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于家崎

數(shù)據(jù)分析統(tǒng)計學(xué)——分析方法

列聯(lián)分析用來分析定性數(shù)據(jù)對定性數(shù)據(jù)的影響。相當(dāng)于檢驗多總體比例是否一致。理論數(shù)=行合*列合/總合Excel中使用CHITEST 進(jìn)行列聯(lián)分析，注意數(shù)據(jù)的排法不同帶來的自由度也不同。（需要先計算期望數(shù)據(jù)）列聯(lián)分析主要有兩大作用：擬合優(yōu)度檢驗和獨(dú)立性檢驗。方差分析用來分析定性數(shù)據(jù)對定量數(shù)據(jù)是否有影響。組內(nèi)比較SSE組間比較SSA所有數(shù)據(jù)一起比較SST可以證明得到：SST=SSE+SSA進(jìn)一步計算方差組

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梁程晴

行列式的計算方法

對角線法則（僅適用于二階、三階，四階及以上的不適用）計算通式法 3.利用行列式的性質(zhì)進(jìn)行計算 4.按行（列）展開式（降維） 5.使用EXCEL中的MDETERM函數(shù)

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梁程晴

行列式的性質(zhì)

性質(zhì)1 行列式與它的轉(zhuǎn)置行列式相等。性質(zhì)2 互換行列式的兩行( 列 )，行列式變號。推論：若行列式有兩行（列）相同，則行列式為0。性質(zhì)3 用非零數(shù) k 乘行列式的某一行（列）中所有元素，等于用數(shù)k 乘此行列式。推論：行列式中某一行（列）的公因子可以提到行列式符號外面。性質(zhì)4 若行列式有兩行（列）的對應(yīng)元素成比例，則行列式等于0 。性質(zhì)5 若某一行是兩組數(shù)的和，則此行列式就等于如下兩個行列式

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姚慧揚(yáng)

logistic回歸1.模型長成什么樣? log(p/1-p)=β0+β1x+εa.y是分類數(shù)據(jù)b.R^2與線性回歸的R^完全不同(P,R,f,準(zhǔn)確率)c.數(shù)據(jù)分區(qū)(可以處理數(shù)據(jù)過擬合)2.損失函數(shù)(成本函數(shù))長成什么樣?a.大概記住損失函數(shù)是什么樣子?3.更新函數(shù)長成什么樣?a.更新函數(shù)的內(nèi)容都一樣,在機(jī)器學(xué)習(xí)中的形式可能不一樣b.python包中參數(shù)怎么選?參數(shù)搜索功能分區(qū)測試

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hcy吃貓的魚

1.列聯(lián)分析用來分析定性變量對定性變量的影響；2.Excel中列聯(lián)表的卡方檢驗：CHISQ.TEXT()函數(shù)，得出的結(jié)果為統(tǒng)計量對應(yīng)的p值，注意數(shù)據(jù)的排法不同可能導(dǎo)致自由度不同；3.右擊工作表名稱選擇移動或復(fù)制可建立當(dāng)前工作表的副本；4.方差分析用來研究定性變量對定量變量的影響；5.組內(nèi)只有隨機(jī)誤差的影響，組間不僅有隨機(jī)誤差還可能有因素的影響；6.SSE的自由度為n-k，SSA的自由度為k-1;7

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liting李

EXCEL可重復(fù)雙因素分析

在“數(shù)據(jù)”選項下的“分析”“分析工具”中，選擇“方差分析：可重復(fù)的雙因素分析”，確定后，選擇輸入?yún)^(qū)域、每一樣本的行數(shù)及參數(shù)以及輸入選項，確定，即可完成分析。如果“數(shù)據(jù)”選項下，沒有“分析工具”，請在Excel選項的“加載項”中，將“分析工具”添加到Excel加載項中。

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liting李

做方差分析需要什么條件？

方差分析的條件有4條，缺一不可：1）數(shù)據(jù)必須是連續(xù)的；2）觀察必須是相互獨(dú)立的；3）數(shù)據(jù)正態(tài)分布；4）組間variance相同。深入解讀：1）數(shù)據(jù)必須是連續(xù)的例如血壓，就是一個真正的連續(xù)變量，可以是90，可以是91，也可以是90.5 或者 90.2。評分在嚴(yán)格意義上不是連續(xù)變量，雖然有1/2/3/4，但沒有1.3 或者 2.8。2）觀察必須是獨(dú)立的加入一個研究某抗高血新藥的臨床試驗，研究對象中很多

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liting李

方差分析是否要求每一組樣本量相同？

方差分析用于兩個及兩個以上樣本均數(shù)差別的顯著性檢驗。不要求樣本量相同的。

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zjjwf

相關(guān)分析與回歸分析的區(qū)別和聯(lián)系是什么？

一、回歸分析和相關(guān)分析主要區(qū)別是：1、在回歸分析中,y被稱為因變量,處在被解釋的特殊地位,而在相關(guān)分析中,x與y處于平等的地位,即研究x與y的密切程度和研究y與x的密切程度是一致的；2、相關(guān)分析中,x與y都是隨機(jī)變量,而在回歸分析中,y是隨機(jī)變量,x可以是隨機(jī)變量,也可以是非隨機(jī)的,通常在回歸模型中,總是假定x是非隨機(jī)的；3、相關(guān)分析的研究主要是兩個變量之間的密切程度,而回歸分析不僅可以揭示x對y

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michelle.qin

統(tǒng)計學(xué)-錯題收集

卡方=（25-1）*0.0036/0.0025=34.56計算kfa/2和kf1-a/2kfa/2：kf1-a/2：卡方落在（kf1-a/2，kfa/2）之間，落在接受域，接受H0，H0是無差異，認(rèn)為無差異

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hcy吃貓的魚

1.導(dǎo)數(shù)表達(dá)式中多多少除多少；2.乘積的導(dǎo)數(shù)：每次求一個導(dǎo)數(shù)，然后再加總求和；3.復(fù)合函數(shù)：由外而內(nèi)一層一層的求；4.函數(shù)求導(dǎo)網(wǎng)址：https://zs.symbolab.com/5.行列式的本質(zhì)是一個數(shù)；6.行列式計算方法：1.對角線法則(僅適用于二階、三階)； 2.利用行列式性質(zhì)（將行列式轉(zhuǎn)化為三角形行列式）7.n階行列式是n！項的代數(shù)和；8.用一個數(shù)乘以行列式，常數(shù)k只能乘以其中的某一行或某

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liting李

統(tǒng)計分析差異檢驗中，說不存在顯著差異是指什么意思

當(dāng)數(shù)據(jù)之間具有了顯著性差異，就說明參與比對du的數(shù)據(jù)不是來自于同一總體（zhiPopulation），而是來自于具有差異的兩個不同總體，這種差異可能因參與比對的數(shù)據(jù)是來自不同實驗對象的，比如一些一般能力測驗中，大學(xué)學(xué)歷被試組的成績與小學(xué)學(xué)歷被試組會有顯著性差異。也可能來自于實驗處理對實驗對象造成了根本性狀改變，因而前測后測的數(shù)據(jù)會有顯著性差異。通常情況下，實驗結(jié)果達(dá)到0.05水平或0.01水平，才

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趙娜0418

歸一化和標(biāo)準(zhǔn)化的區(qū)別是什么？

歸一化和標(biāo)準(zhǔn)化的區(qū)別：歸一化是將樣本的特征值轉(zhuǎn)換到同一量綱下把數(shù)據(jù)映射到[0,1]或者[-1, 1]區(qū)間內(nèi)，僅由變量的極值決定，因區(qū)間放縮法是歸一化的一種。標(biāo)準(zhǔn)化是依照特征矩陣的列處理數(shù)據(jù)，其通過求z-score的方法，轉(zhuǎn)換為標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布，和整體樣本分布相關(guān)，每個樣本點都能對標(biāo)準(zhǔn)化產(chǎn)生影響。它們的相同點在于都能取消由于量綱不同引起的誤差；都是一種線性變換，都是對向量X按照比例壓縮再進(jìn)行平

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趙娜0418

如何區(qū)分方差分析和卡方檢驗？

一、區(qū)分1、變量連續(xù)不同方差分析用于連續(xù)變量的推斷統(tǒng)計：卡方檢驗主要用于間斷變量的推斷統(tǒng)計2、變量數(shù)目不同對于兩組以上的連續(xù)變量要對其總體做平均數(shù)差異顯著性檢驗，可以用方差分析對總體上三種類型的人對于教育舉措所表示的態(tài)度是否一致可以用卡方檢驗。二、材料1、方差分析：三組被試的身高分?jǐn)?shù)做總體是否有差異的檢驗2、卡方檢驗：已知三組不同性質(zhì)的人員（老師、家長和學(xué)生）對于某一教育舉措的觀點的不同人數(shù)。三、

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于家崎

數(shù)據(jù)分析統(tǒng)計學(xué)——假設(shè)檢驗

假設(shè)檢驗——已知部分信息但不知道是否正確假設(shè)檢驗的概念（1）假設(shè)（hypothesis）一般定義：對事物未知事實的一種陳述。統(tǒng)計學(xué)定義：對總體參數(shù)的的數(shù)值所作的一種陳述。（2）假設(shè)檢驗（hypothesis testing）1）定義：事先對總體參數(shù)或分布形式作出某種假設(shè)，然后利用樣本信息來判斷原假設(shè)是否成立；2）地位：是統(tǒng)計方法（描述性統(tǒng)計和推斷性統(tǒng)計）中推斷性統(tǒng)計（參數(shù)估計和假設(shè)檢驗）的兩大方

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姚慧揚(yáng)

算法特征匯總

最小二乘法（1）多元回歸中，ols 可以處理多個自變量的情況，尋求殘差平方和最小化；（2）將數(shù)據(jù)視為矩陣，利用線性代數(shù)尋求系數(shù)最優(yōu)化，對內(nèi)存要求很高；（3）大數(shù)據(jù)場景下，存在線性和內(nèi)存約束問題。（4）小數(shù)據(jù)情況的常用算法；正則化法（1）一方面尋求最小化模型誤差，另一方面可以減少模型復(fù)雜度（取 L1 絕對值），如自變量個數(shù)很多的時候，選擇較少的重要變量來表示模型。（2）有利于消除共線性和過擬合現(xiàn)

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michelle.qin

巧用Excel計算行列式和矩陣

1、行列式的計算公式： = MDETERM(數(shù)據(jù)區(qū)域)，直接回車即可得到結(jié)果2、矩陣的乘法公式：= MMULT(矩陣A數(shù)據(jù)區(qū)域,矩陣B數(shù)據(jù)區(qū)域)選中結(jié)果區(qū)域，輸入公式，同時Ctrl+Shift+Enter3、矩陣的逆矩陣公式：= MINVERSE(數(shù)據(jù)區(qū)域)選中結(jié)果區(qū)域，輸入公式，同時Ctrl+Shift+Enter4、輸出指定維度的單位矩陣公式：= MUNIT(維度數(shù))選中結(jié)果區(qū)域，輸入公式，同

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開花結(jié)果02

統(tǒng)計：已知X~N(3,9)，則P(X>2)怎么計算？

問題：已知X~N(3,9)，則P(X>2)怎么計算？解答：已知x服從均值為3，方差為9的正態(tài)分布，求x>2的概率第一步：我們首先將這個正太分布標(biāo)準(zhǔn)化，均值為3，標(biāo)準(zhǔn)差為,3，則p>(2-3)/3=-1/3第二步：查表，我們的表是查的左側(cè)的面積，所以變換成p(x>-1/3)=p(x

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michelle.qin

<復(fù)習(xí)>統(tǒng)計學(xué) Day1 - part 2

描述統(tǒng)計分析可以從以下五個角度考慮：一、總體規(guī)模的描述 —— 總量指標(biāo)（1）反映一定時間、空間條件下某種現(xiàn)象的總體規(guī)模、總水平或總成功的統(tǒng)計指標(biāo)。（2）分類：二、對比關(guān)系的描述 —— 相對指標(biāo)（1）又稱“相對數(shù)”，是兩個有相互聯(lián)系的指標(biāo)數(shù)值之比。（2）常用相對指標(biāo)的計算三、集中趨勢的描述 —— 平均指標(biāo)（1）一組數(shù)據(jù)向其中心值靠攏的趨勢。（2）測度集中趨勢：尋找數(shù)據(jù)水平的代表值或者中心值。（3）指

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liuyong2730

phthon統(tǒng)計分析

有點跟不上了。復(fù)習(xí)了下統(tǒng)計學(xué)相關(guān)內(nèi)容。學(xué)過的知識還是要不斷的鞏固。推斷統(tǒng)計的三大中心內(nèi)容是什么？抽樣分布，參數(shù)估計和假設(shè)檢驗。

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