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开花结果02
统计：如何快速判断哪个条件作为原假设
实际问题中，我们常需要检验三种问题： 规律：等号一定要放在原假设，等号表示稳定的，所以一定要放在原假设
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开花结果02
Excel：工具栏如何调出数据分析选项
然后点击确定就可以了数据分析选项可以快速帮我们进行统计性描述，是我们计算的一个好帮手
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shauna570392
什么是拒绝域？
拒绝域亦称否定域，又称临界域，是统计学的基本概念之一。指在假设检验中，以拒绝原假设的统计量的取值范围，假设检验中根据检验统计量的分布，由给定的小概率α(0
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shauna570392
假设检验临界值的计算
显著性水平是指当原假设实际上正确时，检验统计量落在拒绝域的概率，简单理解就是犯弃真错误的概率。这个值是我们做假设检验之前统计者根据业务情况定好的。显著性水平α越小，犯第I类错误的概率自然越小，一般取值：0.01、0.05、0.1等当给定了检验的显著水平a=0.05（95%）时，进行双侧检验的Z值为1.96。即临界值为±1.96倍的标准差当给定了检验的显著水平a=0.01（99%）时，进行双侧检验的
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shauna570392
什么是t分布？
T分布就是小样本的正态分布。如果总体方差已知（例如在样本数量足够多时），则应该用正态分布来估计总体均值。在概率论和统计学中，t-分布用于根据小样本来估计呈正态分布且方差未知的总体的均值。如果总体方差已知（例如在样本数量足够多时），则应该用正态分布来估计总体均值。随着样本量n / 自由度的增加，t分布越来越接近正态分布。正态分布就是t分布的一个特例。t分布的特点有： 1、以0为中心，左右对称的单峰分
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开花结果02
统计学：什么是切比雪夫不等式
经验法则表明，如果数据是对称分布的约有68%的数据落在均值加减1个标准差的范围内约有95%的数据落在均值加减2个标准差的范围内约有99%的数据落在均值加减3个标准差的范围内 而如果数据不是对称分布的，那么上述经验法则就不适用了。这时候就需要用到切比雪夫不等式： 例如，对于 该不等式的含义是至少有75%的数据落在均值加减2个标准差的范围内至少有89%的数据落在均值加减3个标准差的范围内至少有94%的
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开花结果02
统计学：参数估计的四个步骤
✓选定参数——确定需要估计的参数✓选定统计量——确定估计参数的统计量✓抽样分布——已知或假定模型分布✓估计——得出结果
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开花结果02
统计学：什么是中心极限定理
中心极限定理:从均值为μ,方差为的-一个任意总体中抽取容量为n的样本。随着样本数n的增大,样本均值的抽样分布会收敛到均值为μ,方差为/n的正态分布。如下图：
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zjjwf
评价估计量的三标准
1 无偏性（ Unbiasedness ）：估计量抽样分布的数学期望等于被估计的总体参数2 有效性（ Efficiency ）：也称最小方差性，即方差越小的估计量越有效3 一致性 Consistency ）：随着样本容量的增大，估计量的值越来越接近被估计的总体参数
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Jiapingyue
描述性统计分析
描述性统计分析要对调查总体所有变量的有关数据做统计性描述，主要包括数据的频数分析、集中趋势分析、离散程度分析、分布形态、以及一些基本的统计图形。数据的频数分在数据的预处理部分，利用频数分析和交叉频数分析可以检验异常值。数据的集中趋势分析是一组数据向其中心靠拢的趋势，主要指标有平均值、中位数和众数。数据的离散程度分析是反映个变量值远离其中心值得程度，主要指标有方差、标准差和平均差。数据的分布形态，在
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小懒爱科比
昨日上午学习的描述分析概述
下午的时候明显感觉跟不上进度了 只能用纸质做笔记啦感觉昨天一天都要被 各种分布们搞晕了头。。。
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不洗脸都帅～
统计学基础第一天课堂笔记分享
学晕了，只能勉强记住一些。。
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bowan.
统计学中常用的分布
常用的分布1.正态分布：一个神奇的分布：任何分布任何统计量随着其自由度或样本量的增大，其最终都会服从正态分布——正态分布是所有分布的终极状态。因此：当要计算一般正态分布的概率时，应先将其转化为标准正态分布再计算。2.卡方分布：是相互独立的标准正态分布的平方和3.t分布：实际上是Z分布小时候的样子（矮一点、胖一点），自由度n就是他的年龄，随着年龄的增大他逐渐变高变瘦变成了Z分布。4.F分布5.各分布
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Kevin66832
解决多重共线性之岭回归分析
岭回归岭回归分析（Ridge Regression）是一种改良的最小二乘法，其通过放弃最小二乘法的无偏性，以损失部分信息为代价来寻找效果稍差但回归系数更符合实际情况的模型方程。简单来说，岭回归是通过引入k个单位阵，使回归系数可以估计，得到的回归估计值要比简单线性回归系数更加稳定，也更加接近真实情况。虽然引入单位阵会导致信息丢失，但同时也换来回归模型的合理估计。分析步骤岭回归分析步骤共为2步：（1）
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shauna570392
什么是自由度？
自由度：是指当以样本的统计量来估计总体的参数时，样本中独立或能自由变化的数据的个数，称为该统计量的自由度。当样本个数为n时，若样本均值给定了，则施加给这n各观测值的约束个数就是1个。因此只有n-1个数据可以自由取值。如果施加k个约束，则自由度为n-k从理论上讲，调整自由度是为了保证估计量的无偏性。
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shauna570392
为什么定积分可以算面积？
从定积分的定义来看，∫f(x)dx = lim ∑f(xi)△x，原意应该就是将曲线下的面积分割成无数的细高的矩形，矩形的底宽是△x，当分割趋向于无穷多份时，△x变成了dx，△x是有限的小，dx表示的是无限的小，而f(x)则变成了底宽为无穷小的矩形的高度，f（x）代表高，dx代表宽，无数个小矩形面积加起来就是总面积了
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开花结果02
统计学：什么是正态分布
正态分布是一个神奇的分布：任何分布、任何统计量随着其自由度或样本量的增大，其最终都会服从正态分布。——正态分布是所有分布的终极形态在自然界中，绝大多数事物都是服从一种具有钟形曲线的概率分布，称之为正态分布。正态分布的密度函数： 如果我们把正态分布的数据做标准化处理，就得到了标准正态分布，即 的正态分布正态分布是对称的，因此之前看到的经验法则当然适用，如下图
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开花结果02
统计学：什么是自由度
自由度：指一组数据中可以自由取值的变量的个数当样本个数为n时，若样本均值给定了，则施加给这n各观测值的约束个数就是1个。因此只有n-1个数据可以自由取值。如果施加k个约束，则自由度为n-k从理论上讲，调整自由度是为了保证估计量的无偏性。
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开花结果02
统计学：岭回归
岭回归是一种改良的最小二乘估计法，实质上是一种改良的最小二乘估计法，通过放弃最小二乘法的无偏性，以损失部分信息、降低精度为代价获得回归系数更为符合实际、更可靠的回归方法，对病态数据的拟合要强于普通的最小二乘法OLS。本质是在自变量信息矩阵的主对角线元素上人为地加入一个非负因子。当数据之间存在多重共线性（自变量高度相关）时，就需要使用岭回归分析。在存在多重共线性时，尽管最小二乘法（OLS）测得的估计
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开花结果02
统计学：开口组组中值的计算
开口组组中值的计算公式：=下限+(邻组组距/2) or =上限-(邻组组距/2)举个例子：
31.1011
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