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dreamhappy2012

眾數(shù)、中位數(shù)、平均數(shù)的特點(diǎn)和應(yīng)用

問(wèn)、眾數(shù)、中位數(shù)、平均數(shù)的特點(diǎn)和應(yīng)用答：1. 眾數(shù)? 不受極端值影響? 具有不惟一性? 數(shù)據(jù)分布偏斜程度較大且有明顯峰值時(shí)應(yīng)用2. 中位數(shù)? 不受極端值影響? 數(shù)據(jù)分布偏斜程度較大時(shí)應(yīng)用3. 平均數(shù)? 易受極端值影響? 數(shù)學(xué)性質(zhì)優(yōu)良? 數(shù)據(jù)對(duì)稱分布或接近對(duì)稱分布時(shí)應(yīng)用

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dreamhappy2012

什么是幾何平均數(shù)(geometric mean)？

問(wèn)、什么是幾何平均數(shù)(geometric mean)？答：1. n 個(gè)變量值乘積的n 次方根2. 適用于對(duì)比率數(shù)據(jù)的平均3. 主要用于 4. 計(jì)算公式為 5. 可看作是平均數(shù)的一種變形

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kejiayuan0806

擬合度計(jì)算

問(wèn)題描述：擬合度是怎么求的阿?解決方法：Goodness of Fit 擬合度檢驗(yàn)是對(duì)已制作好的預(yù)測(cè)模型進(jìn)行檢驗(yàn)，比較它們的預(yù)測(cè)結(jié)果與實(shí)際發(fā)生情況的吻合程度。通常是對(duì)數(shù)個(gè)預(yù)測(cè)模型同時(shí)進(jìn)行檢驗(yàn)，選其擬合度較好的進(jìn)行試用。常用的擬合度檢驗(yàn)方法有：剩余平方和檢驗(yàn)、卡方(c2)檢驗(yàn)和線性回歸檢驗(yàn)等。擬合度最常用的是“R-squared”，判定系數(shù)也叫擬合優(yōu)度、可決系數(shù)，表達(dá)式是:R^2=

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dreamhappy2012

簡(jiǎn)單平均數(shù)(Simple mean)定義？

問(wèn)、簡(jiǎn)單平均數(shù)(Simple mean)定義？答：設(shè)一組數(shù)據(jù)為：x1 ，x2 ，… ，xn (總體數(shù)據(jù)xN)

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dreamhappy2012

什么是平均數(shù)(mean)？

問(wèn)、什么是平均數(shù)(mean)？答：1. 也稱為均值2. 集中趨勢(shì)的最常用測(cè)度值3. 一組數(shù)據(jù)的均衡點(diǎn)所在3. 體現(xiàn)了數(shù)據(jù)的必然性特征4. 易受極端值的影響5. 有簡(jiǎn)單平均數(shù)和加權(quán)平均數(shù)之分

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dreamhappy2012

什么是四分位數(shù)？

問(wèn)、什么是四分位數(shù)？答：1.排序后處于25%和75%位置上的值2.不受極端值的影響3.計(jì)算公式

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dreamhappy2012

什么是中位數(shù)？

問(wèn)、什么是中位數(shù)(median)？答：1.排序后處于中間位置上的值 50%2. 不受極端值的影響（重要）3. 主要用于順序數(shù)據(jù)，也可用數(shù)值型數(shù)據(jù)，但不能用于分類數(shù)據(jù)4. 各變量值與中位數(shù)的離差絕對(duì)值之和最小，即

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dreamhappy2012

什么是眾數(shù)？

問(wèn)、什么是眾數(shù)(mode)？答：1. 一組數(shù)據(jù)中出現(xiàn)次數(shù)最多的變量值，適合于數(shù)據(jù)量較多時(shí)使用2. 不受極端值的影響3. 一組數(shù)據(jù)可能沒(méi)有眾數(shù)或有幾個(gè)眾數(shù)4. 主要用于分類數(shù)據(jù)，也可用于順序數(shù)據(jù)和數(shù)值型數(shù)據(jù)

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dreamhappy2012

各集中測(cè)度適用的數(shù)據(jù)類型？

問(wèn)、各集中測(cè)度適用的數(shù)據(jù)類型？答：

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什么是集中趨勢(shì)？

問(wèn)、什么是集中趨勢(shì)(central tendency) 答：1. 一組數(shù)據(jù)向其中心值靠攏的傾向和程度2. 測(cè)度集中趨勢(shì)就是尋找數(shù)據(jù)水平的代表值或中心值3. 不同類型的數(shù)據(jù)用不同的集中趨勢(shì)測(cè)度值4. 低層次數(shù)據(jù)的測(cè)度值適用于高層次的測(cè)量數(shù)據(jù)，但高層次數(shù)據(jù)的測(cè)度值并不適用于低層次的測(cè)量數(shù)據(jù)

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詹惠兒

python中函數(shù)的用法

如果兩個(gè)輸入中的任何一個(gè)為1，則或門(mén)給出輸出1，否則給出0。a# Python3 progarm to illustrate # working of OR gate def OR(a, b): if a == 1: return Trueelif b == 1: return Trueelse: return False# Driver code

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kejiayuan0806

求兩個(gè)矩陣中向量的歐氏距離

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kejiayuan0806

a定義：卡方統(tǒng)計(jì)量的抽樣分布稱為卡方分布，如果大小為n的所有可能的樣本取自方差為σ2的正態(tài)分布總體，且對(duì)每一樣本計(jì)算卡方統(tǒng)計(jì)量的特定值，則這些特定值將有一個(gè)稱作卡方分布的連續(xù)概率分布（抽樣分布）?？ǚ椒植加梢粋€(gè)特定的唯一的概率密度函數(shù)所定義，函數(shù)為：a概率密度函數(shù)曲線如下，隨著自由度的增加，曲線變成單峰的，且越來(lái)越對(duì)稱。a

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kejiayuan0806

回歸分析的目標(biāo)是研究因變量與引起其變化的自變量之間的函數(shù)關(guān)系。從理論上來(lái)說(shuō)，每組變量（一個(gè)因變量和多個(gè)自變量）在按照算法實(shí)施計(jì)算后，都能產(chǎn)生一個(gè)或多個(gè)函數(shù)式（回歸方程）。在系統(tǒng)生成回歸方程后，必須考察回歸方程的有效性。只有有效的回歸方程，才有價(jià)值。利用有效的回歸方程，人們可以基于自變量計(jì)算出因變量的值，從而可以實(shí)現(xiàn)預(yù)測(cè)、分析、探索等下一步活動(dòng)。在回歸分析中，評(píng)價(jià)回歸方程的質(zhì)量非常重要，借助高質(zhì)量的

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kejiayuan0806

時(shí)間序列分析

因?yàn)闀r(shí)間序列是某個(gè)指標(biāo)數(shù)值長(zhǎng)期變化的數(shù)值表現(xiàn)，所以時(shí)間序列數(shù)值變化背后必然蘊(yùn)含著數(shù)值變換的規(guī)律性，這些規(guī)律性就是時(shí)間序列分析的切入點(diǎn)。一般情況下，時(shí)間序列的數(shù)值變化規(guī)律有以下四種：長(zhǎng)期變動(dòng)趨勢(shì)、季節(jié)變動(dòng)規(guī)律、周期變動(dòng)規(guī)律和不規(guī)則變動(dòng)。不同的數(shù)值變化規(guī)律是由不同影響因素決定的。這些影響因素有長(zhǎng)期起作用的因素，也有短期因素；有可以預(yù)知和控制的因素，也有未知和不可控制的因素；這些因素相互作用和影響，從而

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kejiayuan0806

中介效應(yīng)檢驗(yàn)方法

檢驗(yàn)中介效應(yīng)是否存在，其實(shí)就是檢驗(yàn)A到B，B到C的路徑是否同時(shí)具有有顯著性意義。為了講解更有效率，我們以最簡(jiǎn)單的模型為例，進(jìn)行說(shuō)明，如下如所示，圖中路徑上的符號(hào)代表路徑系數(shù)（回歸系數(shù)）。a做中介效應(yīng)檢驗(yàn)的方法目前有四種：逐步回歸法；系數(shù)乘積檢驗(yàn)法；差異系數(shù)檢驗(yàn)法和Bootstrapping。嚴(yán)格意義上來(lái)說(shuō)，它們的分析原理都是一致的，檢驗(yàn)W2和W3路徑是否同時(shí)有意義（通暢），區(qū)別在于判斷有意

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kejiayuan0806

鑒于主成分分析現(xiàn)實(shí)含義的解釋缺陷，統(tǒng)計(jì)學(xué)斯皮爾曼又對(duì)主成分分析進(jìn)行擴(kuò)展。因子分析在提取公因子時(shí)，不僅注意變量之間是否相關(guān)，而且考慮相關(guān)關(guān)系的強(qiáng)弱，使得提取出來(lái)的公因子不僅起到降維的作用，而且能夠被很好的解釋。因子分析與主成分分析是包含與擴(kuò)展的關(guān)系。首先解釋包含關(guān)系。如下圖所示，在SPSS軟件“因子分析”模塊的提取菜單中，提取公因子的方法很多，其中一種就是主成分。由此可見(jiàn)，主成分只是因子分析的一

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kejiayuan0806

時(shí)間序列的平穩(wěn)性

通俗介紹四種時(shí)間序列分析法之前，需要先回顧前面介紹的一個(gè)知識(shí)點(diǎn)，平穩(wěn)時(shí)間序列和非平穩(wěn)時(shí)間序列，AR/MA/ARMA用于分析平穩(wěn)時(shí)間序列，ARIMA通過(guò)差分可以用于處理非平穩(wěn)時(shí)間序列。平穩(wěn)時(shí)間序列和非平穩(wěn)時(shí)間序列如下面兩幅圖所示：a左邊的圖是工業(yè)生產(chǎn)中的溫度時(shí)間序列，它是圍繞一個(gè)常數(shù)上下波動(dòng)的，也就是計(jì)算時(shí)間序列所有數(shù)值的平均值，會(huì)等于這個(gè)常數(shù)。工業(yè)生產(chǎn)中對(duì)液面、壓力、溫度的控制過(guò)程；某地

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kejiayuan0806

偏相關(guān)分析系數(shù)

在實(shí)際生活中，一個(gè)事物的變化往往會(huì)受到多個(gè)事物的影響，而非完全的二元相關(guān)關(guān)系，因此這就使得二元變量相關(guān)系數(shù)不能真真反映兩個(gè)變量間的線性相關(guān)程度。那么當(dāng)兩個(gè)變量的取值受到其它變量影響時(shí)，可以利用偏相關(guān)分析對(duì)其它變量進(jìn)行控制，以輸出控制其它變量影響后的相關(guān)系數(shù)，這就是偏相關(guān)分析過(guò)程。偏相關(guān)分析就是在分析兩個(gè)變量之間的線性相關(guān)關(guān)系時(shí)控制可能對(duì)其產(chǎn)生影響的變量，以便于使分析結(jié)果更準(zhǔn)確可靠。偏相關(guān)分析也

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kejiayuan0806

二元變量相關(guān)系數(shù)

二元變量的相關(guān)分析計(jì)算得到的是兩個(gè)變量之間的相關(guān)系數(shù)。具體而言，兩個(gè)定距和定比變量間的相關(guān)性用Pearson（皮爾遜）相關(guān)系數(shù)來(lái)判定，這是參數(shù)檢驗(yàn)的方法；兩個(gè)定序或定類變量間的相關(guān)性用Spearman等級(jí)相關(guān)系數(shù)和Kendall’s tau-b等級(jí)相關(guān)系數(shù)來(lái)判定，這兩種方法屬于非參數(shù)檢驗(yàn)。Pearson簡(jiǎn)單相關(guān)系數(shù)皮爾遜簡(jiǎn)單相關(guān)，也稱積差相關(guān)。是以英國(guó)統(tǒng)計(jì)學(xué)家皮爾遜的名字命名的計(jì)算線性相關(guān)的方

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