2023SCAU统计学第33页

统计学

标准误定义：从同一总体中抽取相同容量的不同样本所产生的预期平均差异（抽样分布的标准差）计算：标准差/样本容量的平方根标准误常用于推断统计量，以测度样本统计值与不同随机样本统计值之间的平均差异的大小。（标准误总作为统计量的分母，标准误越小统计量越大，显著性可能性越大）统计显著性、效应量和置信区间对显著性的理解完全由于随机抽样误差或者偶然因素引起的样本统计量落入给定值域的概率小于显著性水平a,则称结果

lwwlsky·2023-09-01 09:43

小巴菲特的归因验证试验

他采用统计学方法，收集数据，对比研究，并得出结论。现在看整个过程，就是作为大人也是很受刺激。现在一般人谁还会为验证自己的一个观点，去下功夫做研究？而小巴菲特却兴致昂然的做了。

coldtree的投资思考·2023-08-31 18:04

35岁的人生分叉口（3）

而数据思维脑，遵循的是统计学原理，是循证科学，一步步对证据进行验证，更加

VickyHe_Ting·2023-08-31 15:21

时间序列分析-Python-纯新手教程

时间序列分析是一种用于研究和预测时间序列数据的统计学方法，通常进行时间序列分析需要以下步骤：1.确定分析目的和数据范围:首先需要明确进行时间序列分析的目的和分析的数据范围，例如分析某个地区的气温变化趋势

lmyuuuu·2023-08-31 14:31

布林线均值回归(股票)——Python量化

布林带是利用统计学中的均值和标准差联合计算得出的，分为均线，上轨线和下轨线。布林线均值回归策略认为，标的价格在上轨线和下轨线围成的范围内浮动，即使短期内突破上下轨，但长期内仍然会回归到布林带之中。

村里小公举·2023-08-31 14:31

U2复盘

音频／视频中学到的怦然心动的单词（精读和视听说分别总结）精读rurala.农村的；有乡村特点的vulnerablea.易受攻击的；无防御的urbana.城市的，都市的statisticsn.统计数据；统计学

教育学一班35袁欣怡·2023-08-31 12:09

《模型思维》芒格的智慧就来自于拥有100种模型思维

统计学大师乔治·博克斯说过，所有的模型都是错的，它们只在特定的尺度上成立，假如只用一个模型观察世界，就会让整理成为公式

如是说vv·2023-08-31 11:28

爱的归途

2015年，我在统计学的课堂上思考人生，对现代社会得出了自己的结论：所谓金钱，不过是聪明人用“信用”编造出来的谎言，用来玩弄愚昧又贫穷的人们。

白光行者·2023-08-31 09:09

现实与理论中的世界

首先你要知道的几个概念：算术平均数（arithmeticmean），又称均值，是统计学中最基本、最常用的一种平均指标，分为简单算术平均数、加权算术平均数。它主要适用于数值型数据，不适

zcl稍等·2023-08-31 09:15

优思学院｜六西格玛中的概率分布有哪些？

概率分布是统计学中一个重要的概念，它帮助我们理解随机变量的分布情况以及与之相关的概率。在面对具体问题时，了解概率分布可以帮助我们选择适当的检验或分析策略，以解决问题并做出合理的决策。

优思学院·2023-08-31 07:48

强化学习(2)

重要性采样（ImportanceSampling）是一种统计学方法，用于计算期望值，可以用于加速强化学习中的收敛。在MADRL中，重要性采样可以用于优化每个智能体的策略，从而提高整个系统的效

天寒心亦热·2023-08-31 04:25

SPSS数据分析中的配对样本T检验

配对样本T检验在数据分析中主要是用来检验来自两个配对总体的均值是否在统计学上存在显著性差异。

小白数据营·2023-08-31 02:19

机器学习

最后还需要了解一些概率论和统计学方面的知识。什么最大似然法，各种分布

月过不了头·2023-08-31 01:33

CDA_level01_PART 1 数据分析概述及统计学基础

PART1数据分析概述及统计学基础文章目录PART1数据分析概述及统计学基础一、数据分析概述1.1数据分析与数据挖掘的概念1.2强调商业数据分析中对业务的理解&&1.3.商业数据分析和预测的本质1.4大数据对传统小数据分析的扩展

穻易yuyee·2023-08-30 20:45

显著性检验：P值和置信度

显著性差异(ρ，Statisticalsignificance)是统计学上对数据差异性的评价。

Chipei Kung·2023-08-30 18:16

为什么我看了那么多的心理学书籍，还是摆脱不了原生家庭对我造成的性格影响？

没想到大多数课程都是搞，统计学，实验心理学，心理测量学，普通心理学，发展心理学。和我预期的差别很大。我大概明白了我的问题是情绪方面的。后来我也找过好几位咨询师求助。不过多年前

梦解魏·2023-08-30 16:30

《统计之美：人工智能时代的科学思维》（李舰，海恩）读书记录 - 1

第一章统计与科学写在前面本章主要介绍了一些统计学的基本概念，在此整理书中给出的定义（书中的定义大多来自于维基百科）。

斑赚侬·2023-08-30 12:25

那些年被星座唤醒的觉悟

我以前是个完全不相信星座的人，作为一个马克思主义信仰的法律人来说，总觉得这种太过于玄学的东西没有站住脚的根基，充其量是运用统计学和心理学的小把戏（其实我现在可能也这么认为‍♀️），但转念一想，能把统计学和心理学运用的淋漓尽致那也是非常伟大呀

459237c57b70·2023-08-30 06:22

最优化：建模、算法与理论（优化建模

算法与理论目前在学习最优化：建模、算法与理论这本书，来此记录一下，顺便做一些笔记，在其中我也会加一些自己的理解，尽量写的不会那么的条条框框（当然最基础的还是要有）第三章优化建模本章将从常用的建模技巧开始，接着介绍统计学

平平平安喔·2023-08-30 04:02

【数学建模】清风数模正课5 相关性分析

统计学概念在学习这两个系数之前，我们需要了解一些必要的概率统计中的概念，以便于公式的理解和推导。总体所要考察对象的全部个体样本从总体中抽取的一部分个体为了

令夏二十三·2023-08-30 00:36

hadoop学习：mapreduce入门案例二：统计学生成绩

这里相较于wordcount，新的知识点在于学生实体类的编写以及使用数据信息：1.Student实体类importorg.apache.hadoop.io.WritableComparable;importjava.io.DataInput;importjava.io.DataOutput;importjava.io.IOException;publicclassStudentimplements

超爱慢·2023-08-29 23:15

D28 2019-10-27正交试验无交互计算举例

停止了两天更新统计学的分享，因为正交试验对我来说，理解上有些困难。没有办法进行分享。今天趁着周末，安下心来，又再一次查看正交试验中的方差分析，还是很难理解。

孤独的坚果儿·2023-08-29 16:25

浅谈机器学习算法-决策树

1984年，几位统计学家提出了CART分类算法。ID3和CART算法几乎同时被提出，但都

·2023-08-29 15:59

mysql 表的行，列方向的运算与在数理统计上的应用

众所周知，统计学上的数据表，不单单是纵向，横向的运算也很重要。下面就让小弟来为大家讲解在mysql中，如何在列方向和行方向进行数据处

kanglong_034f·2023-08-29 12:50

发展心理学第十七章读书笔记

一、成年晚期的身体发展：成年晚期的长度在增长，统计学家将成年晚期分为年轻老人65～74岁，年老老人75～84岁，高龄老人85岁以上，全世界的高龄老人在老年群体中增长最快，老年人的人数也在急增，到2050

e50396cab161·2023-08-29 10:48

研究生定向培养学徒对象及说明

2.大数据、人工智能、统计学、计算机、软件、数学等相关研究方向。3.具备大数据人工智能技术基础，如Python、PyTorch、Hadoop、Spark中的

泰迪智能科技·2023-08-29 06:36

统计教程｜PASS实现单因素多水平方差分析的样本含量估计

当设计研究的试验因素只有一个，并且该因素的水平数（组数）k≥3，当主要研究指标为连续变量时我们常用单因素多水平方差分析即F检验来考察各组间该研究指标所代表的总体均数之间的差别是否有统计学意义，其样本含量计算公式为

cxmed·2023-08-29 05:40

统计教程｜PASS实现完全随机设计时两样本率比较的样本量估计

常用X2检验分析两组间的差异性是否有统计学意义，当样本含量甚小时宜用四格表的Fisher精确概率法。由于研究设计、主要研究指标的性质和目的不同，其计算样本含量的公式有所不同。

cxmed·2023-08-29 05:09

七周数据分析导论

数据思维业务知识excel数据可视化sql统计学python数据分析的结构层次1.底层数据的手机/产品端收集数据采集简称埋点，收集用户在网页端、产品端、客户端等终端的数据，也包括第三方外部数据用户行为-

esskeetit·2023-08-29 04:24

统计学补充概念-13-逻辑回归

概念逻辑回归（LogisticRegression）实际上是一种用于解决分类问题的统计学习方法，尽管其名称中带有"回归"一词，但它主要用于处理分类任务。

丰。。·2023-08-29 03:02

R语言七天入门教程六：文件相关操作

liyiersan123·2023-08-29 03:56

回归模型的score得分为负_深度研究：回归模型评价指标R2_score

预备知识搞清楚R2_score计算之前，我们还需要了解几个统计学概念。若用$yi$表示真实的观测值，用$bar{y}$表示真实观测值的平均

影智·2023-08-29 03:08

数据挖掘教程：什么是数据挖掘？技术，工艺

它是一种多学科技能，使用机器学习，统计学和AI来提取信息以评估未来事件的概率。从数据挖掘中获得的见解用于营销，欺诈检测，科学发现等。数据挖掘就是要发现数据之间隐藏的、未被怀疑的、以前未知但有效的关系。

南北极之间·2023-08-28 22:34

念起成卦

易学起卦可以看到过去现在未来，预测如此之精确，以前我也觉得好奇，虽然知道不是迷信，属于统计学范畴（和全息的理论一致），今天突然的明朗了起来。

元孚·2023-08-28 22:20

昨天，你做总结了吗？

我本是工科出身，之前学的和用的都是通信知识，而IBP课程涉及到创业、营销、管理、公司财务、统计学、国际经济、欧共体法律、国际商法等，完全是不

旅波_游子Rita·2023-08-28 16:12

多元线性回归常见问题

0.多元线性回归多元线性回归是统计学中经常用到回归方法，一般需满足一下六个条件：随机误差项是一个期望值或平均值为0的随机变量；对于解释变量的所有观测值，随机误差项有相同的方差；随机误差项彼此不相关；解释变量是确定性变量

05ea6e176933·2023-08-28 15:29

异常检测统计学方法

大纲1.概述2.参数方法2.1基于正态分布的一元异常点检测2.2多元异常点检测2.3混合模型方法3.非参数方法4.HBOS5.总结1.概述统计学方法对数据的正常性做出假定。

在做算法的巨巨·2023-08-28 12:08

最大熵模型详细解析 | 统计学习方法学习笔记 | 数据分析 | 机器学习

本文包括：1.最大熵模型简介2.最大熵的原理3.最大熵模型的定义4.最大熵模型的学习1.最大熵模型简介：最大熵原理认为，学习概率模型时，在所有可能的概率模型（分布）中，熵最大的模型是最好的模型。通常用约束条件来确定概率模型的集合，所以，最大熵原理也可以表述为在满足约束条件的模型集合中选取熵最大的模型。离散随机变量X的概率分布是P(X)，则其熵是：式中，|X|是X的取值个数，当且仅当X的分布是均匀分

舟晓南·2023-08-28 07:46

深度学习怎么学？

上册着重介绍深度学习的基础知识，旨在帮助读者建立扎实的知识储备，主要介绍随机性与基础统计学、训练

人邮异步社区·2023-08-28 02:45

生信必备技巧之R语言基础教程--数组

但它在语法层面提供了更加丰富的数据结构操作并且能够十分方便地输出文字和图形信息，所以它广泛应用于数学尤其是统计学领域。这也是大多数生信工作者选择R语言的原因。

生信师兄·2023-08-27 21:35

统计学中的第p百分位数的理解

相信大家在做数据分析，需要用到统计学的知识的时候，应该都会遇到第p百分位数那么在这里我将要讲讲我个人的理解：从维基百科上查找相关概念：百分位数，统计学术语，如果将一组数据从小到大排序，并计算相应的累计百分位

pSomng·2023-08-27 20:11

EM算法在二维高斯混合模型参数估计中的应用

参考：《统计学习方法》9.3EM算法在高斯混合模型学习中的应用多维高斯混合模型多维高斯混合模型具有如下形式的概率分布模型：其中d为数据的维度，为均值，为协方差矩阵。

韩明宇·2023-08-27 15:38

非标准分布随机数生成 - 逆变换ITM与舍选法Rejection

统计学-非标准分布随机数生成最近做了几道有关随机数生成的实验，记录下来写个总结吧，其中核心证明略。

NYIST_TC_LYQ·2023-08-27 15:07

统计学补充概念-17-线性决策边界

概念线性决策边界是一个用于分类问题的线性超平面，可以将不同类别的样本分开。在二维空间中，线性决策边界是一条直线，将两个不同类别的样本分隔开来。对于更高维的数据，决策边界可能是一个超平面。线性决策边界的一般形式可以表示为：在训练分类模型时，目标是找到合适的权重和偏置项，使得决策边界能够最好地将不同类别的样本分开。一些机器学习算法，如逻辑回归、支持向量机等，就是在不同约束和优化目标下寻找合适的决策边界

丰。。·2023-08-27 14:53

统计学补充概念18-非线性决策边界

概念在某些情况下，数据可能不适合通过线性决策边界来分割。对于这种情况，我们可以使用非线性决策边界，这通常需要使用更复杂的模型来捕捉数据的复杂关系。一种常见的方法是使用核函数，例如径向基函数（RadialBasisFunction，RBF）核，来将数据映射到一个高维空间中，从而使其在高维空间中变得线性可分。这允许我们在原始特征空间中使用一个非线性决策边界。代码实现importnumpyasnpimp

丰。。·2023-08-27 14:23

统计学补充概念-16-支持向量机 (SVM)

概念支持向量机（SupportVectorMachine，SVM）是一种用于分类和回归的机器学习算法。SVM的主要目标是找到一个最优的超平面，可以将不同类别的数据样本分开，同时使得支持向量（离超平面最近的样本点）与超平面之间的间隔最大化。这个超平面可以用于分类新的样本数据。SVM在分类问题中的工作原理如下：线性可分情况：如果数据可以在特征空间中被一个超平面完美地分开，SVM会寻找最大化类别之间间隔