数理统计

多元统计分析 （一）：聚类分析

多元分析（multivariateanalyses）是多变量的统计分析方法，是数理统计中应用广泛的一个重要分支，其内容庞杂，视角独特，方法多样，深受工程技术人员的青睐和广泛使用，并在使用中不断完善和创新
wamg潇潇·2022-08-10 18:23

【数学模型】灰色关联分析

文章目录一、灰色关联分析概述1.1背景1.2传统数理统计方法的不足之处1.3灰色关联分析基本思想1.4系统分析二、应用1：系统分析2.1画出统计图2.2确定分析数列2.3对变量进⾏预处理2.4计算子序列中各个指标与母序列的关联系数
老师我作业忘带了·2022-08-09 15:54

机器学习中的线性回归（Python）

1.性回归的定义线性回归：是利用数理统计中回归分析，来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法，运用十分广泛。其表达形式为：y=w’x+e，e为误差服从均值为0的正态分布。
京城最明亮的少年·2022-08-08 07:11

用Excel求线性回归方程

在生成的表格右上角勾选上生成渐近线4.右击生成的渐近线，选择设置渐近线格式5.勾选线性以及显示公式6.最终效果拟合数据1、选取前20组数据2、选取前200组数据3、选取前2000组数据一、何为线性回归线性回归是利用数理统计中回归分析
醉意丶千层梦·2022-08-01 20:33

python计算excel最大值_python吊打Excel？屁！那是你不会用！

实话实说，从数据分析的角度来看，excel的可视化要差一些，数据采集也不能跟python相比，这都不是excel的专业，但是excel在数理统计上的表现还是很不错的所以当数据分析量小、想要快速出结果、逻辑关系简单
音尘tol·2022-07-30 15:12

python做表格计算公式_python吊打Excel？那是你不会用！附赠N个Excel公式

实话实说，从数据分析的角度来看，excel的可视化要差一些，数据采集也不能跟python相比，这都不是excel的专业，但是excel在数理统计上的表现还是很不错的所以当数据分析量小、想要快速出结果、逻辑关系简单的情况下
weixin_39788572·2022-07-30 15:12

数据统计方法：确定性时间序列的分析法

该方法基于随机过程理论和数理统计学方法，研究随机数据序列所遵从的统计变化规律，以用于解决实际问题。
CDA·数据分析师·2022-07-22 07:11

金融数据分析 实验三 金融时间序列分析

利用时间序列，应用数理统计方法加以处理，以预测未来事物的发
拔牙不打麻药·2022-07-22 07:04

【概率论与数理统计】1.5 独立性

文章目录1.5.1两个事件的独立性1.5.2多个事件的相互独立性1.5.3试验的独立性1.5.1两个事件的独立性  两个事件之间的独立性是指：一个事件的发生不影响另一个事件的发生，比如在掷两颗骰子的试验中，记事件AAA为“第一颗骰子的点数为1”，记事件BBB为“第二颗骰子的点数为4”。则显然AAA与BBB的发生是互相不影响的。  另外，从概率的角度看，事件AAA的条件概率P(A∣B)P(A|B)P
小天才才·2022-07-19 10:40

【概率论与数理统计】1.4 条件概率

文章目录1.4.1条件概率的定义1.4.2乘法公式1.4.3全概率公式1.4.4贝叶斯公式1.4.1条件概率的定义  所谓条件概率，是指在某事件B发生的条件下，另一事件A发生的概率，记为P(A∣B){\rm{P(A|B)}}P(A∣B)，它与P(A){\rm{P(A)}}P(A)是不同的两类概率。设AAA与BBB是样本空间Ω\OmegaΩ中的两事件，若P(B)>0{\rm{P(B)}}\gt0P(
小天才才·2022-07-19 10:09

【老生谈算法】matlab实现数据挖掘源码——数据挖掘

数据挖掘是一门涉及面很广的交叉学科，包括器学习、数理统计、神
阿里matlab建模师·2022-07-18 10:36

数据分析的核心能力是什么？数据可视化？

数理统计、模型原理、市场研究等。2.常规分析工具的使用。常用办公软件（Excel、PPT、思维导图）、数据库、统计分析工具、数据挖掘等。3.一定的业务理解能力。
文文学霸·2022-07-16 20:28

python3人工智能从入门到实战pdf_Python 3破冰人工智能：从入门到实战(修订版)

版权内容提要前言资源与支持第1章从数学建模到人工智能1.1数学建模1.1.1数学建模与人工智能1.1.2数学建模中的常见问题1.2人工智能下的数学1.2.1统计量1.2.2矩阵概念及运算1.2.3概率论与数理统计
weixin_39581972·2022-07-14 07:00

Python绘制散点图之可视化神器pyecharts

散点图是指在数理统计回归分析中，数据点在直角坐标系平面上的分布图，散点图表示因变量随自变量而变化的大致趋势，由此趋势可以选择合适的函数进行经验分布的拟合，进而找到变量之间的函数关系。散点图有什么用处？
·2022-07-06 18:16

深度运用LSTM神经网络并与经典时序模型对比

©作者|冯太涛单位|上海理工大学研究方向|概率论与数理统计前言RNN（循环神经网络）是一种节点定向连接成环的人工神经网络。
PaperWeekly·2022-07-05 07:35

严加安：想象力、直觉和灵感

2010年当选为美国数理统计学会会士（Fellow）。关于如何做学问，苏轼有句名言：“博观而约取，厚积而薄发”。
算法与数学之美·2022-07-04 09:22

P02014094汤雨瑶的信息论问答

因此信息论的思想对许多学科如物理学、生物学、遗传学、控制论、计算机科学、数理统计学、语言学、心理学、教育学、经济管理、保密学研究等都有一定的影响和作用。另一方面
Infor_Theory_AHU·2022-06-28 19:26

硬啃：《Deep Learning》机器学习基础篇（一）

首先，需要大家有一定的基础知识的学习，其中包含线性代数、概率论与数理统计、简易数值计算等基础知识，这些知识在本科学习中都会有所学习，不清楚的可以简单回顾以下基
CodeByZhou·2022-06-28 07:54

数理统计——描述统计与Python实现

文章目录前言一、描述性统计是什么？1.统计量2.变量的类型二、各统计量与python实操1.频数与频率2.集中趋势3.四分位值4.离散趋势5.分布形态（和偏度相关）5.分布形态（和峰度相关）作业：前言本节知识要点与目标：1、熟知描述性统计常用的统计量2、清晰认知各统计量的含义和应用3、能用Python实现，应用于数据分析中一、描述性统计是什么？从总体数据中提取变量的主要信息（总和，均值等）。从总体
嚯嚯嚯嚯什么都不会·2022-06-27 10:32

python实现概率论与数理统计_【概率论与数理统计】小结3 - 一维离散型随机变量及其Python实现...

对于概率论与数理统计方面的计算及可视化，主要的Python包有scipy,numpy和matplotlib等。
weixin_39893205·2022-06-27 10:01

【概率论与数理统计】python实验

实验一抛硬币试验的模拟利用python产生一系列0和1的随机数，模拟抛硬币试验。验证抛一枚质地均匀的硬币，正面向上的频率的稳定值为0.5。实验步骤（1）生成0和1的随机数序列，将其放入列表count中；也可用函数表示。（2）统计0和1出现的次数，将其放入a中。a[0],a[1]分别表示0和1出现的次数。（3）画图展示每次实验正面向上出现的频率importmatplotlib.pyplotasplt
Lydia.na·2022-06-27 10:01

python实现概率论与数理统计_【总目录】——概率论与数理统计及Python实现

注：这是一个横跨数年的任务，标题也可以叫做“从ToDoList上划掉学习统计学”。在几年前为p值而苦恼的时候，还不知道Python是什么；后来接触过Python，就喜欢上了这门语言。统计作为数据科学的基础，想要从事这方面的工作，这始终是一个绕不过去的槛。其实从中学就开始学习统计学了，最早的写"正"字唱票(相当于寻找众数)，就是一种统计分析的过程。还有画直方图，求平均值，找中位数等。自己在学校里并没
weixin_39662432·2022-06-27 10:01

数理统计之方差分析及python实现

一、理论学习1.0、概念1、方差分析（ANOVA）用于研究一个或多个分类型自变量与一个数值型因变量的关系。方差分析通过检验多个总体(同属于一个大整体)的均值是否相等来判断一个或多个分类型自变量对数值型因变量是否由显著影响。2、方差分析包含的三个重要概念：（以小学六年级的学习成绩为例）因子：分类型自变量。例如：六年级的所有班级水平：某个因子下的不同取值。例如六年级有一班、二班、三班。观测值：每个因子
小磊要努力哟·2022-06-27 10:01

数理统计与概率论及Python实现——随机变量

后面的统计学是建立在概率论的理论基础之上的，因此可以说理解随机变量这个概念是学习和运用概率论与数理统计的关键。名词解释：首先这是一个变量，变量与常数
IT农民工1·2022-06-27 10:01

python实践数学基础——线性代数，概率论与数理统计，基本库的使用（jupyter notebook）

（未完待续,内容持续更新中）一.线性代数线性代数01——概述线性代数02——特征值分解以及SVD在图像压缩中的应用二.概率论与数理统计0.scipy.stats里的统计量与分布简介(博客)三.基本库的使用
我是lk·2022-06-27 10:31

python大数据分析与数理统计——假设检验一

显著性水平为0.05，可以理解为——判断这个事件是不是小概率事件，即概率<0.05小概率由研究者事先确定。根据调研的时间自己确定。这个跟心理统计学所做的数据分析是一样的。（没明白这是怎么回事，有人给讲讲吗？）α为总体的标准差。n取100的分界线为规定。v是自由度tα,v=1.96，uα=2.58，都是统计学上的常数。要想让这个数据有99%的可信度，那么我所统计的数据就要在（141.73，144.4
Dogboss233·2022-06-27 10:30

python大数据与数理统计——假设检验二

假设检验也就是说你根据所收集到的数据统计得到的结果，这个结果可能与黄金标准有差异，你想验证这个差异是否具有统计学意义（也就是应当拒绝或不拒绝）。案例分析的这两种可能性的表述的理解非常重要。72次/分钟与74.2次/分钟之间的差异到底是什么原因引起的呢？第一种就是由于抽样的误差导致的——被试人自身的身体差异，这个影响并不是山区所有被试人都具有的特性，只有某些人具有。恰巧把他抽出来了。这样算出来的均数
Dogboss233·2022-06-27 10:30

[概率论与数理统计&Python实现]简明教程

一、随机试验的概念：分3条(1)一次试验结果的随机性——进行一次试验之前无法确定哪一个结果会出现。(2)全体测试结果的可知性——每次试验的可能结果不止一个，并且能事先明确试验的所有可能结果。(3)可重复性——可以在同一条件下重复进行试验。什么是事件？随机事件是在随机试验中,可能出现也可能不出现,而在大量重复试验中具有某种规律性的事件叫做随机事件(简称事件)。二、样本空间：即包含所有基本事件的集合。
BEconfidence·2022-06-27 10:00

python数学基础之概率论与数理统计

文章目录1.概率论基础1.1概率公式1.2贝叶斯公式1.3分布2.统计量2.1期望2.2方差2.2协方差2.2相关系数3.大数定理4.中心极限定理5.最大似然估计5.1过拟合1.概率论基础1.1概率公式1.2贝叶斯公式1.3分布两点分布二项分布(伯努利分布)方法一:Taylor展开式泊松分布2.统计量2.1期望2.2方差2.2协方差2.2相关系数3.大数定理4.中心极限定理5.最大似然估计5.1过
小白逆袭记·2022-06-27 10:00

数理统计（python）

一般认为，统计学是收集、分析、表述和解释数据的科学，统计学是一门处理数据的方法和技术的学科。1.总体和样本研究对象的全体称为总体，构成总体的每个成员称为个体,总体就是一个概率分布，总体的数量指标就是服从该概率分布的一个随机变量。一般来说，总体分为：有限总体和无限总体,大多数我们说的总体是无限总体。为了了解总体的分布，我们从总体中随机地抽取n个个体，记其指标值为x1,x2,⋯,xn,则x1,x2,⋯
yesterday_day·2022-06-27 10:00

python数理统计

http://blog.sina.com.cn/s/blog_bc2455080101ajvl.html
Tony_Wong·2022-06-27 09:30

matlab概率论与数理统计分析,MATLAB在概率论与数理统计课程中的案例设计

期西南林业大学学报(社会科学)Vol．2No．12018年2月JOUＲNALOFSOUTHWESTFOＲESTＲYUNIVEＲSITY(SocialSciences)Feb．2018MATLAB在概率论与数理统计课程中的案例设计杨冠
weixin_39654058·2022-06-25 07:23

2022-06-12 职业选择中的风险管理（四）

风险与波动性（Volatility）在现代投资风险分析中，风险通常被定义为风险因素变化的波动性，描述变量波动的数理统计方法是变量的期望值和方差（或标准差），其中，期望值表示变量波动变化的集中趋势和平均水平
专业的亚瑟·2022-06-13 09:27

机器学习中常用的数学及概率统计中的一些概念

文章目录一、高等数学1.偏导2.梯度二、线性代数三.概率论1.联合概率2.条件概率四.数理统计五.统计学习方法六、数值分析该博客主要整理一下在机器学习中会用到的数学相关的知识概念。
foda-dingzhibing·2022-06-12 07:02

均值与期望：傻傻分不清？

作者：一人文章大纲众多原因造成平均值与期望的混淆学习与应用过程当中对于二者“不加区分”二者联系十分紧密语言文化的影响区分平均值和期望明确平均值的研究范畴-数理统计明确期望的研究范畴-概率论大数定理的应用与局限学习建议前些日子偶然间听到一位新同事问一位做算法的同事
shiter·2022-06-10 10:58

判断&数学&生活

作者：黄永刚初次接触《概率论与数理统计》这门课的时候，脑袋中只有三个词：黑球、白球、袋子，所有的课程内容就是先取,后取，接触一月之后成功的被放趴下了，因此对于这门课程是没有什么好感的，考试也在“互助互爱
shiter·2022-06-10 10:58

数理统计与机器学习

在此背景下,数据挖掘的各种方法成为人们研究的对象,而数理统计作为数据分析的理论基础,更是受到了广泛的重视。本文从数理统计
斑马！·2022-06-07 08:37

一种贝叶斯方法 课程分享7 2022-05-06

一种贝叶斯方法课程分享7若干年前，学校要每位教师选择一个科研方向，我选了数理统计。经过努力，很认真地写了几篇论文，其中两篇先后投给了同一家数学期刊。
彭求实·2022-06-04 10:50

[解疑][TI]TI毫米波雷达系列（五）：恒虚警算法（CFAR）原理

假设检验是进行统计判决的重要工具，信号检测相当于数理统计中的假设检验。假设就是检验对
陌生人的天堂·2022-06-01 18:38

MATLAB及Simulink----基本知识简介

自20世纪90年代，美国和欧洲的各个大学将MATLAB正式列入研究生和本科生的教材计划，MATLAB软件已经成为数值计算、数理统计、数字信号处理、自动控制、时间序列分析、动态系统
小宇2022·2022-05-29 08:55

随机变量的数字特征——《概率论及其数理统计》第四章学习笔记

随机变量的数字特征——《概率论及其数理统计》第四章学习笔记文章目录随机变量的数字特征——《概率论及其数理统计》第四章学习笔记前言MindMap数学期望定义离散型连续型函数期望的两个定理性质方差定义离散型连续型
物联黄同学·2022-05-22 07:17

(二)总体上慨要理解统计__第二部分：经典统计

  经典统计包括概率论和数理统计两个部分。
tiger007lw·2022-05-21 16:57

数学建模之方差分析

ANOVA)应用场景单因素方差分析Matlab实现——anova1多重比较双因素方差分析Matlab实现——anova2多因素方差分析参考文献方差分析(AnalysisofVariance,ANOVA)——用数理统计分析试验结果
furuya___·2022-05-20 07:08

【概率论与数理统计 & 宋浩】P2事件之间的关系

事件之间的关系引入概念：无限可列个事件间的关系包含⊂相等=并集∪交集∩事件的差互不相容事件对立事件对立与互不相容的区别完备事件组引入概念：无限可列个按某种规律排成一个序列例1：自然数：0，1，2，3，…例2：整数：0，1，-1，2，-2，3，-3，…例3：有理数：p/q，0，1/1，-1/1，1/2，-1/2，…有关小数转换分数方法可看博客：https://blog.csdn.net/weixin
XU Hongduo·2022-05-19 07:54

【概率论与数理统计 & 宋浩】P1事件的基本概念

P1基础概念试验事件基本事件&复合事件必然事件&不可能事件样本空间&样本点事件的表示试验试验观察、测量、实验统称试验随机试验可重复性：在相同条件下可重复不唯一性：结果不唯一无法预测：结果无法预测事件事件做试验时每一种的结果都是一个事件随机事件事件可能发生也可能不发生基本事件&复合事件基本事件概念：相对于实验目的来说，事件不能再分（不必再分）。复合事件概念：由基本事件复合而成，比如：扔色子2-5点，
XU Hongduo·2022-05-19 07:54

李宏毅机器学习笔记——机器学习相关技术介绍

机器学习中包括基于数理统计的传统机器学习和基于人体仿生学的深度学习机器学习相关的技术监督学习数据与标签已知，通过让模型来学习数据与标签之间的映射，对其他输入的数据来完成预测。
小陈phd·2022-05-17 07:00

机器学习and深度学习-->入坑书单资料整理下载

也浏览过一些介绍性质的文章，对这些概念有了大概的认知；或许你也会有深入研究的冲动，欢迎入坑，整理一下入坑的准备工作~_~机器学习部分：先列个书单：《机器学习–周志华》可以边看边补数学基础知识：概率论，数理统计
luoshuaige17·2022-05-13 07:39

计算机视觉中的注意力机制--attention mechanism

zhuanlan.zhihu.com/p/56501461张戎引言在机器翻译（MachineTranslation）或者自然语言处理（NaturalLanguageProcessing）领域，以前都是使用数理统计的方法来进行分析和处理
salary_up_27k·2022-05-03 07:48

从模型复杂度角度来理解过拟合现象

一、什么是模型复杂度机器学习是通过学习训练集的数据从而得到具体的模型，最终达到预测未知数据的能力；这就涉及到模型对训练数据的拟合能力了；从数理统计的角度来看，不同的训练数据集会有不同的概率分布规律；只有我们的模型的具有表达训练集的数据分布规律的能力才能训练得到一个好的模型
无风听海·2022-05-02 07:40

从模型复杂度角度来理解过拟合现象

一、什么是模型复杂度机器学习是通过学习训练集的数据从而得到具体的模型，最终达到预测未知数据的能力；这就涉及到模型对训练数据的拟合能力了；从数理统计的角度来看，不同的训练数据集会有不同的概率分布规律；只有我们的模型的具有表达训练集的数据分布规律的能力才能训练得到一个好的模型
无风听海·2022-04-26 08:00
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