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shauna570392

不同檢驗(yàn)的原假設(shè)是什么？

一般情況下原假設(shè)如下，當(dāng)然還要根據(jù)實(shí)際情況，靈活定義

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liting李

標(biāo)準(zhǔn)誤是不是標(biāo)準(zhǔn)差？

標(biāo)準(zhǔn)誤不是標(biāo)準(zhǔn)差。對(duì)一個(gè)總體多次抽樣，每次樣本大小都為n，那么每個(gè)樣本都有自己的平均值，這些平均值的標(biāo)準(zhǔn)差叫做標(biāo)準(zhǔn)誤。標(biāo)準(zhǔn)差是單次抽樣得到的，用單次抽樣得到的標(biāo)準(zhǔn)差可以估計(jì)多次抽樣才能得到的標(biāo)準(zhǔn)誤。

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詹惠兒

相關(guān)分析和回歸分析有什么不同

問：相關(guān)分析和回歸分析有什么不同？答：相關(guān)分析和回歸分析的不同點(diǎn)總結(jié)如下：（1）相關(guān)分析所研究的兩個(gè)變量是對(duì)等關(guān)系，回歸分析所研究的兩個(gè)變量不是對(duì)等關(guān)系，必須根據(jù)研究目的確定其中的自變量、因變量。（2）對(duì)于變量x與y來說，相關(guān)分析只能計(jì)算出一個(gè)反映兩個(gè)變量間相關(guān)密切程度的相關(guān)系數(shù)，計(jì)算中改變x和y的地位不影響相關(guān)系數(shù)的數(shù)值。回歸分析有時(shí)可以根據(jù)研究目的不同分別建立兩個(gè)不同的回歸方程。

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shauna570392

最小二乘法答案的公式怎么是這樣的，和老師講的不一樣？

答案的公式：上課老師講：二者實(shí)際上是一樣的，下面的公式乘開了就變成上面的樣子了：

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shauna570392

怎樣處理自變量的相關(guān)性？

如果自變量具有共線性一般會(huì)手動(dòng)移除出共線性的變量先做下相關(guān)分析，如果發(fā)現(xiàn)某兩個(gè)自變量X（解釋變量）的相關(guān)系數(shù)值大于0.7，則移除掉一個(gè)自變量（解釋變量），然后再做回歸分析。此方法是最直接的方法。

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shauna570392

拒絕域是什么意思？

拒絕域亦稱否定域，又稱臨界域，是統(tǒng)計(jì)學(xué)的基本概念之一。指在假設(shè)檢驗(yàn)中，以拒絕原假設(shè)的統(tǒng)計(jì)量的取值范圍，假設(shè)檢驗(yàn)中根據(jù)檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量的分布，由給定的小概率α(0

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shauna570392

假設(shè)檢驗(yàn)的臨界值是怎么算出來的？

顯著性水平是指當(dāng)原假設(shè)實(shí)際上正確時(shí)，檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量落在拒絕域的概率，簡單理解就是犯棄真錯(cuò)誤的概率。這個(gè)值是我們做假設(shè)檢驗(yàn)之前統(tǒng)計(jì)者根據(jù)業(yè)務(wù)情況定好的。顯著性水平α越小，犯第I類錯(cuò)誤的概率自然越小，一般取值：0.01、0.05、0.1等當(dāng)給定了檢驗(yàn)的顯著水平a=0.05（95%）時(shí)，進(jìn)行雙側(cè)檢驗(yàn)的Z值為1.96。即臨界值為±1.96倍的標(biāo)準(zhǔn)差當(dāng)給定了檢驗(yàn)的顯著水平a=0.01

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詹惠兒

求自由度n-k，怎么定義k是多少？

問：求自由度n-k，怎么定義k是多少？答：在統(tǒng)計(jì)學(xué)中，自由度指的是計(jì)算某一統(tǒng)計(jì)量時(shí)，取值不受限制的變量個(gè)數(shù)。通常df=n-k。其中n為樣本含量，k為被限制的條件數(shù)或變量個(gè)數(shù)，或計(jì)算某一統(tǒng)計(jì)量時(shí)用到其它獨(dú)立統(tǒng)計(jì)量的個(gè)數(shù)。自由度通常用于抽樣分布中，在回歸中k指自變量的個(gè)數(shù)。例如，有一個(gè)有4個(gè)數(shù)據(jù)(n=4)的樣本，其平均值m等于5，即受到m=5的條件限制，在自由確定4、2、5三個(gè)數(shù)據(jù)后，第

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shauna570392

求自由度n-k，怎么定義k是多少？

自由度(degree of freedom, df)指的是計(jì)算某一統(tǒng)計(jì)量時(shí)，取值不受限制的變量個(gè)數(shù)。通常df=n-k。其中n為樣本數(shù)量，k為被限制的條件數(shù)或變量個(gè)數(shù)，或計(jì)算某一統(tǒng)計(jì)量時(shí)用到其它獨(dú)立統(tǒng)計(jì)量的個(gè)數(shù)。自由度通常用于抽樣分布中。一般來說，自由度等于獨(dú)立變量減掉其衍生量數(shù)復(fù)。舉例來說，變異數(shù)的定義是樣本制減平均值(一個(gè)由樣本決定的衍生量)，因此對(duì)N個(gè)隨機(jī)樣本而言，其自由度為N-1。

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shauna570392

正態(tài)分布計(jì)算的時(shí)候，計(jì)算機(jī)每次算出來的值是不是都不太一樣？

因?yàn)槭请S機(jī)取值，每次算出來的值是會(huì)不大一樣但是當(dāng)樣本足夠大的時(shí)候，每次計(jì)算的差別基本上都可以忽略不計(jì)了，我們也不太能感受的出來

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詹惠兒

sklearn中的邏輯回歸模型可能弄出具體模型出來的嗎？

問：sklearn中的邏輯回歸模型可能弄出具體模型出來的嗎？我都是直接調(diào)用黑箱操作出結(jié)果，都不知道它具體模型是啥？答：線性回歸和邏輯回歸，其目標(biāo)函數(shù)為:g(x) = w1x1 w2x2 w3x3 w4x4 w0而邏輯回歸有激活函數(shù)sigmoid，增加非線性變化? 則為分類模型，對(duì)于這樣的線性函數(shù)，在sklearn中都可以調(diào)用模型接口lr.coef_和lr.inte

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shauna570392

為什么算有限元的時(shí)候，不收斂就計(jì)算不下去了？

有限元法是一種有效解決數(shù)學(xué)問題的解題方法。其基本求解思想是把計(jì)算域劃分為有限個(gè)互不重疊的單元，在每個(gè)單元內(nèi)，選擇一些合適的節(jié)點(diǎn)度作為求解函數(shù)的插值點(diǎn)，單元上所作用的力等效到節(jié)點(diǎn)上，將微分方程中的變量改寫成由各變量或其導(dǎo)數(shù)的節(jié)點(diǎn)值與所選用版的插值函數(shù)組成的線性表達(dá)式，就是用叉值函數(shù)來近似代替，借助于變分原理或加權(quán)余量法，將微權(quán)分方程離散求解。如果不收斂，那么計(jì)算區(qū)域就是發(fā)散了，就沒辦法計(jì)算了。

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詹惠兒

泊松分布是什么

問：泊松分布是什么答：泊松分布是一種統(tǒng)計(jì)與概率學(xué)里常見到的離散概率分布，當(dāng)二項(xiàng)分布的n很大而p很小時(shí)，泊松分布可作為二項(xiàng)分布的近似，其中λ為np。通常當(dāng)n≧10,p≦0.1時(shí)，就可以用泊松公式近似得計(jì)算，簡單來說，泊松分布就是描述某段時(shí)間內(nèi)，事件具體的發(fā)生概率。其公式如下：

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詹惠兒

三階行列式是怎么展開計(jì)算的

問：這個(gè)三階行列式是怎么展開計(jì)算的答：三階行列式按照主對(duì)角線相乘為正，副對(duì)角線相乘為負(fù)的規(guī)則來展開計(jì)算，代入以下公式將行列式展開即可計(jì)算出結(jié)果。

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shauna570392

什么是泊松分布？

讓我們先通過一個(gè)例子，了解什么是"泊松分布"。 a 已知某家小雜貨店，平均每周售出2個(gè)水果罐頭。請(qǐng)問該店水果罐頭的最佳庫存量是多少？假定不存在季節(jié)因素，可以近似認(rèn)為，這個(gè)問題滿足以下三個(gè)條件：（1）顧客購買水果罐頭是小概率事件。（2）購買水果罐頭的顧客是獨(dú)立的，不會(huì)互相影響。（3）顧客購買水果罐頭的概率是穩(wěn)定的。在統(tǒng)計(jì)學(xué)上，只要某類事件滿足上面三個(gè)條件，它

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若水若谷

統(tǒng)計(jì)學(xué)：置信區(qū)間、置信度、精度（或誤差范圍——精度的反義）及其關(guān)系

置信區(qū)間與置信度的關(guān)系：當(dāng)樣本量給定時(shí)，置信區(qū)間的寬度隨著置信水平的增大而增大；當(dāng)置信水平固定時(shí)，置信區(qū)間的寬度隨樣本量的增大而減小，也就是說，較大的樣本所提供的有關(guān)總體的信息要比較小的樣本多。置信度與精度的關(guān)系：當(dāng)樣本量給定時(shí)，誤差范圍隨著置信度的增大而增大，即精度隨置信度的增加而減小；當(dāng)置信度固定時(shí)，誤差范圍隨著樣本量的增大而減小。因此，可通過增加樣本量來提高精度。

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若水若谷

統(tǒng)計(jì)學(xué)：區(qū)間估計(jì)的基本原理是什么？

下面以總體均值的區(qū)間估計(jì)為例來說明區(qū)間估計(jì)的基本原理：首先，由樣本均值的抽樣分布可知，在重復(fù)抽樣或無限總體抽樣的情況下，，由此可以求出落在總體均值兩側(cè)任何一個(gè)抽樣標(biāo)準(zhǔn)差范圍內(nèi)的概率，而實(shí)際估計(jì)中，是要估計(jì)未知總體均值，由于與的距離是對(duì)稱的，因此，當(dāng)求得某個(gè)樣本均值落在的兩個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差范圍內(nèi)，反過來，也就被包含在以為中心左右兩

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若水若谷

統(tǒng)計(jì)學(xué)：點(diǎn)估計(jì)和區(qū)間估計(jì)及其區(qū)別與聯(lián)系

點(diǎn)估計(jì)就是用樣本統(tǒng)計(jì)量的某個(gè)取值直接作為總體參數(shù)的估計(jì)值。區(qū)間估計(jì)是在點(diǎn)估計(jì)的基礎(chǔ)上，給出總體參數(shù)估計(jì)的一個(gè)估計(jì)區(qū)間，該區(qū)間通常由樣本統(tǒng)計(jì)量加減估計(jì)誤差組成。點(diǎn)估計(jì)的不足：由于樣本是隨機(jī)的，抽出一個(gè)具體的樣本得到的估計(jì)值可能不同于總體真值，因此還必須給出點(diǎn)估計(jì)值的可靠性，而其可靠性是由抽樣的標(biāo)準(zhǔn)誤差來衡量的，這表明一個(gè)具體的點(diǎn)估計(jì)值無法給出估計(jì)的可靠性度量，也無法說明點(diǎn)估計(jì)值與總體參數(shù)的接近程度

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陳革007

Excel: 20200423課后習(xí)題 (有思路,但是有缺陷)

組合圖,: 2018 2019 的用柱狀圖顯示, 環(huán)比用折線圖顯示,放在次縱坐標(biāo)軸,但是數(shù)據(jù)之間差的有點(diǎn)大(3億和 9 ),有哪位同學(xué)有合理的解決方案?可以調(diào)整單位嗎???

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趙娜0418

log（p/(1-p)）=b0 b1*x1 b2*x2這個(gè)公式如何理解？

等號(hào)右側(cè)對(duì)應(yīng)的是X1和X2的特征，等號(hào)左側(cè)就是P除以1-P，P是根據(jù)Y的取值和X的條件概率計(jì)算出來的

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