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liting李

什么是矩陣的秩

將矩陣做初等行變換后，非零行的個(gè)數(shù)叫行秩將其進(jìn)行初等列變換后，非零列的個(gè)數(shù)叫列秩矩陣的秩是方陣經(jīng)過初等行變換或者列變換后的行秩或列秩矩陣的秩一般有2種方式定義1. 用向量組的秩定義矩陣的秩 = 行向量組的秩 = 列向量組的秩2. 用非零子式定義矩陣的秩等于矩陣的最高階非零子式的階單純計(jì)算矩陣的秩時(shí), 可用初等行變換把矩陣化成梯形梯矩陣中非零行數(shù)就是矩陣的秩

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liting李

離散型變量怎么判斷互相獨(dú)立

對于兩個(gè)獨(dú)立事件 A 與 B 有P(A|B) = P(A)以及P(B|A) = P(B)換句話說，如果 A 與 B 是相互獨(dú)立的，那么 A 在 B 這個(gè)前提下的條件概率就是 A 自身的概率；同樣，B 在 A 的前提下的條件概率就是 B 自身的概率。那么只需要簡單的舉個(gè)反例就好了P(X=-1，Y=-1) =1/8，P(X=-1)=3/8;P(Y=-1)=3/8那么P(X=-1|Y=-1)=P(X=-

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liting李

我的數(shù)學(xué)成績有95%概率在80-90分之間和我的數(shù)學(xué)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(jì)學(xué)假設(shè)與檢驗(yàn)中的用上述的第二個(gè)說法。概率是一個(gè)在0到1之間的實(shí)數(shù)，是對隨機(jī)事件發(fā)生的可能性的度量。把握用在假設(shè)與檢驗(yàn)這個(gè)地方，如“我們有95%的把握拒絕原假設(shè)”，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(jì)算利潤期望值

想問一下這一題的計(jì)算過程

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讀童話的狼

方差分析中SSA與SSE中的隨機(jī)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(yīng)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(gè)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(gè)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(gè)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?yàn)檎w標(biāo)準(zhǔn)差已知，才用的標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布嗎？

不僅僅是標(biāo)準(zhǔn)差已知，總體服從正態(tài)分布也是需要的，這是小樣本檢驗(yàn)的假設(shè)條件

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讀童話的狼

卡方里面的n是有n個(gè)樣本框還是一個(gè)樣本框里有n個(gè)樣本？

卡方分布要求n個(gè)變量獨(dú)立同分布于標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布，所以這里是n個(gè)樣本，并且來自同一個(gè)正態(tài)總體（樣本框）

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LXM21

關(guān)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(dāng)前位置負(fù)梯度方向作為搜索方向，因?yàn)樵摲较驗(yàn)楫?dāng)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(biāo)值，步長越小，前進(jìn)越慢。缺點(diǎn)：靠近極小值時(shí)收斂速度減慢，求解需要很多次的迭代；直線搜索時(shí)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(diǎn)就在于它的收斂速度很快。優(yōu)點(diǎn)：二階收斂，收斂速度快；缺點(diǎn)：牛頓法是一種迭代算法，每一步都需要求解目標(biāo)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?yàn)橛卸鄠€(gè)自變量，每個(gè)自變量對應(yīng)一個(gè)系數(shù)，其中β0是常數(shù)項(xiàng)

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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(diǎn)距離其他簇的距離越大"請問這句話為什么錯(cuò)誤呢？

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詹惠兒

為什么假設(shè)檢驗(yàn)中等號都放在原假設(shè)？

問：為什么假設(shè)檢驗(yàn)中等號都放在原假設(shè)？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(shè)表示的是不容易推翻的假設(shè)（舊的假設(shè)），等號放在原假設(shè)中與原假設(shè)的意思是相符的，而備擇假設(shè)表示的是容易推翻的假設(shè)（新的假設(shè)），與等號的意思不相符，故放在原假設(shè)中，而不放在備擇假設(shè)中。從假設(shè)檢驗(yàn)的基本思想中，我們還是可以得出相同的結(jié)論的：假設(shè)檢驗(yàn)總“偏心”于原假設(shè)，從拒絕原假設(shè)上可以看出，只

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詹惠兒

兩獨(dú)立樣本t檢驗(yàn)和兩配對樣本t檢驗(yàn)區(qū)別是什么？

問：兩獨(dú)立樣本t檢驗(yàn)和兩配對樣本t檢驗(yàn)區(qū)別是什么？答：獨(dú)立樣本的t檢驗(yàn)過程用于檢驗(yàn)兩個(gè)獨(dú)立樣本是否來自具有相同均值的總體，相當(dāng)于兩個(gè)正態(tài)分布總體的均值是否相等，即檢驗(yàn)假設(shè)Ho:山=從是否成立，此檢驗(yàn)以t分布為理論基礎(chǔ)。配對樣本檢驗(yàn)用于檢驗(yàn)兩個(gè)相關(guān)的樣本是否來自具有相同均值的正態(tài)總體。即檢驗(yàn)假設(shè)H:d=0，實(shí)質(zhì)就是檢驗(yàn)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(cuò)。邏輯回歸是分類算法，不要被它的名字給迷惑了。很多時(shí)候看到這個(gè)名字會被名字誤導(dǎo)，以為是回歸算法，實(shí)際上邏輯回歸是處理分類問題的。

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趙娜0418

錯(cuò)誤率越大則權(quán)重越大，分類誤差小的分類器有更大的權(quán)重，這兩個(gè)矛盾嗎？

一、問題描述錯(cuò)誤率越大則權(quán)重越大，分類誤差小的分類器有更大的權(quán)重，這兩個(gè)矛盾嗎？二、問題解答第一個(gè)是針對樣本來說的，如果樣本的錯(cuò)誤率越大，則有更大的權(quán)重。后一個(gè)是針對分類器來說的，如果一個(gè)分類器的誤差小，則給他更大的權(quán)重，否則分類誤差大，就給小的權(quán)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(yùn)用對象不同AR，MA，ARMA都是運(yùn)用于原始數(shù)據(jù)是平穩(wěn)的時(shí)間序列。ARIMA運(yùn)用于原始數(shù)據(jù)差分后是平穩(wěn)的時(shí)間序列。2、時(shí)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(gè)特點(diǎn)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(yàn)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(gè)可能的結(jié)果（成功，或者失?。ɡ缑恳淮螔佊矌庞?個(gè)結(jié)果：正面表示成功，反面表示失敗。每一次表白有2個(gè)結(jié)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(xiàng)分布呢？

什么是二項(xiàng)分布呢？只要符合下面3個(gè)特點(diǎn)就可以判斷某事件是二項(xiàng)分布了：1）做某件事的次數(shù)（也叫試驗(yàn)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(gè)可能的結(jié)果（成功，或者失?。ɡ缑恳淮螔佊矌庞?個(gè)結(jié)果：正面表示成功，反面表示失敗。每一次投資美股有2個(gè)結(jié)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(jìn)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(diǎn)：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(yùn)算速度快，計(jì)算結(jié)果方便存儲，容易擴(kuò)展；2. 離散化后的特征對異常數(shù)據(jù)有很強(qiáng)的魯棒性：比如一個(gè)特征是年齡>30是1，否則0。如果特征沒有離散化，一個(gè)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(guān)性問題的討論

首先要明確一點(diǎn)：變量之間的相關(guān)性（只要不是完全相關(guān)）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(jì)的方差。所以，如果你的樣本足夠大，變量間的相關(guān)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(gè)時(shí)候就要看你做模型的目的了。簡單的區(qū)分的話，你究竟關(guān)注相關(guān)，還是因果，甚至只是想預(yù)測？如果你是關(guān)注因果，那么不好意思，這個(gè)問題沒有辦法。比如如果在經(jīng)濟(jì)學(xué)里面，你

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