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LXM21

對x的x次方求導

對x的x次方求導

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馬敏11

關于估計量與估計值

估計量與估計值(estimator & estimated value)估計量：用于估計總體參數的隨機變量? 如樣本均值，樣本比例, 樣本方差等? 例如: 樣本均值就是總體均值的一個估計量參數用表示，估計量用表示估計值：估計參數時計算出來的統(tǒng)計量的具體值? 如果樣本均值 ?x =80，則80就是的估計值 ? ?

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LXM21

復合函數求導

問：這里不應該是2dx么為什么多個X答：不是對dx方求導，dx方表示對y求x方的導數，

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LXM21

消除公因子

問：分母△X 為啥只消掉分子的△X 還只留了一個△X呢消除公因子，上下都有的一個公因子△X

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LXM21

完全平方公式

問：公式展開為什么是這樣的答：完全平方公式兩數和的平方，等于它們的平方和加上它們的積的2倍。(a+b)2=a2+2ab+b2兩數差的平方，等于它們的平方和減去它們的積的2倍。(a-b)2=a2-2ab+b2

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ALEXSONG_JY

初等函數復合函數多元函數極值

初等函數復合函數多元函數極值記錄下。

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陳yy123

微積分公式

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馬敏11

基本初等函數的導數公式

基本初等函數的導數公式：

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張敏玉

統(tǒng)計與數學思維導圖

統(tǒng)計與數學思維導圖

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張敏玉

描述統(tǒng)計分析

如何做描述統(tǒng)計分析（撰寫一份數據描述統(tǒng)計分析報告）？五個角度：一.總體規(guī)模的描述——總量指標二.對比關系的描述——相對指標三.集中趨勢的描述——平均指標四.離散程度的描述——變異指標五.分布形態(tài)的描述——偏態(tài)與峰態(tài)一.總體規(guī)模的描述——總量指標總量指標：反映在一定時間.空間條件下某種現(xiàn)象的總體規(guī)模、總水平或總成果的統(tǒng)計指標二.對比關系的描述——相對指標相對指標：又稱“相對數”，是兩個有相互

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LXM21

1.向量的加法：2維空間內，就是求給定2個向量所圍成的平行四邊形的對角線。2.向量的數乘：將給定向量按比例縮放（拉伸），負數表示反向拉伸。

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shauna570392

分數如何進行求導

為什么第一步該公式的導數是這樣啊這里套入公式，把分母作為一個整體，即得出這個結果舉個簡單的例子：x分之一可以寫為x的負一次方，x的負一次方導數為負一乘x的負二次方把x替換為上題的分母即可

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liuyong2730

概率密度函數如何理解？

一直對概率密度函數感到費解，今天在重新看了老師的錄播視頻，又在網上查了下，終于明白了。概率密度函數是概率函數的導數，有點像物理中物體質量密度的概念。一個物體在某點處的密度，就是質量函數的導數，而密度取值則是該點處導數的極限的值。質量就是對某段區(qū)間求的積分，密度越大，對積分的大小（質量大?。┑挠绊懺酱?。質量一定是對空間的體積而言的，一個點是沒有質量的。同理，概率是密度函數在某段區(qū)間的積分，概率一定是

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liuyong2730

概率密度函數如何理解？

一直對概率密度函數感到費解，今天在重新看了老師的錄播視頻，又在網上查了下，終于明白了。概率密度函數是概率函數的導數，有點像物理中物體質量密度的概念。一個物體在某點處的密度，就是質量函數的導數，而密度取值則是該點處導數的極限的值。質量就是對某段區(qū)間求的積分，密度越大，對積分的大小（質量大?。┑挠绊懺酱?。質量一定是對空間的體積而言的，一個點是沒有質量的。同理，概率是密度函數在某段區(qū)間的積分，概率一定是

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指點迷金

劉銘誠：7.13國際價格黃金頂峰徘徊，美原油期貨分析|今日操作建議

境界決定世界的大小，利益是執(zhí)行的源動力；面對行情趨勢，重要的不是你有多少好點子，而是你的好點子執(zhí)行了多少，不謀全局者不足謀一域。長期的利潤不是運氣，而是策略之后的執(zhí)行力；獲利不止是假設，最重要是去做，盈虧不是名詞，而是動詞，行情不是放棄，而是明白主次，懂取舍，舍次而求主。每一次的單邊，你曾猶豫、徘徊，你害怕虧損，往往會越虧損。不是愛拼才會贏，而是知贏你才會拼。不要抱怨、當你開始學會成長的時候，利潤

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小懶愛科比

數據挖掘需了解的數據基礎

來自老師，怒碼一、統(tǒng)計學部分1.統(tǒng)計學的解決問題的思路（數據分析的四個環(huán)節(jié)、數據分析師的四大任務：收集/抓取/獲取、處理/清洗、分析、解釋數據） 2.統(tǒng)計學幾個基本概念：數據類型總體和樣本參數和統(tǒng)計量變量 3.“描述統(tǒng)計”分析方法：分析角度（總體規(guī)模、對比關系、集中趨勢、離散程度、偏態(tài)、峰態(tài)）重要指標的計算（算數平均數、總體方差、總體標準差、樣本方差、樣本標準差、離散系數） 4.數據分析中常見的分

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M151****2366

概率論和數理統(tǒng)計知識點總結(超詳細版)

https://wenku.baidu.com/view/d2fc53243b68011ca300a6c30c2259010202f3b2.html

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anranhui

絕對距離，歐氏距離，切比雪夫距離，閔氏距離

閔氏距離閔氏空間指狹義相對論中由一個時間維和三個空間維組成的時空，為俄裔德國數學家閔可夫斯基(H.Minkowski,1864-1909)最先表述。他的平坦空間（即假設沒有重力，曲率為零的空間）的概念以及表示為特殊距離量的幾何學是與狹義相對論的要求相一致的。閔可夫斯基空間不同于牛頓力學的平坦空間。阿爾伯特·愛因斯坦在瑞士蘇黎世聯(lián)邦科技大學(Eidgen?ssische Technische H

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顏夕小妞

線性回歸建模的流程

步驟一：明確需求明確因變量Y步驟二：數據清洗缺失值處理異常值處理：三倍標準差以外的數值分類變量步驟三：相關性分析探索所有自變量與因變量的相關性，得出相關系數，并畫出散點圖步驟四：分割測試集訓練集20%的數據作為測試集80%的數據作為訓練集步驟五：回歸F檢驗T檢驗R^2：一元線性回歸，看R^2：多元線性回歸，看調整R^2步驟六：模型調優(yōu)殘差服從正態(tài)分布含義：殘差服從

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讀童話的狼

y=|x|在x=0處為啥不可導？

y=|x|的圖像如下圖所示，在x=0的左鄰域導數為-1，在x=0的左鄰域導數為1，左導數不等于右導數，所以在x=0處不可導

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