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CDA持證人阿濤哥

W統(tǒng)計量的含義

W統(tǒng)計量的含義取值范圍：W統(tǒng)計量的取值范圍在 0 到 1 之間W = 1 表示數(shù)據(jù)與正態(tài)分布完全匹配W 接近 0 表示數(shù)據(jù)與正態(tài)分布偏差極大實際意義：W值越大 → 數(shù)據(jù)越接近正態(tài)分布W值越小 → 數(shù)據(jù)越偏離正態(tài)分布通常認(rèn)為：W > 0.95 → 數(shù)據(jù)基本符合正態(tài)分布（需結(jié)合p值判斷）W < 0.90 → 數(shù)據(jù)明顯偏離正態(tài)分布

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CDA持證人阿濤哥

四分位數(shù)的應(yīng)用

四分位數(shù)的應(yīng)用通常是用于描述數(shù)據(jù)的分布情況和識別異常值。以下是一些常見的應(yīng)用場景：數(shù)據(jù)分析：通過計算四分位數(shù)，可以了解數(shù)據(jù)的中心趨勢和離散程度。例如，可以使用四分位數(shù)來計算中位數(shù)、上四分位數(shù)和下四分位數(shù)，以了解數(shù)據(jù)的分布情況。箱線圖：箱線圖是一種常用的數(shù)據(jù)可視化工具，可以通過四分位數(shù)來繪制。箱線圖可以顯示數(shù)據(jù)的中位數(shù)、上四分位數(shù)、下四分位數(shù)以及異常值，幫助我們直觀地了解數(shù)據(jù)的分布情況。異常值檢測：

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anqiyqi

GDP月度增長率

美國、芬蘭和中國各個國家2018年7月至2023年8月度GDP增長率

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CDA持證人阿濤哥

CDA模擬題學(xué)習(xí)筆記之某地區(qū)成年女子的血壓(以mmHa計) 服從N(110，144)，求該地區(qū)成年女性血壓在100至120的可能性多大?

問題:某地區(qū)成年女子的血壓(以mmHa計) 服從N(110，144)，求該地區(qū)成年女性血壓在100至120的可能性多大 ( (φ(0.83)=0.7967)A 0.676B 0.5C 0.5934D 0.5768解析:根據(jù)題目描述，該地區(qū)成年女子的血壓服從N(110，144)分布。要求計算血壓在100至120之間的可能性，可以使用標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布進行計算。首先，需要將血壓轉(zhuǎn)化為標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布的值。計算方

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CDA模擬題學(xué)習(xí)筆記之某地區(qū)成年女子的血壓(以mmHa計) 服從N(110，144)，求該地區(qū)成年女性血壓在100至120的可能性多大?

問題:某地區(qū)成年女子的血壓(以mmHa計) 服從N(110，144)，求該地區(qū)成年女性血壓在100至120的可能性多大 ( (φ(0.83)=0.7967)A 0.676B 0.5C 0.5934D 0.5768解析:根據(jù)題目描述，該地區(qū)成年女子的血壓服從N(110，144)分布。要求計算血壓在100至120之間的可能性，可以使用標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布進行計算。首先，需要將血壓轉(zhuǎn)化為標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布的值。計算方

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CDA數(shù)據(jù)分析師持證人俱樂部志愿者維克多阿濤技術(shù)博客發(fā)帖合集部分鏈接匯總

掃碼查看CDA認(rèn)證考試介紹(CDA俱樂部實踐部專屬推廣碼)MySQL1，Mysql徹底卸載干凈并重裝方法怎么操作? http://www.3lll3.cn/discuss/post/details/61604bdf977c04705c1273c72，MYSQL安裝時,starting the server出現(xiàn)紅色叉號. http://www.3lll3.cn/discuss/pos

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?CDA學(xué)習(xí)之關(guān)于MySQL建表后批量導(dǎo)入數(shù)據(jù)的示例說明(以CDA一級考試教材中的emp員工表導(dǎo)入為例)

關(guān)于MySQL建表后批量導(dǎo)入數(shù)據(jù)的示例說明我們以CDA一級考試教材《精益業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析》中的emp員工表導(dǎo)入為例,建立一個數(shù)據(jù)庫,然后創(chuàng)建emp表結(jié)構(gòu),然后向emp表中批量導(dǎo)入數(shù)據(jù)(備注:MySQL安裝包以及安裝視頻鏈接 https://edu.cda.cn/my/course/5013)具體步驟如下: 1,首先創(chuàng)建表結(jié)構(gòu)#1.1 建庫:表必須建在某個庫里,所以先創(chuàng)建一個名為test99的數(shù)據(jù)庫,執(zhí)

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Fred樸華

系數(shù)標(biāo)準(zhǔn)誤/因變量標(biāo)準(zhǔn)誤的問題

對于線性回歸流程里的假設(shè)檢驗, belta1的標(biāo)準(zhǔn)誤公式在教材上印刷的是下圖, 感覺根號下少了一個n分之一(樣本容量做底).請大神看一下對不?圖1. 自變量系數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)誤公式另外, 因變量Y的標(biāo)準(zhǔn)誤公式很不一樣,如圖2, 求助這個推導(dǎo)過程,有沒有什么參考資料可以看. 有什么統(tǒng)計教材推薦嗎?(同濟大學(xué)的概率論和數(shù)理統(tǒng)計 , 這個教材涵蓋這個知識點不?)如果y(的預(yù)估值的標(biāo)準(zhǔn)差, 是來自訓(xùn)練集中

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一般來說數(shù)據(jù)透視表中分析中計算項有什么作用?

在數(shù)據(jù)透視表中，計算項的作用是對已有的數(shù)據(jù)字段進行計算和分析，以便獲取更多的洞察和信息。以下是數(shù)據(jù)透視表中計算項的一些常見作用：匯總和聚合數(shù)據(jù)：可以使用計算項對數(shù)據(jù)透視表中的字段進行求和、計數(shù)、平均值等聚合操作，從而得到更全面的數(shù)據(jù)總結(jié)。計算百分比和比例：通過計算項，可以計算某個字段的百分比或比例，例如計算銷售額占總銷售額的百分比，或計算某個產(chǎn)品的銷售量占總銷售量的比例。創(chuàng)建新的指標(biāo)和度量：計算項

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CDA數(shù)據(jù)分析學(xué)習(xí)之統(tǒng)計學(xué)正態(tài)分布經(jīng)驗法則

對于正態(tài)分布Y而言1個標(biāo)準(zhǔn)差, 數(shù)值分布在（μ-σ，μ+σ)中的概率為0.6826。2個標(biāo)準(zhǔn)差,數(shù)值分布在（μ-2σ，μ+2σ)中的概率為0.9545。3個標(biāo)準(zhǔn)差,數(shù)值分布在（μ-3σ，μ+3σ)中的概率為0.9973?？梢哉J(rèn)為，Y的數(shù)據(jù)取值幾乎全部集中在（μ-3σ，μ+3σ)區(qū)間內(nèi)，超出這個范圍的可能性僅占不到0.3%。

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CDA持證人阿濤哥

做中間層設(shè)計前需要明確幾個重要的點?

在用戶畫像迭代開發(fā)的過程中，初期開發(fā)完標(biāo)簽后，通過對標(biāo)簽加工作業(yè)的血緣圖整理，可以找到使用相同數(shù)據(jù)源的標(biāo)簽，對這部分標(biāo)簽，可以通過加工中間表縮減每日畫像調(diào)度作業(yè)時間。做中間層設(shè)計前需要明確幾個重要的點： 1）這個中間層對應(yīng)的業(yè)務(wù)場景、業(yè)務(wù)目標(biāo)是什么？ 2）業(yè)務(wù)方有了這份中間層數(shù)據(jù)以后可以進行哪些維度的分析， ETL時有了這份中間層數(shù)據(jù)可以減少對哪些數(shù)據(jù)的重復(fù)開發(fā)計算？ 3）這個業(yè)務(wù)場景分析中包含

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液冷服務(wù)器

ChatGPT與深度學(xué)習(xí)的完美融合：打造智能化推薦系統(tǒng)新時代

PNN | AutoRec | 推薦算法NFM | ChatGPT | 深度學(xué)習(xí)新技術(shù)如ChatGPT、LLM、AIGC等的興起，使推薦系統(tǒng)擁有更強的學(xué)習(xí)和預(yù)測能力。然而，推薦算法仍然是深度學(xué)習(xí)推薦系統(tǒng)中不可或缺的關(guān)鍵技術(shù)。推薦算法和這些技術(shù)應(yīng)相輔相成，相互補充。推薦算法中的冷啟動問題、Explore & Exploit、流行度糾偏、打散重排等問題，都是ChatGPT等技術(shù)未考慮的。AutoRec

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液冷服務(wù)器

Stable Diffusion：一種新型的深度學(xué)習(xí)AIGC模型

潛在擴散模型 | AIGC| Diffusion Model 圖片感知壓縮 | GAN | Stable Diffusion隨著生成型AI技術(shù)的能力提升，越來越多的注意力放在了通過AI模型提升研發(fā)效率上。業(yè)內(nèi)比較火的AI模型有很多，比如畫圖神器Midjourney、用途多樣的Stable Diffusion，以及OpenAI此前剛剛迭代的DALL-E 2。對于研發(fā)團隊而言，盡管Midjourney

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如果數(shù)據(jù)量很大，如何推導(dǎo)出因子的決定性變量是哪一個？

在面對大量數(shù)據(jù)時，可以采用以下方法來推導(dǎo)出因子的決定性變量：相關(guān)性分析：對每個變量與因子之間的相關(guān)系數(shù)進行計算，找出與因子相關(guān)系數(shù)最高的變量，此變量很可能就是決定性變量。主成分分析：通過主成分分析將大量變量降維，找出對因子影響最大的主成分，從而確定決定性變量?；貧w分析：對因子和各個變量之間進行回歸分析，找出對因子影響最大的變量，從而確定決定性變量。統(tǒng)計顯著性檢驗：通過對各個變量與因子之間的

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CDA L1模擬題--某地區(qū)成年男子的體重X（kg)服從正態(tài)分布N（μ，σ2), 若已知P{X≤70}=0.5，P{X≤60}=0.25.

問題:某地區(qū)成年男子的體重X（kg)服從正態(tài)分布N（μ，σ2), 若已知P{X≤70}=0.5，P{X≤60}=0.25.（1)求μ與σ各為多少？（2)若在這個地區(qū)隨機地選出5名成年男子，問其中至少兩人體重超過65kg的概率是多少？解答:

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標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布φ(1)等于多少? 標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布φ(-1)等于多少?

標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布φ(1)等于多少?答：標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布φ(1)等于0.8413,這個值可以查標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布表獲得。標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布φ(-1)等于多少?答：根據(jù)分布函數(shù)的性質(zhì) Φ(-x)=1-Φ(x)Φ(-1)=1-Φ(1)=1-0.8413=0.1586從f(x)圖像上看，Φ(x)的值相當(dāng)于標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)f(x)曲線一下，x軸曲線以上，區(qū)域為（-∞，x）這段的面積。某地區(qū)成年男子的體重X（kg)服從正態(tài)分布N（μ，σ

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參數(shù)與統(tǒng)計量

參數(shù)是用來描述總體特征的概括性數(shù)字度量，它是研究者想要了解的總體的某種特征值。由于總體數(shù)據(jù)通常是未知的，所以參數(shù)通常是一個未知的常數(shù)。統(tǒng)計量(statistic) 指根據(jù)樣本數(shù)據(jù)統(tǒng)計計算出來的一個量，即樣本的某個特征值；常見的統(tǒng)計量有樣本均值、樣本標(biāo)準(zhǔn)差(s)、樣本比例(p)等

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離散系數(shù)做到了去量綱來度量離散程度

1，一般而言我們認(rèn)為，標(biāo)準(zhǔn)差大的數(shù)據(jù)離散程度大，上圖中B組數(shù)據(jù)的離散程度大于A組嗎？實際上不是的，所以標(biāo)準(zhǔn)差沒有做到去量綱來度量離散程度 2，而離散系數(shù)（標(biāo)準(zhǔn)差除以均值）做到了去量綱來度量離散程度，上圖AB兩組數(shù)據(jù)的離散系數(shù)是一樣的， 3，Z-score標(biāo)準(zhǔn)化也有去量綱觀察數(shù)據(jù)分布的作用，如圖所示，Z-score標(biāo)準(zhǔn)化轉(zhuǎn)換后兩組數(shù)據(jù)是一樣的，所以那他們的離散程度也是一樣的。

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數(shù)學(xué)期望與平均數(shù)

數(shù)學(xué)期望是每種可能的結(jié)果乘以其對應(yīng)概率的總和，描述的是總體平均數(shù)是樣本的結(jié)果之和除以樣本個數(shù)，描述的是樣本，總體的平均數(shù)就是數(shù)學(xué)期望頻率的不斷增大，總的樣本數(shù)會越來越多，會讓平均數(shù)不斷逼近數(shù)學(xué)期望。例如擲骰子猜大小游戲，猜對押1賠0.95,猜錯押1損失1，每次游戲的數(shù)學(xué)期望=0.95*0.5-1*0.5=-0.025，這樣隨著游戲的次數(shù)的增多，這個負(fù)數(shù)不斷累積，最后結(jié)果也會越來越接近理論上的數(shù)學(xué)期

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CDA 模擬題--計算相關(guān)系數(shù)的方法--下面5組數(shù)據(jù)的觀察值(x,y)的組合分別為︰(6,6) ·(11,9)、(15 ，12) ·(21，17)·(27﹐16)。(2)計算x與y之間的相關(guān)系數(shù)

CDAlevel1模擬題--計算相關(guān)系數(shù)的方法問題答案也可以套用這個相關(guān)系數(shù)的計算公式計算:

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