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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(gè)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)。回歸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(diǎn)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(jié)果

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宋俊花

標(biāo)準(zhǔn)差與標(biāo)準(zhǔn)誤

共同點(diǎn)標(biāo)準(zhǔn)差和標(biāo)準(zhǔn)誤都在衡量一群“小點(diǎn)點(diǎn)”的變異程度/離散程度。不同點(diǎn)標(biāo)準(zhǔn)差（SD）的“小點(diǎn)點(diǎn)”是僅僅某一次抽樣得到的一個(gè)「樣本量為N」的樣本里的所有個(gè)體（單個(gè)分?jǐn)?shù)）標(biāo)準(zhǔn)誤（SE）的“小點(diǎn)點(diǎn)”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(jì)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(jiǎn)單的理解）標(biāo)準(zhǔn)差 = 一次抽樣中個(gè)體分?jǐn)?shù)間的離散程度，反映了個(gè)體分?jǐn)?shù)對(duì)樣本均值的代表性，

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葉yyf

推斷性分析方法

列聯(lián)分析——分析定性變量對(duì)定性變量的影響原理：比較實(shí)際值與期望值（如何計(jì)算？）之間的差距，構(gòu)造了卡方統(tǒng)計(jì)量，進(jìn)行決策作用：通過比較實(shí)際值與期望值之間是否存在差異，分析定性變量對(duì)另一個(gè)定性變量是否有顯著影響?！獢M合優(yōu)度檢驗(yàn)、獨(dú)立性檢驗(yàn)、......幾個(gè)系數(shù)——消除n的影響方差分析——分析定性變量對(duì)定量變量的影響原理：比較組間誤差（存在隨機(jī)誤差+可能有因素A的影響）與組內(nèi)誤差（只有隨機(jī)誤差）

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LXM21

定比和定距的區(qū)別

1.定距數(shù)據(jù)(Interval):具有間距特征的變量，有單位，沒有絕對(duì)零點(diǎn)，可以做加減運(yùn)算，不能做乘除運(yùn)算。例如，溫度。2.定比變量(Ratio):數(shù)據(jù)的最高級(jí)，既有測(cè)量單位，也有絕對(duì)零點(diǎn)，例如職工人數(shù)，身高。

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LXM21

評(píng)估系數(shù)

這個(gè)評(píng)估系數(shù)是之前統(tǒng)計(jì)學(xué)的，置信區(qū)間要求是95%，得到的5%嗎？跟P值是一個(gè)意思嘛答：不一樣，意思是顯著性水平α=5%，就是α=0.05，跟相應(yīng)的P值比較看結(jié)果是否顯著

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宋俊花

回歸算法選擇匯總

基于x,y 變量類型以及多少的時(shí)候，應(yīng)該選擇哪種回歸模型和算法：

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liting李

一般正態(tài)分布與標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布的區(qū)別與聯(lián)系

正態(tài)分布也叫常態(tài)分布，是連續(xù)隨機(jī)變量概率分布的一種，自然界、人類社會(huì)、心理和教育中大量現(xiàn)象均按正態(tài)形式分布，例如能力的高低，學(xué)生成績(jī)的好壞等都屬于正態(tài)分布。它隨隨機(jī)變量的平均數(shù)、標(biāo)準(zhǔn)差的大小與單位不同而有不同的分布形態(tài)。標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布是正態(tài)分布的一種，其平均數(shù)和標(biāo)準(zhǔn)差都是固定的，平均數(shù)為0，標(biāo)準(zhǔn)差為1。

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統(tǒng)計(jì)是什么？

統(tǒng)計(jì)是處理數(shù)據(jù)的一門科學(xué)。人們給統(tǒng)計(jì)學(xué)下的定義很多，比如，“統(tǒng)計(jì)學(xué)是收集、分析、表述和解釋數(shù)據(jù)的科學(xué)”;“統(tǒng)計(jì)是一組方法，用來設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)、獲得數(shù)據(jù)，然后在這些數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上組織、概括、演示、分析、解釋和得出結(jié)論”。綜合地說，統(tǒng)計(jì)學(xué)(statistics）是收集、處理、分析、解釋數(shù)據(jù)并從數(shù)據(jù)中得出結(jié)論的科學(xué)。統(tǒng)計(jì)學(xué)是關(guān)于數(shù)據(jù)的科學(xué)，它所提供的是一套有關(guān)數(shù)據(jù)收集、處理、分析、解釋并從數(shù)據(jù)中得出結(jié)論的方法，

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zhongxn

分箱的原因：1、模型穩(wěn)定：在一般情況下建立分類模型是，需要對(duì)連續(xù)變量進(jìn)行離散化，離散后的特征能夠去除噪聲，對(duì)異常值不再敏感，使得模型可以更加的穩(wěn)定。2、簡(jiǎn)化模型：降低樣本中的個(gè)別信息對(duì)模型的影響，降低過擬合的風(fēng)險(xiǎn)。分箱的目的：1、離散特征的增加和減少很容易，易于模型的快速迭代。2、稀疏向量?jī)?nèi)積乘法運(yùn)算速度快，計(jì)算結(jié)果方便存儲(chǔ)，容易擴(kuò)展。3、列表內(nèi)容離散化后的特征對(duì)異常數(shù)據(jù)有很強(qiáng)的魯棒性。【離散化后

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zhongxn

分箱的原因：1、模型穩(wěn)定：在一般情況下建立分類模型是，需要對(duì)連續(xù)變量進(jìn)行離散化，離散后的特征能夠去除噪聲，對(duì)異常值不再敏感，使得模型可以更加的穩(wěn)定。2、簡(jiǎn)化模型：降低樣本中的個(gè)別信息對(duì)模型的影響，降低過擬合的風(fēng)險(xiǎn)。分箱的目的：1、離散特征的增加和減少很容易，易于模型的快速迭代。2、稀疏向量?jī)?nèi)積乘法運(yùn)算速度快，計(jì)算結(jié)果方便存儲(chǔ)，容易擴(kuò)展。3、列表內(nèi)容離散化后的特征對(duì)異常數(shù)據(jù)有很強(qiáng)的魯棒性?！倦x散化后

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liting李

為什么要對(duì)相關(guān)系數(shù)進(jìn)行顯著性檢驗(yàn)？

原因：所有的假設(shè)檢驗(yàn)都是要分析顯著性的，拿相關(guān)系數(shù)來說，我們雖然求得了相關(guān)系數(shù)值，但是這個(gè)相關(guān)系數(shù)有沒有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義呢？換句話說，我們看到的這個(gè)相關(guān)系數(shù)是確實(shí)存在呢？還是說只是抽樣誤差導(dǎo)致的？顯著性檢驗(yàn)就是要解決這個(gè)問題的，如果顯著，則表明相關(guān)的確存在，不是抽樣誤差導(dǎo)致的。

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k_0711

分支語句顧名思義，就是像岔路口一樣，選擇不同的路就會(huì)有不盡相同的結(jié)果，分支語句體現(xiàn)一種選擇的思維。分支語句的語法如下：?jiǎn)畏种В篿f（條件1）：語句塊如果條件1為真則執(zhí)行語句塊，否則不執(zhí)行語句塊。二分支：if(條件)：語句塊1else:語句塊2這個(gè)表示若條件為真執(zhí)行語句塊1，否則執(zhí)行語句塊2或者：(表達(dá)式1) if (條件) else (表達(dá)式2)這個(gè)是更為簡(jiǎn)潔的二分之表達(dá)方式，若第二個(gè)括號(hào)中的條件

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統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的整理

一、統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)整理統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)整理是統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)調(diào)查的繼續(xù)和數(shù)據(jù)分析的前提，是感性認(rèn)識(shí)上升到理性認(rèn)識(shí)的連接點(diǎn)。數(shù)據(jù)整理的前提是審核，分組匯總是核心。按品質(zhì)變量分組的關(guān)鍵是界定各類型組的性質(zhì)差異，按數(shù)值變量分組的關(guān)鍵是正確確定各組的數(shù)量界限，即組數(shù)與組限。二、統(tǒng)計(jì)分組統(tǒng)計(jì)分組必須遵循窮盡性和互斥性兩個(gè)原則。數(shù)值變量分組有單項(xiàng)式和組距式兩種。組距式分組又有離散型與連

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liting李

在統(tǒng)計(jì)學(xué)中為什么要對(duì)變量取對(duì)數(shù)？

取對(duì)數(shù)可以將大于中位數(shù)的值按一定比例縮小,從而形成正態(tài)分布的數(shù)據(jù)。1.研究的自變量數(shù)量級(jí)不一致時(shí)，取對(duì)數(shù)可消除這種數(shù)量級(jí)相差很大的情況。2.取對(duì)數(shù)可以消除異方差。3.取對(duì)數(shù)可以使非線性的變量關(guān)系轉(zhuǎn)化為線性關(guān)系，更方便做參數(shù)估計(jì)。

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michelle.qin

Python統(tǒng)計(jì)學(xué) - 錯(cuò)題收集

需要找一下資料回顧一下

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1027670370

分配數(shù)列

（一）概念在統(tǒng)計(jì)分組的基礎(chǔ)上，可以將總體的所有單位按某一標(biāo)志進(jìn)行歸類排列，并計(jì)算其相應(yīng)出現(xiàn)的次數(shù)，這樣得到的分布稱為分配數(shù)列或次（頻）數(shù)分布數(shù)列。(二)分配數(shù)列的構(gòu)成要素組別：各組名稱次數(shù)(頻數(shù)):分布在各組的總體單位數(shù)。各組的次數(shù)(頻數(shù))之和等于總體單位總數(shù)。頻率(比重):各組次數(shù)占總次數(shù)的比重各組比重之和等于100%（或1

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讀童話的狼

拉格朗日乘數(shù)法

在數(shù)學(xué)最優(yōu)問題中，拉格朗日乘數(shù)法（以數(shù)學(xué)家約瑟夫·路易斯·拉格朗日命名）是一種尋找變量受一個(gè)或多個(gè)條件所限制的多元函數(shù)的極值的方法。設(shè)給定二元函數(shù) 和附加條件為尋找在附加條件下的極值點(diǎn)，先做拉格朗日函數(shù) ，其中為參數(shù)。令對(duì) 和和的一階偏導(dǎo)數(shù)等于零，即由上述方程組解出，及，如此求得的，就是函數(shù) 在附加條件下的可能極值點(diǎn)。若這樣的點(diǎn)只有一個(gè)，由實(shí)際問

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shauna570392

上下邊緣的計(jì)算為什么用1.5*IQR？?

如果我們把數(shù)據(jù)集當(dāng)成是服從正態(tài)分布的數(shù)據(jù)集,那么上下邊緣的計(jì)算公式中的系數(shù)取1.5時(shí),上邊緣與下邊緣這段區(qū)間的概率分布為99.3%,也就是數(shù)只有1%的可能會(huì)落在這個(gè)區(qū)間之外,是非常小的概率, 如果出現(xiàn)了這種情況,我們就可以認(rèn)為這個(gè)數(shù)據(jù)的出現(xiàn)是會(huì)伴隨著某些問題的出現(xiàn). 也就是為什么在這個(gè)區(qū)間之外的點(diǎn)我們稱為異常點(diǎn)(outliers)

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shauna570392

如何計(jì)算75%中位數(shù)?

有如下例子:數(shù)據(jù)總量: 6, 47, 49, 15, 42, 41, 7, 39, 43, 40, 36由小到大排列的結(jié)果: 6, 7, 15, 36, 39, 40, 41, 42, 43, 47, 49一共11項(xiàng)Q1 的位置=（11+1） × 0.25=3， Q2 的位置=（11+1）× 0.5=6， Q3的位置=（11+1） × 0.75=9Q1 = 15，Q2 = 40，Q3 = 43.那

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michelle.qin

【Python統(tǒng)計(jì)學(xué)】day1 課堂筆記整理之二

day1 課堂筆記整理，調(diào)整了一下，后續(xù)繼續(xù)更新：

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