心言星愿应用统计学学什么科目
在现实社会社会中统计学的应用范围是比较广泛的，想要报考统计学的朋友也是不再少数的，那么问题就来了关于统计学应该要学习哪一些科目呢，下面就来详细的看一下关于统计学方向具体的统计学考研科目分别有那些。首先对于统计学来讲英语政治史必然的初试科目，而专业课的考研科目具体是什么还是要看你选择的院校的实际出题情况了，所以在确定了考研科目之后一定要在在确定一下你想去的高校，以便能够更好的准备。在来看一下在学校方
2025 年最值得收听的 AI 播客推荐！助你轻松掌握人工智能前沿动态！真智AI 人工智能开发语言机器学习
如今，几乎每个人都被告知需要提升技能，而当前许多组织最看重的技能之一就是人工智能（AI）。学习AI相关技能通常涉及数学、统计学和机器学习，但除此之外，你还需要了解行业趋势、业内人士的观点以及各大公司的动态。然而，学习并不意味着时刻都要埋头苦读！有时候，你需要给大脑一个喘息的机会，同时依然能获取有价值的信息。而收听AI相关的播客，就是一个轻松高效的方式。以下是2025年你必须关注的AI播客！1.Th
智商测试原理全解析：从心理学到统计学，一文读懂(包含数据接口 2401_84193787 职场发展职场和发展求职招聘单一职责原则
智力测验（IntelligenceTest）是有关人的普通心智功能的各种测验的总称，又称普通能力测验。编制这类测验的目的是为了综合评定人的智力水平。早期编制的智力测验多采取个人测验的形式，这是单独评估心智功能的最好方法。国际上常用的个人智力测验主要有两种：斯坦福-比奈智力量表和韦克斯勒智力量表。现在常用测验包括：比奈－西蒙智力量表、韦克斯勒智力量表、斯坦福一比奈智力量表、瑞文标准智力测验、军队甲种
23章11节：自助抽样及其在R语言中的实现与验证 DAT｜R科学与人工智能用R探索医药数据科学 r语言开发语言 r-4.2.1 microsoft 信息可视化
在统计学中，数据分析的核心任务之一是如何在样本数据的基础上推断总体的性质。传统方法往往依赖于已知的概率分布假设和解析推导，但在现实问题中，我们往往无法准确得知总体分布，或者数据样本量较小，难以满足经典统计推断方法的要求。自助抽样作为一种非参数的计算方法，为我们提供了基于样本数据“自我重复”构建抽样分布的途径。1977年，斯坦福大学的B.Efron在著名论文《BootstrapMethods:Ano
C++程序设计语言笔记——引言：第三章 C++概览之抽象机制1 钺不言 C++笔记 c++笔记经验分享
C++概览：抽象机制0类C++最核心的语言特性就是类。类是一种用户自定义的数据类型，用于在程序代码中表示某种概念。无论何时，只要我们想为程序设计一个有用的概念、想法或实体，都应该设法把它表示为程序中的一个类，这样我们的想法就能表达成代码，而不是仅存在于我们的头脑中、设计文档里或者注释里。对于一个程序来说，不论是用易读性还是正确性来衡量，使用一组精挑细选的类都要比直接用内置类型完成所有任务更好，尤其
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相信新手用ztree的时候,对异步加载会有些困惑，我开始的时候也是看了API花了些时间才搞定了异步加载，在这里分享给大家。我后台代码生成的是json格式的数据，数据大家按各自的需求生成，这里只给出前端的代码。设置setting，这里只关注async属性的配置 var setting = { //异步加载配置
thirft rpc 具体调用流程 BlueSkator 中间件 rpc thrift
Thrift调用过程中，Thrift客户端和服务器之间主要用到传输层类、协议层类和处理类三个主要的核心类，这三个类的相互协作共同完成rpc的整个调用过程。在调用过程中将按照以下顺序进行协同工作：（1）将客户端程序调用的函数名和参数传递给协议层（TProtocol），协议
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MySql配置及相关命令 g21121 mysql
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spring包详解 aijuans spring
下载的spring包中文件及各种包众多，在项目中往往只有部分是我们必须的，如果不清楚什么时候需要什么包的话，看看下面就知道了。 aspectj目录下是在Spring框架下使用aspectj的源代码和测试程序文件。Aspectj是java最早的提供AOP的应用框架。 dist 目录下是Spring 的发布包，关于发布包下面会详细进行说明。 docs&nb
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java对网络通信以及提供了比较全面的jdk支持，java.net包能让程序员直接在程序中实现网络通信。在技术日新月异的现在，我们能通过很多方式实现数据通信，比如webservice、url通信、socket通信等等，今天简单介绍下URL通信。学习准备：建议首先学习java的IO基础知识 URL是统一资源定位器的简写，URL可以访问Internet和www，可以通过url
博弈Java讲义 - Java线程同步 (1) boyitech java 多线程同步锁
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