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liting李

python如何求加權(quán)平均值的方法

#需要求加權(quán)平均值的數(shù)據(jù)列表elements = []#對(duì)應(yīng)的權(quán)值列表weights = []使用numpy直接求：import numpy as np np.average(elements, weights=weights)附純python寫法：# 不使用numpy寫法1round(sum([elements[i]*weights[i] for i in range(n)])/sum(weig

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讀童話的狼

RMSE是什么意思

RMSE（Root Mean Squard Error）均方根誤差，用來(lái)衡量觀測(cè)值同真值之間的偏差

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CDA持證人阿濤哥

樣本比例的抽樣分布

1. 在重復(fù)選取容量為n的樣本時(shí)，由樣本比例的所有可能取值形成的相對(duì)頻數(shù)分布 2. 一種理論概率分布 3. 當(dāng)樣本容量很大時(shí)，樣本比例的抽樣分布可用正態(tài)分布近似4. 推斷總體比例?的理論基礎(chǔ)

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CDA持證人阿濤哥

樣本均值的抽樣分布

1. 在重復(fù)選取容量為n的樣本時(shí)，由樣本均值的所有可能取值形成的相對(duì)頻數(shù)分布2. 一種理論概率分布3. 推斷總體均值?的理論基礎(chǔ)

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CDA持證人阿濤哥

F分布在方差分析、回歸方程的顯著性檢驗(yàn)中有著重要的地位。

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1. 樣本統(tǒng)計(jì)量的概率分布，是一種理論分布 ? 在重復(fù)選取容量為n的樣本時(shí)，由該統(tǒng)計(jì)量的所有可能取值形成的相對(duì)頻數(shù)分布 2. 隨機(jī)變量是樣本統(tǒng)計(jì)量 ? 樣本均值, 樣本比例，樣本方差等3. 結(jié)果來(lái)自容量相同的所有可能樣本 4. 提供了樣本統(tǒng)計(jì)量長(zhǎng)遠(yuǎn)而穩(wěn)定的信息，是進(jìn)行推斷的理論基礎(chǔ)，也是抽樣推斷科學(xué)性的重要依據(jù)

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CDA持證人阿濤哥

點(diǎn)估計(jì)問(wèn)題的提法

設(shè)總體X 的分布函數(shù)形式已知,但它的一個(gè)或多個(gè)參數(shù)為未知,借助于總體X的一個(gè)樣本來(lái)估計(jì)，總體未知參數(shù)的值的問(wèn)題稱為點(diǎn)估計(jì)問(wèn)題

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CDA持證人阿濤哥

1. 將構(gòu)造置信區(qū)間的步驟重復(fù)很多次，置信區(qū)間包含總體參數(shù)真值的次數(shù)所占的比例稱為置信水平 2. 表示為 (1 - ???? ? ? 為是總體參數(shù)未在區(qū)間內(nèi)的比例3. 常用的置信水平值有 99%, 95%, 90% ? 相應(yīng)的 ? 為0.01，0.05，0.10

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CDA持證人阿濤哥

估計(jì)量與估計(jì)值

1. 估計(jì)量：用于估計(jì)總體參數(shù)的隨機(jī)變量 ? 如樣本均值，樣本比例, 樣本方差等 ? 例如: 樣本均值就是總體均值? 的一個(gè)估計(jì)量 2. 估計(jì)值：估計(jì)參數(shù)時(shí)計(jì)算出來(lái)的統(tǒng)計(jì)量的具體值 ? 如果樣本均值 ?x =80，則80就是?的估計(jì)值

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各相關(guān)系數(shù)的區(qū)別

皮爾遜相關(guān)系數(shù)：一般用來(lái)計(jì)算兩個(gè)連續(xù)型變量的相關(guān)系數(shù)。肯德爾相關(guān)系數(shù)：一個(gè)連續(xù)一個(gè)分類（最好是定序變量）斯皮爾曼相關(guān)系數(shù)：2個(gè)變量無(wú)論連續(xù)還是分類都可以，但斯皮爾曼是非參數(shù)的，會(huì)損失信息，盡量不用

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什么是t檢驗(yàn)

t檢驗(yàn)，亦稱student t檢驗(yàn)（Student's t test），主要用于樣本含量較?。ɡ鏽 < 30），總體標(biāo)準(zhǔn)差σ未知的正態(tài)分布。 t檢驗(yàn)是用t分布理論來(lái)推論差異發(fā)生的概率，從而比較兩個(gè)平均數(shù)的差異是否顯著。

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liting李

小概率事件發(fā)生的概率 α和棄真錯(cuò)誤的概率 α是一個(gè)概念嗎？

小概率事件發(fā)生的概率 α和棄真錯(cuò)誤的概率 α兩者不是一個(gè)概念。棄真錯(cuò)誤就是指原本是對(duì)的，你判斷錯(cuò)的概率，這個(gè)是棄真事件發(fā)生的概率。小概率事件，是指在一次事件中幾乎不可能發(fā)生的事件。一般稱之為“顯著性水平”，用α表示。顯著性水平一般取值為5%只能說(shuō)棄真錯(cuò)誤的概率α是小概率事件發(fā)生的概率。

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百分比和百分點(diǎn)

百分比和百分點(diǎn)百分比：是相對(duì)數(shù)中的一種，它表示一個(gè)數(shù)是另一個(gè)數(shù)的百分之幾，也稱為百分率或百分?jǐn)?shù)。百分比的分母是100，也就是用1%作為度量單位，因此便于比較。百分點(diǎn)：是指不同時(shí)期以百分?jǐn)?shù)的形式表示的相對(duì)指標(biāo)的變動(dòng)幅度，1%等于1個(gè)百分點(diǎn)。

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顧客細(xì)分&畫像

顧客細(xì)分&畫像（Customer Segmentation & Profiling）根據(jù)現(xiàn)有的顧客數(shù)據(jù)，將特征、行為相似的顧客歸類分組。描述和比較各組。

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如何理解和區(qū)分近似誤差和估計(jì)誤差?

近似誤差其實(shí)可以理解為模型估計(jì)值與實(shí)際值之間的差距。估計(jì)誤差其實(shí)可以理解為模型的估計(jì)系數(shù)與實(shí)際系數(shù)之間的差距。

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liting李

機(jī)器學(xué)習(xí)中如何理解近似誤差與估計(jì)誤差

近似誤差：可以理解為對(duì)現(xiàn)有訓(xùn)練集的訓(xùn)練誤差。估計(jì)誤差：可以理解為對(duì)測(cè)試集的測(cè)試誤差。近似誤差關(guān)注訓(xùn)練集，如果近似誤差小了會(huì)出現(xiàn)過(guò)擬合的現(xiàn)象，對(duì)現(xiàn)有的訓(xùn)練集能有很好的預(yù)測(cè)，但是對(duì)未知的測(cè)試樣本將會(huì)出現(xiàn)較大偏差的預(yù)測(cè)。模型本身不是最接近最佳模型。估計(jì)誤差關(guān)注測(cè)試集，估計(jì)誤差小了說(shuō)明對(duì)未知數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)能力好。模型本身最接近最佳模型。

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幾種常見的誤差評(píng)估方法

1.RMS:均方根誤差2.RMSE:均方根誤差它是觀測(cè)值與真值偏差的平方和觀測(cè)次數(shù)n比值的平方根，在實(shí)際測(cè)量中，觀測(cè)次數(shù)n總是有限的，真值只能用最可信賴（最佳）值來(lái)代替.方根誤差對(duì)一組測(cè)量中的特大或特小誤差反映非常敏感，所以，均方根誤差能夠很好地反映出測(cè)量的精密度。3.標(biāo)準(zhǔn)差（Standard Deviation）標(biāo)準(zhǔn)差是方差的算術(shù)平方根，也稱均方差（mean square error），是各數(shù)據(jù)

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白噪聲檢驗(yàn)的原假設(shè)

白噪聲檢驗(yàn)(Ljung – Box 檢驗(yàn))即原假設(shè)為：滯后m階序列值相互獨(dú)立，自相關(guān)函數(shù)均為零備擇假設(shè)為：之后m期的序列之間存在相關(guān)性若p>=α,則不能拒絕原假設(shè)，序列為白噪聲若p

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讀童話的狼

什么是顯著性水平，什么是置信水平？

置信水平：一般用1-alpha表示，它是一個(gè)接近于1的概率值，表明你得到的置信區(qū)間包含真參數(shù)的概率。一般常取為95%或者90%或者99%。是預(yù)先取定的值。顯著性水平：一個(gè)預(yù)先取定的值，一般用alpha表示。跟置信水平恰好方向相反（加起來(lái)是1），在假設(shè)檢驗(yàn)中表示在零假設(shè)成立下拒絕它所犯的一類錯(cuò)誤的上界。在用p值檢驗(yàn)時(shí)，如果p值比顯著性水平小，就可以放心拒絕原假設(shè)。反之，不拒絕。置信區(qū)間：在一個(gè)給定置

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liting李

?怎么判斷左側(cè)，右側(cè)，雙側(cè)檢驗(yàn)？

這要看原假設(shè)是怎么個(gè)問(wèn)法,本質(zhì)上就是考慮問(wèn)題的角度；比如問(wèn)平均體重是不是50Kg,這就是雙邊的,它是個(gè)不等號(hào)；如果問(wèn)是否小于50Kg,那就是右側(cè)檢驗(yàn)；如果問(wèn)是否大于50K個(gè),那就是左側(cè)檢驗(yàn).總之,原假設(shè)的反面是怎么樣,就怎么叫.

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