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michelle.qin

【Python統(tǒng)計學(xué)】day1 課堂筆記整理之一

day1 課堂筆記整理，后續(xù)繼續(xù)更新：

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眾所周知，流量在電商平臺是排在第一位的，因?yàn)榭土髁渴腔A(chǔ)。大，中，小或新開張的商家每天都在追求流量的增長。但是電商平臺的流量紅利窗口一定是有限的，所以精細(xì)化運(yùn)營一定是一個必然的結(jié)果。對于流量，應(yīng)通過了解每種渠道和每種類型流量來源的特質(zhì)，才可能實(shí)現(xiàn)流量的最大利用從而可以挖掘出每一位到店訪客的消費(fèi)價值。所以在幫助運(yùn)營及市場人員制定高效的市場投放計劃時，要展現(xiàn)以往不同渠道在不同時

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數(shù)據(jù)圖表開始前的處理。

一.數(shù)據(jù)的預(yù)處理：是在對數(shù)據(jù)分類或分組前所做的必要處理，內(nèi)容包括數(shù)據(jù)的審核，排序，篩選等。數(shù)據(jù)的審核：就是檢查數(shù)據(jù)中是否有錯誤。對于調(diào)查取得的原始數(shù)據(jù)主要從完整性與準(zhǔn)確性兩個方面進(jìn)行審核。完整性的審核主要是檢查應(yīng)調(diào)查的單位或個體是否有遺漏，所有的調(diào)查項(xiàng)目是否齊全等。準(zhǔn)確性審核主要是檢查數(shù)據(jù)是否有錯誤，是否存在異常值等。數(shù)據(jù)的篩選：是根據(jù)需要找出符合特定條件的某類數(shù)據(jù)。

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動態(tài)數(shù)列分析即時間序列

把對經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象在不同時間上的數(shù)量進(jìn)行對比，以了解現(xiàn)象變化速度和規(guī)律，并據(jù)此預(yù)測未來的方法就是動態(tài)分析法。把反映某種現(xiàn)象的同一指標(biāo)在不同時間上的指標(biāo)數(shù)值按時間先后順序編排所形成的數(shù)列稱為動態(tài)數(shù)列或時間數(shù)列。動態(tài)數(shù)列的種類:1.總量指標(biāo)：把總量指標(biāo)在不同時間上的數(shù)值按時間先后順序排列而形成的動態(tài)數(shù)列。反映了社會經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象在不同時間上所達(dá)到的絕對水平及其發(fā)展變化的過程。

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ermutuxia

什么叫做坐標(biāo)系？

我的理解就是一個x軸和一個y軸一交叉就是一個坐標(biāo)系，一個坐標(biāo)系包含一個x軸和一個y軸還可以兩個坐標(biāo)系共享一個x軸，如下

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讀童話的狼

兩個均值之差的區(qū)間估計中(總體方差未知且相等)，t統(tǒng)計量的手工推導(dǎo)

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趙娜0418

logistics中的正確率可以判斷什么？

老師，logistics中的正確率能判斷什么呢，您當(dāng)時說不能只看那個正確率，是這樣嗎，還要與不進(jìn)行回歸的正確率相比，關(guān)于正確率這里還是不太理解決定系數(shù)R方是來衡量回歸的好壞，是看整體情況，準(zhǔn)確率表示所有的預(yù)測樣本中，預(yù)測正確的比例，根據(jù)圖1-1可得其計算公式為：A = (TP + TN) / (TP + FN + FP + TN)準(zhǔn)確率可以看局部預(yù)測準(zhǔn)確率，比如為正的預(yù)測對了多少，為負(fù)的預(yù)測對了

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pkwwwsas

一：準(zhǔn)備數(shù)據(jù)1、有目標(biāo)、有業(yè)務(wù)邏輯2、有數(shù)據(jù)3、依據(jù)業(yè)務(wù)和目標(biāo)理解數(shù)據(jù)，取子集二：洗數(shù)據(jù)清洗：1、缺失值2、異常值三：建模四：落地

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liting李

?整群抽樣與分層抽樣的區(qū)別是什么？

(1) 分層抽樣要求各層之間的差異很大，層內(nèi)個體或單元差異小，而整群抽樣要求群與群之間的差異比較小，群內(nèi)個體或單元差異大；(2) 分層抽樣的樣本是從每個層內(nèi)抽取若干單元或個體構(gòu)成，而整群抽樣則是要么整群抽取，要么整群不被抽取。

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liting李

隨機(jī)抽樣、分層抽樣、整群抽樣、系統(tǒng)抽樣的區(qū)別

抽樣方法主要包括：隨機(jī)抽樣、分層抽樣、整體抽樣、系統(tǒng)抽樣。(1) 隨機(jī)抽樣就是按等概率原則直接從含有N個元素的總體中抽取n個元素組成樣本（N>n）。這種方法簡便易學(xué)，常用的辦法就是抽簽了。不過，這適合總體單位較少時使用。(2) 分層抽樣是指在抽樣時，將總體分成互不相交的層，然后按照一定的比例，從各層獨(dú)立地抽取一定數(shù)量的個體，將各層取出的個體合在一起作為樣本的方法。(3) 整群抽樣又稱聚類抽樣，是將

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liting李

什么是等群抽樣？

整群抽樣又稱聚類抽樣，是將總體中各單位歸并成若干個互不交叉、互不重復(fù)的集合，稱之為群。然后以群為抽樣單位抽取樣本的一種抽樣方式。應(yīng)用整群抽樣時，要求各群有較好的代表性，即群內(nèi)各單位的差異要大，群間差異要小。

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趙娜0418

常用的抽樣方法有哪些？

1. 概率抽樣——包括等概率抽樣和不等概率抽樣概率抽樣也稱為隨機(jī)抽樣，是指遵循隨機(jī)原則進(jìn)行的抽樣，總體中每個單位都有一定的機(jī)會被選入樣本。其特點(diǎn)有：（1）抽樣時是按一定的概率以隨機(jī)原則抽取樣本。（2）每個單位被抽中的概率是已知的，或是可以計算出來的。（3）當(dāng)用樣本對總體目標(biāo)量進(jìn)行估計時，要考慮到每個樣本單位被抽中的概率。常用抽樣方式有：（1）簡單隨機(jī)抽樣定義：從包括總體N個單位的抽樣框中隨機(jī)地、

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liting李

參數(shù)估計-兩個參數(shù)總體區(qū)間估計、樣本量確定

一、兩個總體均值之差的區(qū)間估計1、大樣本估計兩個總體為正態(tài)分布，或兩個總體不服正態(tài)分布但兩個樣本都為大樣本，根據(jù)抽樣分布知識可知兩個樣本均值只差服從期望為（μ1-μ2）、方差為（）的正態(tài)分布，轉(zhuǎn)化為標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布當(dāng) 和都已知，兩個總體均值之差μ1-μ2在1-a置信水平下的置信區(qū)間當(dāng) 和都未知，用樣本方差和來代替2、小樣本估計先要有假定1）兩個總體都服從正態(tài)分布2）兩個隨即樣本

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liting李

正態(tài)分布圖怎么看？

如上圖，正態(tài)分布圖如何看呢？答：這張圖表示隨機(jī)變量在其區(qū)間上取值的概率。橫軸區(qū)間（μ-σ,μ+σ）內(nèi)的面積為68.268949%。P{|X-μ|

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四桃克

統(tǒng)計模型主要都是圍繞著回歸展開的！

關(guān)于線性回歸的一些筆記，希望對大家有用哦！

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四桃克

統(tǒng)計模型主要都是圍繞著回歸展開的！

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宋俊花

word中輸入平方的3種方法

這幾天的統(tǒng)計學(xué)，用word記筆記很有難度，公式符號，最簡單的平方，開始也不會輸入，后來發(fā)現(xiàn)不難，有4種方法呢：1. 輸入2，選中2，點(diǎn)擊開始菜單，字體中的X22. 快捷鍵：輸入?yún)?shù)，先不輸2，按快捷鍵 ctrl shift "+"的鍵，光標(biāo)變?nèi)缦聢D，上角標(biāo)處，再輸入2. 再次按這個組合鍵，光標(biāo)恢復(fù)正常。同理，ctrl “+”的鍵，光標(biāo)會在下角標(biāo)，可以輸入X1 X2 3. 插入特殊字符

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liuyong2730

如何理解置信水平和置信區(qū)間

置信水平是隨機(jī)抽取的m次樣本，計算出的m個置信區(qū)間包含總體均值的個數(shù)與m的比。但是我們實(shí)際只是抽取一次樣本，根據(jù)其統(tǒng)計量計算置信區(qū)間。那么描述這個置信區(qū)間的置信水平該怎么理解呢？

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馬敏11

?評價估計量的標(biāo)準(zhǔn)

評價估計量的標(biāo)準(zhǔn)無偏性 (unbiasedness)? 估計量抽樣分布的數(shù)學(xué)期望等于被估計的總體參數(shù)有效性 (efficiency)對同一總體參數(shù)的兩個無偏點(diǎn)估計量，有更小標(biāo)準(zhǔn)差的估計量更有效一致性 (consistency) 隨著樣本量的增大，估計量的值越來越接近被估計的總體參數(shù)

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宋俊花

“大數(shù)定律”在大數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用

“大數(shù)定律”在大數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用大數(shù)定律(law of large numbers)，是一種描述當(dāng)試驗(yàn)次數(shù)很大時所呈現(xiàn)的概率性質(zhì)的定律。在如今交易逐漸高頻化的時代，基于互聯(lián)網(wǎng)平臺的交易活動會產(chǎn)生大量的有效數(shù)據(jù)信息，具相關(guān)學(xué)者統(tǒng)計，針對一個單一品種的商品，平均每１秒鐘會產(chǎn)生１２個數(shù)據(jù)，如此１個小時就可以產(chǎn)生４３２００個有效數(shù)據(jù)信息（３６００×１２＝４３２００），面對如此高頻及海量的數(shù)據(jù)信息，如果沒有

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