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詹惠兒

判斷分布是哪種類型的目的和使用環(huán)節(jié)是什么呢？

問：判斷分布是哪種類型的目的和使用環(huán)節(jié)是什么呢？答：判斷分布是哪種類型的目的主要是看符不符合檢驗(yàn)的前提假設(shè)，例如t-檢驗(yàn)的假設(shè)是檢驗(yàn)的數(shù)據(jù)滿足正態(tài)分布，小樣本不滿足正態(tài)分布的數(shù)據(jù)用t-檢驗(yàn)就會造成較大的偏差，一般是在小數(shù)據(jù)中會考慮這個(gè)問題，在大數(shù)據(jù)中基本不用去判別數(shù)據(jù)的分布類型，因?yàn)榇髷?shù)定理中證明了，樣本數(shù)>=30時(shí)，樣本均值的分布可以近似看做正態(tài)分布。

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讀童話的狼

線性回歸模型的殘差項(xiàng)是不是要滿足一些假設(shè)？

線性回歸模型的的假設(shè)有：1、隨抄機(jī)誤差項(xiàng)是一個(gè)期望值或平均值為0的隨機(jī)變量；2、對于解釋變量的所有觀測值，隨機(jī)誤差項(xiàng)有相同的方差；3、隨機(jī)誤差項(xiàng)彼此不相關(guān)；4、解釋變量是確定性變量，不是隨機(jī)變量，與隨機(jī)誤差項(xiàng)彼此之間相互獨(dú)立；5、解釋變量之間不存在精確的（完全的）線性關(guān)系，即解釋變量的樣本觀測值矩陣是滿秩矩陣；6、隨機(jī)誤差項(xiàng)服從正態(tài)分布。

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讀童話的狼

回歸模型的內(nèi)生性是什么？

矩陣應(yīng)該是殘差和自變量的相關(guān)性,理論上,殘差和自變量應(yīng)該是獨(dú)立的

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讀童話的狼

在回歸分析中,F檢驗(yàn)和t檢驗(yàn)各有什么作用?

一元線性回歸里t檢驗(yàn)和f檢驗(yàn)等價(jià)，百但在多元線性回歸里，t檢驗(yàn)可以檢驗(yàn)各個(gè)回歸系數(shù)顯著性度，f檢驗(yàn)用來檢驗(yàn)總體回歸關(guān)系的顯著性。t檢驗(yàn)常能用作檢驗(yàn)回歸方程中各個(gè)參數(shù)的顯著性，而f檢驗(yàn)則能用作檢驗(yàn)整個(gè)回歸關(guān)系的顯著性。各解釋變知量聯(lián)合起來道對被解釋變量有顯著的線性關(guān)系，并不意味著每一個(gè)解釋變量分別對被解釋變量有顯著的線性關(guān)系。在一般情形下內(nèi),t檢驗(yàn)與F檢驗(yàn)的結(jié)果沒有必然聯(lián)系;但當(dāng)解釋變量之間兩兩

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LXM21

怎樣判斷微分方程是線性還是非線性？

線性指量與量之間按比例、成直線關(guān)系，在數(shù)學(xué)上可以理解為一階導(dǎo)數(shù)為常數(shù)的函數(shù)；非線性則指不按比例、不成直線的關(guān)系，一階導(dǎo)數(shù)不為常數(shù)。對于一階微分方程,形如:y' p(x)y q(x)=0的稱為"線性。比如:y'=sin(x)y是線性的，但y'=y^2不是線性的。注意:(1)y'前的系數(shù)不能含y,但可以含x,如:y*y'=2 不是線性的x*y'=2 是線性的(2)y前的系數(shù)也不能

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LXM21

殘差是什么？

殘差在數(shù)理統(tǒng)計(jì)中是指實(shí)際觀察值與估計(jì)值(擬合值)之間的差。"殘差"蘊(yùn)含了有關(guān)模型基本假設(shè)的重要信息。如果回歸模型正確的話，我們可以將殘差看作誤差的觀測值。無論是多么深入的研究，都存在一定的偏差，需要用殘差來表示不能解釋的部分。在回歸分析中，測定值與按回歸方程預(yù)測的值之差，以δ表示。殘差δ服從正態(tài)分布N(0，σ2)。

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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(shù)據(jù)清洗缺失值處理異常值處理：三倍標(biāo)準(zhǔn)差以外的數(shù)值分類變量步驟三：相關(guān)性分析探索所有自變量與因變量的相關(guān)性，得出相關(guān)系數(shù)，并畫出散點(diǎn)圖步驟四：分割測試集訓(xùn)練集20%的數(shù)據(jù)作為測試集80%的數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練集步驟五：回歸F檢驗(yàn)T檢驗(yàn)R^2：一元線性回歸，看R^2：多元線性回歸，看調(diào)整R^2步驟六：模型調(diào)優(yōu)殘差服從正態(tài)分布含義：殘差服從

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詹惠兒

logit和logistic模型有什么聯(lián)系及區(qū)別？

問：logit和logistic模型有什么聯(lián)系及區(qū)別？答：二者區(qū)別及聯(lián)系總結(jié)如下：(1)二者的根本區(qū)別在于廣義化線性模型中的聯(lián)系函數(shù)的形式。logit采用對數(shù)形式log(a),logistic形式為log(a/1-a)。(2)應(yīng)用上，普通logistic的響應(yīng)變量是二元的，多元logistic的因變量可為多元。logit的響應(yīng)變量可以是多元的。(3)統(tǒng)計(jì)軟件spss中: logi

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shauna570392

StandardScaler()函數(shù)的 with_std=True,with_mean=True這兩個(gè)參數(shù)有什么用？

sklearn.preprocessing.StandardScaler(copy=True, with_mean=True, with_std=True)這個(gè)函數(shù)用于給數(shù)據(jù)進(jìn)行去均值和方差歸一化處理copy：?如果為false,就會用歸一化的值替代原來的值;如果被標(biāo)準(zhǔn)化的數(shù)據(jù)不是np.array或scipy.sparse CSR matrix, 原來的數(shù)據(jù)還是被copy而不是被替代wit

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shauna570392

stats.ttest_1samp(data["總耗"],3)，把這個(gè)3改到很大，為什么最后的輸出結(jié)果是0了？

這里是判斷與后面所設(shè)置的值差異是否顯著，改到很大的值以后，說明是較強(qiáng)的判定結(jié)果，完全拒絕假定的參數(shù)取值了

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mskmdb

計(jì)算分布臨界值

在計(jì)算分布臨界值可以通過Excel公式計(jì)算，例如：正態(tài)分布 NORM.INV()卡方分布 CHISQ.INV()T分布 T.INV()等等同樣我們也可以通過查表獲得具體值例如

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讀童話的狼

什么時(shí)候用幾何平均什么時(shí)候用算數(shù)平均呢？

算術(shù)平均數(shù)的公式：M=(X1 X2 ... Xn)/n主要用途：反映數(shù)據(jù)的集中趨勢作zhidao的測度值。幾何平均數(shù)的公式：（X1×X2×...×Xn）的n次方根主要用途：1、對比率、指數(shù)等進(jìn)行權(quán)平均；2、計(jì)算平均發(fā)展速度。

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LXM21

定距和定比變量怎么理解？

（1）定距變量是對事物類別或次序之間距離的測度。定距數(shù)據(jù)可以進(jìn)行加、減運(yùn)算，不能進(jìn)行乘、除運(yùn)算，因?yàn)槎ň喑叨戎袥]有絕對零點(diǎn)。例如，30°C和20℃之間相差10℃，-30℃和-20℃之間也是相差10℃。再比如，1等星比2等星亮10倍，0等星比1等星亮10倍。（定距尺度中的“0”是作為比較的標(biāo)準(zhǔn)，不表示沒有）。（2）定比變量定變量除了具有定距變量的特性外，還具有一個(gè)真正的零點(diǎn)，可以進(jìn)行乘、除運(yùn)算

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LXM21

半正定和半負(fù)定是什么意思？

（1）正定矩陣定義一個(gè)n×n的埃爾米特矩陣M是正定的當(dāng)且僅當(dāng)對于每個(gè)非零的復(fù)向量z，都有z*Mz > 0，則稱M為正定矩陣，其中z* 表示z的轉(zhuǎn)置矩陣。當(dāng)z*Mz > 0弱化為z*Mz≥0時(shí)，稱M是半正定矩陣由于M是埃爾米特矩陣，經(jīng)計(jì)算可知，對于任意的復(fù)向量z，z*Mz必然是實(shí)數(shù)，從而可以與0比較大小.（2）負(fù)定矩陣與正定矩陣相對應(yīng)，一個(gè)n×n的埃爾米特矩陣M是負(fù)定矩陣,當(dāng)且僅當(dāng)對非零的復(fù)

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若水若谷

統(tǒng)計(jì)學(xué)：如何求中心移動(dòng)平均值？

假設(shè)2000年有四個(gè)季度某商品其銷售量為25、32、37、26。2001年分別為30、38、42、30。則其中心化移動(dòng)平均值（CMA）＝前四zd個(gè)季度的平版均值（25＋32＋37＋26）／4加上接下來的四個(gè)季度的平均值（32＋37＋26＋30）／4最后再將以上求出的值求平均值即可，其余季度的中心化平均值求法與權(quán)之一致。對于求四季度開始的一年的前兩個(gè)季度是沒有CMA的，最后一年的后兩個(gè)季

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LXM21

特征值均大于0是不是正定?

正定陣要求矩陣是對稱的。設(shè)M是n階方陣，如果對任何非零向量z，都有zMz> 0，其中z表示z的轉(zhuǎn)置，就稱M正定矩陣。判斷矩陣正定的條件：（1）矩陣的所有特征值均大于0（2）各階主子式大于都為正（3）矩陣合同于單位陣

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PhilipLiang

齊次線性方程組有非零解的條件--筆記整理

定理一個(gè)齊次線性方程組有非零解的充分且必要條件是：它的系數(shù)矩陣的秩r小于它的未知量的個(gè)數(shù)n。推論1 含有n個(gè)未知量n個(gè)方程的齊次線性方程組有非零解的充分且必要e799bee5baa6e79fa5e98193e4b893e5b19e31333365666238條件是：方程組的系數(shù)行列式等于零。推論2 若在一個(gè)齊次線性方程組中，方程的個(gè)數(shù)m小于未知量的個(gè)數(shù)n，那么這個(gè)方程組一定有非零

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讀童話的狼

橫截面數(shù)據(jù)和時(shí)間序列怎么區(qū)分？

時(shí)間序列數(shù)據(jù)和百橫截面數(shù)據(jù)，對某個(gè)統(tǒng)計(jì)指數(shù)在不同時(shí)期進(jìn)行觀測，將得到的數(shù)據(jù)按時(shí)間度先后次序進(jìn)行排列，這樣得到的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)稱為時(shí)間序列數(shù)據(jù)。每月的銷售額、每季度的進(jìn)口額、每年末的存款余額等都是時(shí)間回序列數(shù)據(jù)。與此不同，若某個(gè)指標(biāo)在不同的個(gè)體上進(jìn)行觀測，則答得到該指標(biāo)的一組橫截面數(shù)據(jù)。

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趙娜0418

拉格朗日函數(shù)有什么作用？

目標(biāo)百函數(shù) f(x)約束函數(shù) c(x)x是R^n中的向量，度f: R^n —> R, c: R^n —> R^my是R^m中的向量Lagrange函數(shù)內(nèi)L(x,y)=f(x) 是內(nèi)積Lagrange函數(shù)用來研究約束優(yōu)化問題（條件容極值問題）

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詹惠兒

sum_sq 跟mean_sq 是什么？

問：sum_sq 跟mean_sq 是什么？答：sum_sq即error sum of square是誤差平方和，表示實(shí)驗(yàn)誤差大小的偏差平方和，在相同的條件下各次測定值xi對測定平均值x的偏差平方后再加和∑(xi-x)2。mean_sq即Mean Squared Error，也就是均方誤差，均方誤差是指參數(shù)估計(jì)值與參數(shù)真值之差平方的期望值;MSE可以評價(jià)數(shù)據(jù)的變化程度，MSE的值越小

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