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LXM21

殘差圖怎么看

進行回歸診斷，通?？捎脷埐顖D進行。所謂殘差圖，就是以因變量的觀測值yj 或自變量值X1j 、X2j、...Xkj或因變量回歸值等為橫坐標，且以殘差或其標準化數值為縱坐標所作出的散點圖。 "殘差圖"以回歸方程的自變量為橫坐標，以殘差為縱坐標，將每一個自變量的殘差描在該平面坐標上所形成的圖形。當描繪的點圍繞殘差等于0的直線上下隨機散布，說明回歸直線對原觀測值的擬合情況良好。否則，說明回歸直線對

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若水若谷

統(tǒng)計學：常見的抽樣方法

1. 概率抽樣——包括等概率抽樣和不等概率抽樣概率抽樣也稱為隨機抽樣，是指遵循隨機原則進行的抽樣，總體中每個單位都有一定的機會被選入樣本。其特點有：（1）抽樣時是按一定的概率以隨機原則抽取樣本。（2）每個單位被抽中的概率是已知的，或是可以計算出來的。（3）當用樣本對總體目標量進行估計時，要考慮到每個樣本單位被抽中的概率。常用抽樣方式有：（1）簡單隨機抽樣定義：從包括總體N個單位的抽樣框

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默念641

同比與環(huán)比關系區(qū)分

1.環(huán)比指的是，相鄰兩月進行比較，比上個月數據，如：2020年5月的數據與2020年4月數據比較稱為環(huán)比；同比指的是，歷史同期數據進行比較，如：2020年5月數據與2019年5月數據比較稱為同比。2.同比和環(huán)比側重點不同，環(huán)比會突出顯示數據的短期趨勢，會受到季節(jié)等因素的影響。而同比更加側重反映長期的大趨勢，也就規(guī)避了季節(jié)的因素。3.同比=（本期數-同期數）/同期數*100%。4.環(huán)比=（本期

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LXM21

共線性產生的后果

1、完全多重共線性下參數估計量不存在2、完全多重共線性下估計量非有效。多重共線性使參數估計值的方差增大。3、參數估計量經濟含義不合理4、變量的顯著性檢驗失去意義?？赡軐⒅匾慕忉屪兞颗懦谀Ｐ椭?。5、模型的預測功能失效。變大的方差容易使區(qū)間預測的“區(qū)間”變大，使預測失去意義。

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PhilipLiang

使用Python進行T檢驗--整理

引入第三方庫from scipy.stats import ttest_1samp, ttest_ind, ttest_rel, levenefrom scipy import stats三種T檢驗均進行雙側檢驗H0:μ=μ0 H1:μ=μ0單樣本T檢驗(ttest_1samp)使用ttest_1samp()函數可以進行單樣本T檢驗，比如檢驗一列數據的均值與1的差異是否顯著

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讀童話的狼

方差分析與回歸分析有什么聯(lián)系？

方差分析主要研究各變量對結果的影響程度的定性關系，從而剔除對結果影響較小的變量，提高試驗的效率和精度。而回歸分析是研究變量與結果的定量關系，得出相應的數學模式?；貧w分析中，會用到方差分析來判斷各變量對結果的影響程度，從而確定哪些因素是應該納入到回歸方程中，哪些由于對結果影響的方差小而不應該納入到回歸方程中。另外，方差分析主要是研究的分類x與數值y的關系，回歸分析主要是研究數值x與數值y的關系

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anranhui

圖表分類——體現(xiàn)數據間關系

圖表將復雜的數據轉變成清晰的可視化效果，能直觀體現(xiàn)數據間關系比較類：柱形圖、條形圖、折線圖、雷達圖構成類：餅圖、樹狀圖、旭日圖分布、聯(lián)系：散點圖、氣泡圖統(tǒng)計類：直方圖、箱型圖箱型圖：體現(xiàn)單類別或多類別數據間的相關性，快速了解一批數據四分值、平均值及離散值的分布情況舉例：下四分位：下四分位數的位置，（樣本個數 1）/4 中位：中位數的位置，

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陳革007

Python 統(tǒng)計學習:決策樹

一,決策樹-解決分類問題的一般方法1、模型構建（歸納）通過對訓練集合的歸納，建立分類模型。 2、預測應用（推論）根據建立的分類模型，對測試集合進行測試二, 決策樹的本質?決策樹是一種典型的分類方法?首先對數據進行處理，利用歸納算法生成可讀的規(guī)則和決策樹，?然后使用決策對新數據進行分析。?本質上決策樹是通過一系列規(guī)則對數據進行分類的過程。三,決策樹的優(yōu)點?1、推理過程容

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clbe2x2

分享：SQLzoo一個非常經典純實操刷題的網站

傳送鏈接：SQLzoo理論：實操：★★★★★難度：★★★推薦：★★★★分享來自阿震：一個非常經典純實操刷題的網站，沒什么好說的了，學會了上面的視頻就使勁刷。盡量做到舉一反三，面試任何公司數據分析師職位sql基本不成問題。當然如果你要做sql開發(fā)sql數據庫管理員這個就太淺了。Sqlzoo答案全集：https://https://blog.csdn.net/q370835062/arti

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若水若谷

統(tǒng)計學：因子分析的基本原理和步驟

1. 基本思想因子分析是一類常用的數值型變量降維并進行維度分析的方法，其經常采用主成分法作為其因子載荷矩陣的估計方法，在特征向量方向上，使用特征值的平方根進行加權，最后通過因子旋轉，使得變量的權重在不同因子上更加兩極分化。常用最大方差法進行因子旋轉，這種方法是一種正交旋轉。 2. 因子分析的一般步驟第1步：數據檢驗。用于因子分析的變量必須是相關的，一般相關矩陣中大部分相關系數小于0.3，就

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xmd11

MySQL中無GROUP BY情況下直接使用HAVING語句的問題探究

https://www.jb51.net/article/66992.htm

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劉津銘~

如何擁有數據分析思維？小白避雷【轉載自：三元方差】

很多人掌握了很多數據分析工具和技能，依然做不好數據分析。面對具體的業(yè)務問題，我們還是容易兩眼一抹黑，單單會工具和技能是不夠的，還必須擁有數據分析思維。數據思維決定了你如何思考問題，如何搭配這些分析方法，如何得出結論，如何確定問題。那么究竟什么是分析思維呢？我認為有以下幾個方面。1、說事實，而不是觀點數據分析師第一個要訓練的思維方式便是：只說事實，不說觀點。事實和觀點這兩個名詞看起來區(qū)別很

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clbe2x2

幫助你提高學習專注度——專注白噪音

會不會因為周圍環(huán)境的嘈雜無法集中注意力，帶上耳機聽音樂又被音樂聲所吸引？試試看專注白噪音吧，音頻為20~20000赫茲的白噪音能夠幫助你過濾掉周圍其他環(huán)境噪音，穩(wěn)定平和的聲音帶你進入一個專注的世界。歌名：Sunrise Comes to the Jungle Nature；White Noise: Standing Fan；White Noise: Standing Fan；White Nois

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clbe2x2

數據分析師分析流程

數據分析的流程，簡單來說分為以下六個步驟：明確分析的目的，提出問題。只有弄清楚了分析的目的是什么，才能準確定位分析因子，提出有價值的問題，提供清晰的指引方向。數據采集。收集原始數據，數據來源可能是豐富多樣的，一般有數據庫、互聯(lián)網、市場調查等。具體辦法可以通過加入“埋點”代碼，或者使用第三方的數據統(tǒng)計工具。數據處理。對收集到的原始數據進行數據加工，主要包括數據清洗、數據分組、數據檢索、數據抽取

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讀童話的狼

卡方值的大小代表什么？

卡方分布是n個相互獨立的服從標準正態(tài)分布的隨機變量的平方和的分布。由此可知，卡方是沒有負數的，卡方值越大P值就越小，越顯著，拒絕原假設的把握越大。

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若水若谷

統(tǒng)計學：因子分析基本思想

因子分析是一類常用的數值型變量降維并進行維度分析的方法，其經常采用主成分法作為其因子載荷矩陣的估計方法，在特征向量方向上，使用特征值的平方根進行加權，最后通過因子旋轉，使得變量的權重在不同因子上更加兩極分化。常用最大方差法進行因子旋轉，這種方法是一種正交旋轉。

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若水若谷

統(tǒng)計學：主成分分析基本思想

主成分分析是一類常用的針對數值型變量的降維方法，選取能夠最大化解釋數據變異的成分，將數據從高維降到低維，同時保證各個維度之間正交。主成分分析適用于具有相關關系的變量，當分析中所選的變量具有不同的量綱，且差別比較大的情況下，應選擇相關系數矩陣進行主成分分析。主成分分析的具體方法是對變量的協(xié)方差矩陣或相關系數矩陣求取特征值和特征向量，經證明，對應最大特征值的特征向量，其方向正是協(xié)方差矩陣變異最大的

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bowan.

這些小知識點，還是記一下吧

1.excel函數在某些情況存在局限性，拓展自己思維靈活運用函數公式2.sumifs求和函數，第一參數是求和區(qū)域，其他參數為條件（條件間關系為且）3.offset偏移量函數，由基準參照，確定行偏移和列偏移，以及最終得到的是一個單元格（enter）或一個區(qū)域（ctrl shift enter）4.查找類函數，match可以得到指定單元格內容在指定區(qū)域的行號或列號,index,vlooku

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pkwwwsas

時間類指標

YTD：從年初到當前日期為止的指定維度的匯總值QTD：從季度初到當前日期為止的指定維度的匯總值MTD：從月初到當前日期為止的指定維度的匯總值

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shauna570392

方差比的置信區(qū)間有什么用？

算出來的置信區(qū)間代表在90%的置信水平下，方差比落在這個區(qū)間說明男女支出有差異，否則無差異

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