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趙娜0418

復(fù)分析的含義

復(fù)分析是對復(fù)數(shù)域上的函數(shù)的分析，例如：函數(shù)是否analytic等等

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趙娜0418

實分析的含義

實分析是對實數(shù)域上的函數(shù)的分析，例如：利用Lebesgue measure對函數(shù)進行積分等等。

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shauna570392

下四分位和上四分位的區(qū)別，大值是下4分位數(shù)是嗎

不是下四分位數(shù)是25%分位數(shù)上四分位數(shù)是75%分位數(shù)

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田齊齊

怎樣理解分布峰度

正態(tài)分布的峰度K=3，均勻分布的峰度K=1.8。除了左偏右偏之外我們還需要從峰度上看峰度是否偏離了正態(tài)分布。kurtosis=K-3 稱為超值峰度kurtosis>0，尖峰態(tài)（leptokurtic），數(shù)據(jù)集比較分散，極端數(shù)值較多kurtosis

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田齊齊

數(shù)據(jù)偏態(tài)

對稱分布：平均數(shù)=中位數(shù)=眾數(shù)非對稱分布時即存在偏態(tài)，分為右向偏態(tài)和左向偏態(tài)右向偏態(tài)：平均數(shù)>眾數(shù)，極端值在右側(cè)，曲線向右延伸左向偏態(tài)：平均數(shù)0正偏態(tài)，

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田齊齊

如何用Excel查詢抽樣分布臨界值表？

Excel函數(shù)：NORM.S.DIST：返回標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布概率值NORM.S.INV：返回標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布臨界值NORM.DIST：返回正態(tài)分布概率值NORM.INV：返回具有給定概率正態(tài)分布臨界值T.DIST：返回左尾t分布概率值T.DIST.2T：返回雙尾t分布概率值T.DIST.RT：返回右尾t分布概率值T.INV：返回t分布左尾臨界值T.INV.2T：返回t分布雙尾臨界值

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田齊齊

統(tǒng)計學(xué)：樣本方差為什么除以n-1

1.首先樣本方差要除的那個東西n-1，不是代表樣本個數(shù)，本質(zhì)上，是自由度。2.除以（n-1）的定義式可以使得樣本方差S2作為對總體方差的估計量，是無偏的。具體推導(dǎo)可參考：https://www.zhihu.com/question/28964121/answer/289441350

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田齊齊

統(tǒng)計：四分位數(shù)

四分位數(shù)（Quartile）是統(tǒng)計學(xué)中分位數(shù)的一種，即把所有數(shù)值由小到大排列并分成四等份，處于三個分割點位置的數(shù)值就是四分位數(shù)。1）第一四分位數(shù)(Q1)，又稱“較小四分位數(shù)”，等于該樣本中所有數(shù)值由小到大排列后第25%的數(shù)字；2）第二四分位數(shù)(Q2)，又稱“中位數(shù)”，等于該樣本中所有數(shù)值由小到大排列后第50%的數(shù)字；3）第三四分位數(shù)(Q3)，又稱“較大四分位數(shù)”，等于該樣本中所有數(shù)值由小到大

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shauna570392

所對應(yīng)的位數(shù)分別乘0.5，這是公式還是有什么意義

一、問題描述所對應(yīng)的位數(shù)分別乘0.5，這是公式還是有什么意義 0.5值二、問題解答因為下四分位為2.5，那么下四分位數(shù)就為第二個和第三個數(shù)取平均，所以乘了0.5

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shauna570392

上四分位數(shù)和下四分位數(shù)的計算公式

Q1的位置= (n 1) × 0.25Q2的位置= (n 1) × 0.5Q3的位置= (n 1) × 0.75n表示項數(shù)

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liting李

隨機事件、獨立事件、古典概率、基本事件有什么聯(lián)系？

1.隨機事件（簡稱事件）是由某些基本事件組成的，例如，在連續(xù)擲兩次骰子的隨機試驗中，用Z，Y分別表示第一次和第二次出現(xiàn)的點數(shù)，Z和Y可以取值1、2、3、4、5、6，每一點（Z，Y）表示一個基本事件，因而基本空間包含36個元素。2.相互獨立是設(shè)A,B是兩事件,如果滿足等式P(AB)=P(A)P(B),則稱事件A,B相互獨立,簡稱A,B獨立.3.古典概率通常又叫事前概率，是指當(dāng)隨機事件中各種可

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liting李

什么是統(tǒng)計學(xué)，什么是機器學(xué)習(xí)？

統(tǒng)計學(xué)：統(tǒng)計學(xué)是關(guān)于認(rèn)識客觀現(xiàn)象總體數(shù)量特征和數(shù)量關(guān)系的科學(xué)。它是通過搜集、整理、分析統(tǒng)計資料，認(rèn)識客觀現(xiàn)象數(shù)量規(guī)律性的方法論科學(xué)。機器學(xué)習(xí)：機器學(xué)習(xí)是一門多領(lǐng)域交叉學(xué)科，涉及概率論、統(tǒng)計學(xué)、逼近論、凸分析、算法復(fù)雜度理論等多門學(xué)科。專門研究計算機怎樣模擬或?qū)崿F(xiàn)人類的學(xué)習(xí)行為，以獲取新的知識或技能，重新組織已有的知識結(jié)構(gòu)使之不斷改善自身的性能。它是人工智能的核心。

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liting李

高斯分布是什么樣子？

高斯分布，也稱正態(tài)分布，又稱常態(tài)分布。高斯分布的特征變量的頻數(shù)分布由μ、σ完全決定。 (1)μ是正態(tài)分布的位置參數(shù)，描述正態(tài)分布的集中趨勢位置。正態(tài)分布以X=μ為對稱軸，左右完全對稱。正態(tài)分布的均數(shù)、中位數(shù)、眾數(shù)相同，均等于μ。 (2)σ描述正態(tài)分布資料數(shù)據(jù)分布的離散程度，σ越大，數(shù)據(jù)分布越分散，σ越小，數(shù)據(jù)分布越集中。也稱為是正態(tài)分布的形狀參數(shù)，σ越大，曲線越扁平，反之，σ越小，曲線越瘦高

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liting李

Lasso是做什么的？

Lasso是用來做特征選取的，篩選之后的特征會被用到其他更加高級的算法里面得到更加不錯的效果。該方法是一種壓縮估計。它通過構(gòu)造一個懲罰函數(shù)得到一個較為精煉的模型，使得它壓縮一些回歸系數(shù)，即強制系數(shù)絕對值之和小于某個固定值；同時設(shè)定一些回歸系數(shù)為零。因此保留了子集收縮的優(yōu)點，是一種處理具有復(fù)共線性數(shù)據(jù)的有偏估計。

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liting李

梯度是什么？

梯度就是函數(shù)在某一個點，函數(shù)值變化的趨勢。梯度下降是迭代法的一種,可以用于求解最小二乘問題(線性和非線性都可以)。在求解機器學(xué)習(xí)算法的模型參數(shù)，即無約束優(yōu)化問題時，梯度下降（Gradient Descent）是最常采用的方法之一，另一種常用的方法是最小二乘法。在求解損失函數(shù)的最小值時，可以通過梯度下降法來一步步的迭代求解，得到最小化的損失函數(shù)和模型參數(shù)值。反過來，如果我們需要求解損失函數(shù)的最大值

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liting李

非方陣一定不會滿秩嗎？

非方陣是一定不會滿秩的，因為方陣不一定滿秩，不一定可逆。方陣只是說矩陣的行數(shù)和列數(shù)相等。滿秩有行滿秩和列滿秩，既是行滿秩又是列滿秩的話就一定是是方陣。矩陣的秩: 用初等行變換將矩陣A化為階梯形矩陣, 則矩陣中非零行的個數(shù)就定義為這個矩陣的秩, 記為r（A）。滿秩矩陣（non-singular matrix）: 設(shè)A是n階矩陣, 若r（A） = n, 則稱A為滿秩矩陣。但滿秩不局限于n階矩陣

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yuechuchen

分群抽樣與分層抽樣的主要區(qū)別

分群抽樣：先把總體分割成很多個小組并進行對小組進行編號，然后從這些編號中隨機抽取組號，每次抽中的是整個的一組；分層抽樣：先把總體按照模型特征對個體進行分類，然后從每個類別中都進行獨立的隨機抽樣。

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liting李

統(tǒng)計學(xué)有什么推薦零基礎(chǔ)入門的資料嗎？

難度：入門《普林斯頓微積分讀本》，阿德里安·班納著《線性代數(shù)及其應(yīng)用》，戴維 C.雷等著《統(tǒng)計學(xué)》，賈俊平等著a難度：史詩《數(shù)學(xué)分析八講》，辛欽著《線性代數(shù)應(yīng)該這樣學(xué)》，阿克斯勒著《統(tǒng)計學(xué)》，張顥著a

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shauna570392

一、P值計算方法左側(cè)檢驗P值是當(dāng)時，檢驗統(tǒng)計量小于或等于根據(jù)實際觀測樣本數(shù)據(jù)計算得到的檢驗統(tǒng)計量值的概率，即p值。右側(cè)檢驗P值是當(dāng)μ=μ0時，檢驗統(tǒng)計量大于或等于根據(jù)實際觀測樣本數(shù)據(jù)計算得到的檢驗統(tǒng)計量值的概率，即p值。雙側(cè)檢驗P值是當(dāng)μ=μ0時，檢驗統(tǒng)計量大于或等于根據(jù)實際觀測樣本數(shù)據(jù)計算得到的檢驗統(tǒng)計量值的概率，即p值。二、P值的意義P 值即概率，反映某一事件發(fā)生的可能性大小。統(tǒng)計學(xué)

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PGC123

方差分析，什么情況選可重復(fù)，什么情況選無重復(fù)呀

方差分析，什么情況選可重復(fù)，什么情況選無重復(fù)呀？答：重復(fù)能估計偶然誤差造成的偏差而不重復(fù),只能估計交互作用和偶然誤差的聯(lián)合偏差意思說：重復(fù)能估計交互作用,而不重復(fù)就不能方差分析用來說明因素是否有顯著效應(yīng),也就是因素效應(yīng)的顯著性檢驗,當(dāng)ab因素確實是無交互作用的時候,兩種方法效果一致,但的確有交互作用的時候,結(jié)論就會出差錯,顯然有重復(fù)的是正確的做法

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