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liting李

我的數(shù)學成績有95%概率在80-90分之間和我的數(shù)學成績在80-90之間對于這件事兒我有95%的把握這兩者有什么區(qū)別

統(tǒng)計學假設與檢驗中的用上述的第二個說法。概率是一個在0到1之間的實數(shù)，是對隨機事件發(fā)生的可能性的度量。把握用在假設與檢驗這個地方，如“我們有95%的把握拒絕原假設”，是對程度的度量，二者意思相近，不必深究。

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亨的瑞

計算利潤期望值

想問一下這一題的計算過程

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讀童話的狼

方差分析中SSA與SSE中的隨機是一樣的嗎

不是一樣的，SSA是組間平方和,主要指系統(tǒng)誤差，反應自變量對因變量的影響，SSE則是組內(nèi)平方和，指其他的誤差（抽樣誤差，測量誤差等）對因變量的影響SSE例如，每個樣本內(nèi)部的數(shù)據(jù)平方和加在一起就是組內(nèi)平方和，它反映了每個樣本內(nèi)各觀測值的離散狀況。反映組間誤差大小的平方和稱為組間平方和，也稱為因素平方和，記為SSA。例如，四個行業(yè)被投訴次數(shù)之間的誤差平方和就是組間平方和，它反映了樣本均值之間的差異程

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讀童話的狼

這里僅僅是因為整體標準差已知，才用的標準正態(tài)分布嗎？

不僅僅是標準差已知，總體服從正態(tài)分布也是需要的，這是小樣本檢驗的假設條件

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讀童話的狼

卡方里面的n是有n個樣本框還是一個樣本框里有n個樣本？

卡方分布要求n個變量獨立同分布于標準正態(tài)分布，所以這里是n個樣本，并且來自同一個正態(tài)總體（樣本框）

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LXM21

關于牛頓法和梯度下降法的效率對比

梯度下降法的優(yōu)化思想：用當前位置負梯度方向作為搜索方向，因為該方向為當前位置的最快下降方向，所以也被稱為是”最速下降法“。最速下降法越接近目標值，步長越小，前進越慢。缺點：靠近極小值時收斂速度減慢，求解需要很多次的迭代；直線搜索時可能會產(chǎn)生一些問題；可能會“之字形”地下降。牛頓法牛頓法最大的特點就在于它的收斂速度很快。優(yōu)點：二階收斂，收斂速度快；缺點：牛頓法是一種迭代算法，每一步都需要求解目標函數(shù)

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LXM21

β不是系數(shù)嗎為啥要加i

β不是系數(shù)嗎為啥要加i？因為有多個自變量，每個自變量對應一個系數(shù)，其中β0是常數(shù)項

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亨的瑞

求置信區(qū)間

想請問一下這題怎么算的

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亨的瑞

輪廓系數(shù)

“輪廓系數(shù)的值越大，表示該樣本點距離其他簇的距離越大"請問這句話為什么錯誤呢？

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詹惠兒

為什么假設檢驗中等號都放在原假設？

問：為什么假設檢驗中等號都放在原假設？答：等號表示的是穩(wěn)定的、無差異的意思，表示了事物發(fā)展的一種延續(xù)，由于原假設表示的是不容易推翻的假設（舊的假設），等號放在原假設中與原假設的意思是相符的，而備擇假設表示的是容易推翻的假設（新的假設），與等號的意思不相符，故放在原假設中，而不放在備擇假設中。從假設檢驗的基本思想中，我們還是可以得出相同的結論的：假設檢驗總“偏心”于原假設，從拒絕原假設上可以看出，只

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詹惠兒

兩獨立樣本t檢驗和兩配對樣本t檢驗區(qū)別是什么？

問：兩獨立樣本t檢驗和兩配對樣本t檢驗區(qū)別是什么？答：獨立樣本的t檢驗過程用于檢驗兩個獨立樣本是否來自具有相同均值的總體，相當于兩個正態(tài)分布總體的均值是否相等，即檢驗假設Ho:山=從是否成立，此檢驗以t分布為理論基礎。配對樣本檢驗用于檢驗兩個相關的樣本是否來自具有相同均值的正態(tài)總體。即檢驗假設H:d=0，實質就是檢驗差值的均值和零均值之間的顯著性.

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趙娜0418

邏輯回歸主要是用來做什么的？是做回歸嗎？

問題詳述：邏輯回歸主要是用來做什么的？是做回歸嗎？解答：錯。邏輯回歸是分類算法，不要被它的名字給迷惑了。很多時候看到這個名字會被名字誤導，以為是回歸算法，實際上邏輯回歸是處理分類問題的。

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趙娜0418

錯誤率越大則權重越大，分類誤差小的分類器有更大的權重，這兩個矛盾嗎？

一、問題描述錯誤率越大則權重越大，分類誤差小的分類器有更大的權重，這兩個矛盾嗎？二、問題解答第一個是針對樣本來說的，如果樣本的錯誤率越大，則有更大的權重。后一個是針對分類器來說的，如果一個分類器的誤差小，則給他更大的權重，否則分類誤差大，就給小的權重。

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趙娜0418

ARMA和ARIMA的區(qū)別是什么?

問題詳述:老師 ARMA和ARIMA不是一回事吧?解答1、運用對象不同AR，MA，ARMA都是運用于原始數(shù)據(jù)是平穩(wěn)的時間序列。ARIMA運用于原始數(shù)據(jù)差分后是平穩(wěn)的時間序列。2、時間序列不同AR(自回歸模型)，AR ( p) ，p階的自回歸模型。MA(移動平均模型)，MA(q)，q階的移動平均模型。ARIMA(差分自回歸移動平均模型)。3、平穩(wěn)性差別ARMA模型的平穩(wěn)性要求y的均值、方差和自協(xié)方差

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CDA持證人阿濤哥

如何判斷是不是幾何分布？

如何判斷是不是幾何分布？只要符合下面4個特點就可以判別你做的事情是不是幾何分布了：1）做某事件次數(shù)（也叫試驗次數(shù)）是固定的，用n表示（例如拋硬幣3次，表白5次），2）每一次事件都有兩個可能的結果（成功，或者失?。ɡ缑恳淮螔佊矌庞?個結果：正面表示成功，反面表示失敗。每一次表白有2個結果：表白成功，表白失?。?。3）每一次“成功”的概率都是相等的，成功的概率用p表示（例如每一次拋硬幣正面朝上的概率

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CDA持證人阿濤哥

什么是二項分布呢？

什么是二項分布呢？只要符合下面3個特點就可以判斷某事件是二項分布了：1）做某件事的次數(shù)（也叫試驗次數(shù)）是固定的，用n表示。（例如拋硬幣3次，投資5支股票），2）每一次事件都有兩個可能的結果（成功，或者失?。ɡ缑恳淮螔佊矌庞?個結果：正面表示成功，反面表示失敗。每一次投資美股有2個結果：投資成功，投資失?。?。3）每一次成功的概率都是相等的，成功的概率用p表示（例如每一次拋硬幣正面朝上的概率都是1

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宋俊花

邏輯回歸為什么要對特征進行離散化

在工業(yè)界，很少直接將連續(xù)值作為邏輯回歸模型的特征輸入，而是將連續(xù)特征離散化為一系列0、1特征交給邏輯回歸模型，這樣做的優(yōu)勢有以下幾點：0. 離散特征的增加和減少都很容易，易于模型的快速迭代；1. 稀疏向量內(nèi)積乘法運算速度快，計算結果方便存儲，容易擴展；2. 離散化后的特征對異常數(shù)據(jù)有很強的魯棒性：比如一個特征是年齡>30是1，否則0。如果特征沒有離散化，一個異常數(shù)據(jù)“年齡300歲”會給模型造成很大

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讀童話的狼

如何解決線性模型變量相關性問題的討論

首先要明確一點：變量之間的相關性（只要不是完全相關）是不會影響參數(shù)的一致性的。那么會影響什么呢？影響的是參數(shù)估計的方差。所以，如果你的樣本足夠大，變量間的相關性不是什么大問題，甚至壓根就不是問題。那么如果你的樣本沒那么大，該怎么處理呢？這個時候就要看你做模型的目的了。簡單的區(qū)分的話，你究竟關注相關，還是因果，甚至只是想預測？如果你是關注因果，那么不好意思，這個問題沒有辦法。比如如果在經(jīng)濟學里面，你

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宋俊花

方差分析和回歸分析異同

方差分析和回歸分析總體上都屬于一個類別，一般線性模型（general linear model，GLM）。從數(shù)據(jù)類型來看，方差分析的因變量是連續(xù)型數(shù)據(jù)，自變量是分類變量，一般都以組別的形式出現(xiàn)?；貧w分析的因變量是連續(xù)型數(shù)據(jù)，自變量既可以是分類數(shù)據(jù)，也可以是連續(xù)型數(shù)據(jù)，也可以兩種都有。具體來說：一、方差分析與回歸分析的相同點1、方差分析與回歸分析的變量都是兩種或兩種以上。2、方差分析與回歸分析的結果

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宋俊花

標準差與標準誤

共同點標準差和標準誤都在衡量一群“小點點”的變異程度/離散程度。不同點標準差（SD）的“小點點”是僅僅某一次抽樣得到的一個「樣本量為N」的樣本里的所有個體（單個分數(shù)）標準誤（SE）的“小點點”是很多次抽樣得到的很多「樣本量均為N」的樣本（樣本的某種統(tǒng)計量，如平均值、回歸系數(shù)等）一言以蔽之（以平均值為例，這是最簡單的理解）標準差 = 一次抽樣中個體分數(shù)間的離散程度，反映了個體分數(shù)對樣本均值的代表性，

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