99999久久久久久亚洲,欧美人与禽猛交狂配,高清日韩av在线影院,一个人在线高清免费观看,啦啦啦在线视频免费观看www

<style id="zodbz"></style>

<sub id="zodbz"><p id="zodbz"></p></sub>

熱線(xiàn)電話(huà)：13121318867

登錄

開(kāi)花結(jié)果02

統(tǒng)計(jì)學(xué)：什么是自由度

自由度：指一組數(shù)據(jù)中可以自由取值的變量的個(gè)數(shù)當(dāng)樣本個(gè)數(shù)為n時(shí)，若樣本均值給定了，則施加給這n各觀(guān)測(cè)值的約束個(gè)數(shù)就是1個(gè)。因此只有n-1個(gè)數(shù)據(jù)可以自由取值。如果施加k個(gè)約束，則自由度為n-k從理論上講，調(diào)整自由度是為了保證估計(jì)量的無(wú)偏性。

27.2806

2

3

0

關(guān)注作者

收藏

開(kāi)花結(jié)果02

統(tǒng)計(jì)學(xué)：嶺回歸

嶺回歸是一種改良的最小二乘估計(jì)法，實(shí)質(zhì)上是一種改良的最小二乘估計(jì)法，通過(guò)放棄最小二乘法的無(wú)偏性，以損失部分信息、降低精度為代價(jià)獲得回歸系數(shù)更為符合實(shí)際、更可靠的回歸方法，對(duì)病態(tài)數(shù)據(jù)的擬合要強(qiáng)于普通的最小二乘法OLS。本質(zhì)是在自變量信息矩陣的主對(duì)角線(xiàn)元素上人為地加入一個(gè)非負(fù)因子。當(dāng)數(shù)據(jù)之間存在多重共線(xiàn)性（自變量高度相關(guān)）時(shí)，就需要使用嶺回歸分析。在存在多重共線(xiàn)性時(shí)，盡管最小二乘法（OLS）測(cè)得的估計(jì)

31.1009

3

5

0

關(guān)注作者

收藏

開(kāi)花結(jié)果02

統(tǒng)計(jì)學(xué)：開(kāi)口組組中值的計(jì)算

開(kāi)口組組中值的計(jì)算公式：=下限+(鄰組組距/2) or =上限-(鄰組組距/2)舉個(gè)例子：

31.1011

4

5

0

關(guān)注作者

收藏

shauna570392

開(kāi)口組如何算組中值？

=下限+(鄰組組距/2)；=上限-(鄰組組距/2)即：

27.2806

2

3

0

關(guān)注作者

收藏

shauna570392

什么是截面數(shù)據(jù)?

截面數(shù)據(jù)(cross- sectional data)是在相同或近似相同的時(shí)間點(diǎn)上收集的數(shù)據(jù)，這類(lèi)數(shù)據(jù)通常是在不同的空間獲得的，用于描述現(xiàn)象在某一時(shí)刻的變化情況。比如，2010 年我國(guó)各地區(qū)的國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值就是截面數(shù)據(jù)。

27.2807

3

3

0

關(guān)注作者

收藏

zjjwf

數(shù)據(jù)的分類(lèi)

將數(shù)據(jù)按照計(jì)量尺度：1.分類(lèi)型數(shù)據(jù)（定義：對(duì)事物進(jìn)行分類(lèi)的結(jié)果）（特點(diǎn)：數(shù)據(jù)表現(xiàn)為類(lèi)別，用文字來(lái)表述）2.順序型數(shù)據(jù) （定義：對(duì)事物類(lèi)別順序的測(cè)度）（特點(diǎn)：數(shù)據(jù)表現(xiàn)為類(lèi)別，用文字來(lái)表述）3.數(shù)值型數(shù)據(jù) （定義：對(duì)事物的精確測(cè)度）（特點(diǎn)：結(jié)果表現(xiàn)為具體的數(shù)字）按與時(shí)間的關(guān)系不同：截面數(shù)據(jù)：是不同主體在同一時(shí)間點(diǎn)或同一時(shí)間段的數(shù)據(jù)，也稱(chēng)靜態(tài)數(shù)據(jù)，是樣本數(shù)據(jù)中的常見(jiàn)類(lèi)型之一。時(shí)間序列數(shù)據(jù)：是

22.5580

6

2

0

關(guān)注作者

收藏

zjjwf

數(shù)據(jù)的分類(lèi)

將數(shù)據(jù)按照計(jì)量尺度：1.分類(lèi)型數(shù)據(jù)（定義：對(duì)事物進(jìn)行分類(lèi)的結(jié)果）（特點(diǎn)：數(shù)據(jù)表現(xiàn)為類(lèi)別，用文字來(lái)表述）2.順序型數(shù)據(jù) （定義：對(duì)事物類(lèi)別順序的測(cè)度）（特點(diǎn)：數(shù)據(jù)表現(xiàn)為類(lèi)別，用文字來(lái)表述）3.數(shù)值型數(shù)據(jù) （定義：對(duì)事物的精確測(cè)度）（特點(diǎn)：結(jié)果表現(xiàn)為具體的數(shù)字）按與時(shí)間的關(guān)系不同：截面數(shù)據(jù)：是不同主體在同一時(shí)間點(diǎn)或同一時(shí)間段的數(shù)據(jù)，也稱(chēng)靜態(tài)數(shù)據(jù)，是樣本數(shù)據(jù)中的常見(jiàn)類(lèi)型之一。時(shí)間序列數(shù)據(jù)：是

22.4547

3

0

0

關(guān)注作者

收藏

zjjwf

數(shù)據(jù)的分類(lèi)

將數(shù)據(jù)按照計(jì)量尺度：1.分類(lèi)型數(shù)據(jù)（定義：對(duì)事物進(jìn)行分類(lèi)的結(jié)果）（特點(diǎn)：數(shù)據(jù)表現(xiàn)為類(lèi)別，用文字來(lái)表述）2.順序型數(shù)據(jù) （定義：對(duì)事物類(lèi)別順序的測(cè)度）（特點(diǎn)：數(shù)據(jù)表現(xiàn)為類(lèi)別，用文字來(lái)表述）3.數(shù)值型數(shù)據(jù) （定義：對(duì)事物的精確測(cè)度）（特點(diǎn)：結(jié)果表現(xiàn)為具體的數(shù)字）按與時(shí)間的關(guān)系不同：截面數(shù)據(jù)：是不同主體在同一時(shí)間點(diǎn)或同一時(shí)間段的數(shù)據(jù)，也稱(chēng)靜態(tài)數(shù)據(jù)，是樣本數(shù)據(jù)中的常見(jiàn)類(lèi)型之一。時(shí)間序列數(shù)據(jù)：是

22.4165

2

3

0

關(guān)注作者

收藏

小懶愛(ài)科比

統(tǒng)計(jì)（數(shù)據(jù)挖掘）的概述

入門(mén)~統(tǒng)計(jì)學(xué)DAY1的概述內(nèi)容匯總

22.4467

3

2

0

關(guān)注作者

收藏

開(kāi)花結(jié)果02

統(tǒng)計(jì)：什么是截面數(shù)據(jù)和時(shí)間序列數(shù)據(jù)

按照被描述的現(xiàn)象與時(shí)間的關(guān)系，可以將統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)分為截面數(shù)據(jù)和時(shí)間序列數(shù)據(jù)。截面數(shù)據(jù)(cross- sectional data)是在相同或近似相同的時(shí)間點(diǎn)上收集的數(shù)據(jù)，這類(lèi)數(shù)據(jù)通常是在不同的空間獲得的，用于描述現(xiàn)象在某一時(shí)刻的變化情況。比如，2010 年我國(guó)各地區(qū)的國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值就是截面數(shù)據(jù)。時(shí)間序列數(shù)據(jù)(time series data)是在不同時(shí)間收集到的數(shù)據(jù)，這類(lèi)數(shù)據(jù)是按時(shí)間順序收集到的，用于描

31.1356

4

3

0

關(guān)注作者

收藏

讀童話(huà)的狼

OLS是可以處理大數(shù)據(jù)嗎?

OLS（最小二乘法）是一種數(shù)學(xué)優(yōu)化技術(shù)。它通過(guò)最小化誤差的平方和尋找數(shù)據(jù)的最佳函數(shù)匹配。利用最小二乘法可以簡(jiǎn)便地求得未知的數(shù)據(jù)，并使得這些求得的數(shù)據(jù)與實(shí)際數(shù)據(jù)之間誤差的平方和為最小。最小二乘法還可用于曲線(xiàn)擬合。其他一些優(yōu)化問(wèn)題也可通過(guò)最小化能量或最大化熵用最小二乘法來(lái)表達(dá)?！督y(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)方法》中提到，回歸學(xué)習(xí)最常用的損失函數(shù)是平方損失函數(shù)，在此情況下，回歸問(wèn)題可以著名的最小二乘法來(lái)解決。最小二乘法是機(jī)

24.9111

4

2

0

關(guān)注作者

收藏

是微微呀！

震驚！世上竟然有如此詳細(xì)的數(shù)理統(tǒng)計(jì)知識(shí)點(diǎn)總結(jié)！

【轉(zhuǎn)】https://wenku.baidu.com/view/d2fc53243b68011ca300a6c30c2259010202f3b2.html害，看在這個(gè)標(biāo)題這么羞恥（？）的份上，給個(gè)一鍵三連……啊不是，給個(gè)贊吧！拜托啦，這對(duì)我真的很重要（玩梗過(guò)度）

29.7788

2

4

0

關(guān)注作者

收藏

開(kāi)花結(jié)果02

統(tǒng)計(jì)學(xué)：數(shù)據(jù)類(lèi)型整理

不同類(lèi)型的數(shù)據(jù)一定要用不同的方法進(jìn)行分析第一種：離散型：全體自然數(shù)連續(xù)型數(shù)據(jù)：全體實(shí)數(shù)稠密性數(shù)據(jù)：全體有理數(shù)區(qū)別區(qū)別一：連續(xù)型可以無(wú)限細(xì)分，離散型不可以無(wú)限細(xì)分區(qū)別二：連續(xù)型數(shù)據(jù)取到任何一個(gè)樣本值的概率都是0第二種分類(lèi)橫截面數(shù)據(jù)：在一個(gè)時(shí)間點(diǎn)或時(shí)間段內(nèi)取到的所有數(shù)據(jù)時(shí)間序列數(shù)據(jù)：考慮時(shí)間屬性的時(shí)候，比如債券，股票，默認(rèn)一次只討論一個(gè)序列面板數(shù)據(jù)：既有時(shí)間屬性，又有空間屬

28.6310

3

0

0

關(guān)注作者

收藏

陳革007

Python 統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí): corr相關(guān)系數(shù)的四種參數(shù)

根據(jù)實(shí)際情況, 將corr 里面的四種不同參數(shù) 都試了一下雖然都是相關(guān)系數(shù), 但實(shí)際情況有不同之處不填和 Pearson的結(jié)果是一樣的 : 度量?jī)勺兞縓和Y之間相互關(guān)系（線(xiàn)性相關(guān)）spearson : 根據(jù)原始數(shù)據(jù)的排序位置進(jìn)行求解kendall: 也是一種秩相關(guān)系數(shù)，不過(guò)它所計(jì)算的對(duì)象是分類(lèi)變量。

31.1736

6

4

0

關(guān)注作者

收藏

是微微呀！

震驚！世間竟有如此詳細(xì)的數(shù)理統(tǒng)計(jì)知識(shí)點(diǎn)總結(jié)！

【轉(zhuǎn)】https://wenku.baidu.com/view/d2fc53243b68011ca300a6c30c2259010202f3b2.html第一次寫(xiě)這種標(biāo)題還有一點(diǎn)羞恥，不如三連……啊不是，來(lái)個(gè)贊吧！

0.0667

1

1

0

關(guān)注作者

收藏

M151****2366

概率論和數(shù)理統(tǒng)計(jì)知識(shí)點(diǎn)總結(jié)(超詳細(xì)版)

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

45.4869

5

7

0

關(guān)注作者

收藏

若水若谷

統(tǒng)計(jì)學(xué)：主成分分析的步驟

主成分分析的步驟第1步：對(duì)原始變量進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化，消除變量水平和量綱的影響。第2步：根據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化后的數(shù)據(jù)計(jì)算相關(guān)系數(shù)矩陣。第3步：求出相關(guān)系數(shù)矩陣的特征根及其對(duì)應(yīng)的單位特征向量。第4步：選擇重要的主成分，并寫(xiě)出主成分表達(dá)式。選取原則：特征根值不小于1，或者選取的主成分的累計(jì)變異達(dá)到80% 以上（即累計(jì)特征根值占總特征根值80%以上）第5步：計(jì)算主成分得分。第6步：根據(jù)主成分得分的數(shù)據(jù)，可進(jìn)一

43.3917

3

4

0

關(guān)注作者

收藏

若水若谷

統(tǒng)計(jì)學(xué)：什么是多重共線(xiàn)性？

多重共線(xiàn)性有兩種情形：1.完全多重共線(xiàn)性；2.不完全多重共線(xiàn)性。多重共性性實(shí)際上研究的是程度問(wèn)題，它是樣本特征，根據(jù)給定的樣本，可以測(cè)度該樣本的多重共線(xiàn)性程度。它對(duì)回歸分析結(jié)果影響的程度，不僅取決于它的強(qiáng)弱，還取決于共線(xiàn)性變量在模型中的重要性。1. 產(chǎn)生原因主要有：經(jīng)濟(jì)變量之間具有共同變化趨勢(shì)；利用截面數(shù)據(jù)建立模型也可能出現(xiàn)多重共性性；模型中包含滯后變量；樣本數(shù)據(jù)的自身原因。2. 完全多重共線(xiàn)

18.6940

2

5

0

關(guān)注作者

收藏

anranhui

絕對(duì)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(duì)論中由一個(gè)時(shí)間維和三個(gè)空間維組成的時(shí)空，為俄裔德國(guó)數(shù)學(xué)家閔可夫斯基(H.Minkowski,1864-1909)最先表述。他的平坦空間（即假設(shè)沒(méi)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(xué)是與狹義相對(duì)論的要求相一致的。閔可夫斯基空間不同于牛頓力學(xué)的平坦空間。阿爾伯特·愛(ài)因斯坦在瑞士蘇黎世聯(lián)邦科技大學(xué)(Eidgen?ssische Technische H

32.1880

5

3

0

關(guān)注作者

收藏

hujiahao

100 數(shù)據(jù)分析指標(biāo)術(shù)語(yǔ) | 超全指標(biāo)字典（上）

按照以下三類(lèi)進(jìn)行匯總:互聯(lián)網(wǎng)常用名詞解釋統(tǒng)計(jì)學(xué)名詞解釋數(shù)據(jù)分析名詞解釋1 互聯(lián)網(wǎng)常用名詞解釋1.PV（Page View）頁(yè)面瀏覽量指某段時(shí)間內(nèi)訪(fǎng)問(wèn)網(wǎng)站或某一頁(yè)面的用戶(hù)的總數(shù)量，通常用來(lái)衡量一篇文章或一次活動(dòng)帶來(lái)的流量效果，也是評(píng)價(jià)網(wǎng)站日常流量數(shù)據(jù)的重要指標(biāo)。PV可重復(fù)累計(jì)，以用戶(hù)訪(fǎng)問(wèn)網(wǎng)站作為統(tǒng)計(jì)依據(jù)，用戶(hù)每刷新一次即重新計(jì)算一次。2.UV（Unique Visitor）獨(dú)立訪(fǎng)

16.6133

5

2

0

關(guān)注作者

收藏

<1…171819…55>

CDA考試動(dòng)態(tài)

考試內(nèi)容

考試地點(diǎn)

CDA報(bào)考指南

報(bào)考流程

考試時(shí)間

報(bào)名費(fèi)用

聯(lián)系我們

<cite id="my9zn"></cite>

<sub id="my9zn"></sub>