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Adams小乙

統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)——?dú)埐罘治?/a>

殘差分析（residual analysis）就是通過殘差所提供的信息，分析出數(shù)據(jù)的可靠性、周期性或其它干擾。用于分析模型的假定正確與否的方法。所謂殘差是指觀測值與預(yù)測值（擬合值）之間的差，即是實(shí)際觀察值與回歸估計(jì)值的差。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遵從正態(tài)分布N(0，σ2)。（δ-殘差的均值）/殘差的標(biāo)準(zhǔn)差，稱為標(biāo)準(zhǔn)化殘差，以δ*表示。δ*遵從標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布N(

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Adams小乙

統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)——過擬合

過擬合是指為了得到一致假設(shè)而使假設(shè)變得過度嚴(yán)格。避免過擬合是分類器設(shè)計(jì)中的一個(gè)核心任務(wù)。通常采用增大數(shù)據(jù)量和測試樣本集的方法對(duì)分類器性能進(jìn)行評(píng)價(jià)。給定一個(gè)假設(shè)空間H，一個(gè)假設(shè)h屬于H，如果存在其他的假設(shè)h’屬于H,使得在訓(xùn)練樣例上h的錯(cuò)誤率比h’小，但在整個(gè)實(shí)例分布上h’比h的錯(cuò)誤率小，那么就說假設(shè)h過度擬合訓(xùn)練數(shù)據(jù)。常見原因：（1）建模樣本選取有誤，如樣本數(shù)量太少，選樣方法錯(cuò)誤，樣本標(biāo)簽錯(cuò)誤等，

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申宗康

相關(guān)分析

相關(guān)分析是研究兩個(gè)或兩個(gè)以上處于同等地位的隨機(jī)變量間的相關(guān)系數(shù)也是研究變量之間的密切程度及變化規(guī)律的一種統(tǒng)計(jì)方法。|r|>=0.8高度相關(guān)0.5=

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申宗康

系統(tǒng)聚類

聚類分析基本思想原理：認(rèn)為所研究的樣品或指標(biāo)(變量)之間是存在著程度不同的相似性(親疏關(guān)系)。于是根據(jù)一批樣品的多個(gè)觀測指標(biāo)，具體找出一些能夠度量樣品或指標(biāo)之間的相似程度的統(tǒng)計(jì)量，以這些統(tǒng)計(jì)量為劃分類型的依據(jù)，把一些相似程度較大的樣品(或指標(biāo))聚合為一類，把另外一些彼此之間相似程度較大的樣品(或指標(biāo))又聚合為另外一類。關(guān)系密切的聚合到一個(gè)小的分類單位，關(guān)系疏遠(yuǎn)的聚合到一個(gè)大的分類單位，直到把所有的

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閆粵東

logistic回歸是一種廣義線性回歸（generalized linear model），因此與多重線性回歸分析有很多相同之處。它們的模型形式基本上相同，都具有 w‘x+b，其中w和b是待求參數(shù)，其區(qū)別在于他們的因變量不同，多重線性回歸直接將w‘x+b作為因變量，即y =w‘x+b，而logistic回歸則通過函數(shù)L將w‘x+b對(duì)應(yīng)一個(gè)隱狀態(tài)p，p =L(w‘x+b),然后根據(jù)p 與1-p的大小

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固執(zhí)的堅(jiān)持023

契比雪夫不等式：應(yīng)用：篩選異常值（標(biāo)準(zhǔn)：3倍標(biāo)準(zhǔn)差）先標(biāo)準(zhǔn)化處理，若大于3倍標(biāo)準(zhǔn)差，則為異常值。Excel:Var.p—計(jì)算總體標(biāo)準(zhǔn)差；Var.s—計(jì)算樣本標(biāo)準(zhǔn)差

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Adams小乙

統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)——方差分析

方差分析(Analysis of Variance，簡稱ANOVA)，又稱“變異數(shù)分析”，是R.A.Fisher發(fā)明的，用于兩個(gè)及兩個(gè)以上樣本均數(shù)差別的顯著性檢驗(yàn)。由于各種因素的影響，研究所得的數(shù)據(jù)呈現(xiàn)波動(dòng)狀。造成波動(dòng)的原因可分成兩類，一是不可控的隨機(jī)因素，另一是研究中施加的對(duì)結(jié)果形成影響的可控因素。方差分析（ANOVA）又稱“變異數(shù)分析”或“F檢驗(yàn)”，是由羅納德·費(fèi)雪爵士發(fā)明的，用于兩個(gè)及兩個(gè)

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Adams小乙

統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)——回歸分析

在統(tǒng)計(jì)學(xué)中，回歸分析（regression analysis)指的是確定兩種或兩種以上變量間相互依賴的定量關(guān)系的一種統(tǒng)計(jì)分析方法?；貧w分析按照涉及的變量的多少，分為一元回歸和多元回歸分析；按照因變量的多少，可分為簡單回歸分析和多重回歸分析；按照自變量和因變量之間的關(guān)系類型，可分為線性回歸分析和非線性回歸分析。在大數(shù)據(jù)分析中，回歸分析是一種預(yù)測性的建模技術(shù)，它研究的是因變量（目標(biāo)）和自變量（預(yù)測器）

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固執(zhí)的堅(jiān)持023

奇異值填充

一組數(shù)據(jù)出現(xiàn)奇異值，處理方法：1.四分位數(shù)填充——蓋帽法（數(shù)據(jù)中出現(xiàn)異常值時(shí)，例如：計(jì)算90%分位數(shù)，大于90%分位數(shù)的結(jié)果替換為此值）；2.平均值填充。

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CDA持證人阿濤哥

CDA 一級(jí)學(xué)習(xí)筆記關(guān)于四分位數(shù)與百分位數(shù)的計(jì)算

1, 75%位數(shù)=上四分位數(shù)，50%分位數(shù)=中位數(shù) 25%位數(shù)=下四分位數(shù)2, 計(jì)算先算位置 (n為數(shù)的個(gè)數(shù))下四分位數(shù)的位置= (n+1) × 0.25 =x.y 位置中四分位數(shù)的位置= (n+1) × 0.5=x.y 位置上四分位的數(shù)位置= (n+1) × 0.75=x.y 位置然后算數(shù)值下四分位數(shù)的數(shù)值= 第x位置的數(shù) +(下一個(gè)位置的數(shù) - 第x位置的數(shù)) *( 0.y)

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CDA117845

統(tǒng)計(jì)學(xué)基礎(chǔ)

1-統(tǒng)計(jì)的基本概念.pptx

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estherAI

統(tǒng)計(jì)學(xué)筆記

統(tǒng)計(jì)學(xué)筆記.pdf

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永洪科技

什么愛好能讓2億人癡迷？

釣魚，人稱中年男人誘捕器。8月23日，處暑剛過。隨著金秋時(shí)節(jié)慢慢到來的，還有釣魚的好時(shí)機(jī)。就像喜歡毛孩子的人進(jìn)了寵物店，喜歡追星的人搶到了演唱會(huì)門票，喜歡盲盒的人抽到了隱藏款。中年男人對(duì)釣魚的熱愛，也可以用狂熱形容。換句話說，釣魚就好像是打開“深海盲盒”。不到魚鉤露出水面那一秒，你永遠(yuǎn)不知道，自己釣上來的是魚，是垃圾，又或是水猴子。什么？你說你就不喜歡釣魚？有“過來人”告訴我，釣魚只有0次和無數(shù)次

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永洪科技

大數(shù)據(jù)時(shí)代企業(yè)如何保障數(shù)據(jù)安全？這款工具值得一看

隨著互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的高速發(fā)展，越來越多的企業(yè)提高了對(duì)數(shù)據(jù)安全的重視。為了更好地保障產(chǎn)品安全，YonghongBI V9.3中新增SSAS數(shù)據(jù)源對(duì)集成Windows身份驗(yàn)證支持。希望您了解：集成Windows身份驗(yàn)證是一種安全的驗(yàn)證形式，在用戶通過網(wǎng)絡(luò)發(fā)送用戶名和密碼之前，先對(duì)用戶名和密碼進(jìn)行哈希計(jì)算。當(dāng)用戶啟用集成Windows身份驗(yàn)證時(shí)，通過瀏覽器與Web服務(wù)器進(jìn)行密碼交換來證明其知曉密碼。通過上文

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啊啊啊啊啊吖

cov協(xié)方差怎么計(jì)算

---xy這個(gè)隨機(jī)變量的期望減去各自期望之乘積

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liting李

單側(cè)假設(shè)檢驗(yàn)與雙側(cè)的區(qū)別是什么?

做出連續(xù)變量的分布圖，單側(cè)檢驗(yàn)只看一側(cè)；雙側(cè)檢驗(yàn)是看兩側(cè)，每一側(cè)占一半。使用單側(cè)檢驗(yàn)的幾種情況：與難度有關(guān)，F(xiàn)檢驗(yàn)，二項(xiàng)分布，“優(yōu)于”問題

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liting李

什么是笛卡爾積？笛卡爾積是什么意思？

卡爾積又叫笛卡爾乘積，是一個(gè)叫笛卡爾的人提出來的。簡單的說就是兩個(gè)集合相乘的結(jié)果。具體的定義去看看有關(guān)代數(shù)系的書的定義。直觀的說就是集合A{a1,a2,a3} 集合B{b1,b2}他們的笛卡爾積是 A*B ={(a1,b1),(a1,b2),(a2,b1),(a2,b2),(a3,b1),(a3,b2)}任意兩個(gè)元素結(jié)合在一起

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xiaowang222

檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)選額何種分布

檢驗(yàn)單總體均值的過程中，如果是小樣本，但總體標(biāo)準(zhǔn)差已知，檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量應(yīng)該選擇（）。

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liting李

橫截面數(shù)據(jù)、時(shí)間序列數(shù)據(jù)和面板數(shù)據(jù)的區(qū)分

橫截面數(shù)據(jù)是在同一時(shí)間，不同統(tǒng)計(jì)單位相同統(tǒng)計(jì)指標(biāo)組成的數(shù)據(jù)列。橫截面數(shù)據(jù)不要求統(tǒng)計(jì)對(duì)象及其范圍相同，但要求統(tǒng)計(jì)的時(shí)間相同。也就是說必須是同一時(shí)間截面上的數(shù)據(jù)。例如，為了研究某一行業(yè)各個(gè)企業(yè)的產(chǎn)出與投入的關(guān)系，我們需要關(guān)于同一時(shí)間截面上各個(gè)企業(yè)的產(chǎn)出Q和勞動(dòng)L、資本投入K的橫截面數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)對(duì)象顯然是不同的，因?yàn)槭遣煌髽I(yè)的數(shù)據(jù)。但是關(guān)于產(chǎn)出Q和投入L、K的解釋、統(tǒng)計(jì)口徑和計(jì)算方法仍然要求相

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LXM21

棄真錯(cuò)誤

假設(shè)檢驗(yàn)的目的是要根據(jù)樣本信息作出決策。顯然，研究者總是希望能作出正確的決定，也就是當(dāng)原假設(shè)正確時(shí)沒有拒絕他。但是由于決策是建立在樣本信息的基礎(chǔ)之上，而樣本又是隨機(jī)的，因而就有可能犯錯(cuò)誤。假設(shè)檢驗(yàn)過程中可能發(fā)生以下兩類錯(cuò)誤：當(dāng)原假設(shè)為真時(shí)拒絕原假設(shè)，所犯的就稱為第一類錯(cuò)誤，又稱棄真錯(cuò)誤，即α錯(cuò)誤；當(dāng)原假設(shè)為假時(shí)沒有拒絕原假設(shè)，所犯的就是第二類錯(cuò)誤，又稱取偽錯(cuò)誤，即β錯(cuò)誤。

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