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shauna570392
开口组如何算组中值？
=下限+(邻组组距/2)；=上限-(邻组组距/2)即：
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shauna570392
什么是截面数据?
截面数据(cross- sectional data)是在相同或近似相同的时间点上收集的数据，这类数据通常是在不同的空间获得的，用于描述现象在某一时刻的变化情况。比如，2010 年我国各地区的国内生产总值就是截面数据。
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zjjwf
数据的分类
将数据按照计量尺度 ：1.分类型数据（定义：对事物进行分类的结果）（特点：数据表现为类别，用 文字 来表述）2.顺序型数据 （定义：对事物类别顺序的测度）（特点：数据表现为类别，用 文字 来表述）3.数值型数据 （定义：对事物的精确测度）（特点：结果表现为具体的 数字）按与时间的关系不同：截面数据：是不同主体在同一时间点或同一时间段的数据，也称静态数据，是样本数据中的常见类型之一。时间序列数据：是
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zjjwf
数据的分类
将数据按照计量尺度 ：1.分类型数据（定义：对事物进行分类的结果）（特点：数据表现为类别，用 文字 来表述）2.顺序型数据 （定义：对事物类别顺序的测度）（特点：数据表现为类别，用 文字 来表述）3.数值型数据 （定义：对事物的精确测度）（特点：结果表现为具体的 数字）按与时间的关系不同：截面数据：是不同主体在同一时间点或同一时间段的数据，也称静态数据，是样本数据中的常见类型之一。时间序列数据：是
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zjjwf
数据的分类
将数据按照计量尺度 ：1.分类型数据（定义：对事物进行分类的结果）（特点：数据表现为类别，用 文字 来表述）2.顺序型数据 （定义：对事物类别顺序的测度）（特点：数据表现为类别，用 文字 来表述）3.数值型数据 （定义：对事物的精确测度）（特点：结果表现为具体的 数字）按与时间的关系不同：截面数据：是不同主体在同一时间点或同一时间段的数据，也称静态数据，是样本数据中的常见类型之一。时间序列数据：是
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小懒爱科比
统计（数据挖掘）的概述
入门~统计学DAY1的概述内容汇总
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开花结果02
统计：什么是截面数据和时间序列数据
按照被描述的现象与时间的关系，可以将统计数据分为截面数据和时间序列数据。截面数据(cross- sectional data)是在相同或近似相同的时间点上收集的数据，这类数据通常是在不同的空间获得的，用于描述现象在某一时刻的变化情况。比如，2010 年我国各地区的国内生产总值就是截面数据。时间序列数据(time series data)是在不同时间收集到的数据，这类数据是按时间顺序收集到的，用于描
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读童话的狼
OLS是可以处理大数据吗?
OLS（最小二乘法）是一种数学优化技术。它通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配。利用最小二乘法可以简便地求得未知的数据，并使得这些求得的数据与实际数据之间误差的平方和为最小。最小二乘法还可用于曲线拟合。其他一些优化问题也可通过最小化能量或最大化熵用最小二乘法来表达。《统计学习方法》中提到，回归学习最常用的损失函数是平方损失函数，在此情况下，回归问题可以著名的最小二乘法来解决。最小二乘法是机
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是微微呀！
震惊！世上竟然有如此详细的数理统计知识点总结！
【转】https://wenku.baidu.com/view/d2fc53243b68011ca300a6c30c2259010202f3b2.html害，看在这个标题这么羞耻（？）的份上，给个一键三连……啊不是，给个赞吧！拜托啦，这对我真的很重要（玩梗过度）
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开花结果02
统计学：数据类型整理
不同类型的数据一定要用不同的方法进行分析第一种：离散型：全体自然数连续型数据：全体实数稠密性数据：全体有理数区别区别一：连续型可以无限细分，离散型不可以无限细分区别二：连续型数据取到任何一个样本值的概率都是0第二种分类横截面数据：在一个时间点或时间段内取到的所有数据时间序列数据：考虑时间属性的时候，比如债券，股票，默认一次只讨论一个序列面板数据：既有时间属性，又有空间属
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陈革007
Python 统计学习: corr相关系数的四种参数
根据实际情况, 将corr 里面的四种不同参数 都试了一下 虽然都是相关系数, 但实际情况有不同之处不填 和 Pearson的结果是一样的 : 度量两变量X和Y之间相互关系（线性相关）spearson : 根据原始数据的排序位置进行求解kendall: 也是一种秩相关系数，不过它所计算的对象是分类变量。
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是微微呀！
震惊！世间竟有如此详细的数理统计知识点总结！
【转】https://wenku.baidu.com/view/d2fc53243b68011ca300a6c30c2259010202f3b2.html第一次写这种标题还有一点羞耻，不如三连……啊不是，来个赞吧！
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M151****2366
概率论和数理统计知识点总结(超详细版)
https://wenku.baidu.com/view/d2fc53243b68011ca300a6c30c2259010202f3b2.html
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若水若谷
统计学：主成分分析的步骤
主成分分析的步骤第1步：对原始变量进行标准化，消除变量水平和量纲的影响。第2步：根据标准化后的数据计算相关系数矩阵。第3步：求出相关系数矩阵的特征根及其对应的单位特征向量。第4步：选择重要的主成分，并写出主成分表达式。选取原则：特征根值不小于1，或者选取的主成分的累计变异达到80% 以上（即累计特征根值占总特征根值80%以上）第5步：计算主成分得分。第6步：根据主成分得分的数据，可进一
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若水若谷
统计学：什么是多重共线性？
多重共线性有两种情形：1.完全多重共线性；2.不完全多重共线性。多重共性性实际上研究的是程度问题，它是样本特征，根据给定的样本，可以测度该样本的多重共线性程度。它对回归分析结果影响的程度，不仅取决于它的强弱，还取决于共线性变量在模型中的重要性。1. 产生原因主要有：经济变量之间具有共同变化趋势；利用截面数据建立模型也可能出现多重共性性；模型中包含滞后变量；样本数据的自身原因。2. 完全多重共线
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anranhui
绝对距离，欧氏距离，切比雪夫距离，闵氏距离
闵氏距离闵氏空间指狭义相对论中由一个时间维和三个空间维组成的时空，为俄裔德国数学家闵可夫斯基(H.Minkowski,1864-1909)最先表述。他的平坦空间（即假设没有重力，曲率为零的空间）的概念以及表示为特殊距离量的几何学是与狭义相对论的要求相一致的。闵可夫斯基空间不同于牛顿力学的平坦空间。阿尔伯特·爱因斯坦在瑞士苏黎世联邦科技大学(Eidgen?ssische Technische H
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hujiahao
100 数据分析指标术语 | 超全指标字典（上）
按照以下三类进行汇总:互联网常用名词解释统计学名词解释数据分析名词解释1 互联网常用名词解释1.PV（Page View）页面浏览量指某段时间内访问网站或某一页面的用户的总数量，通常用来衡量一篇文章或一次活动带来的流量效果，也是评价网站日常流量数据的重要指标。PV可重复累计，以用户访问网站作为统计依据，用户每刷新一次即重新计算一次。2.UV（Unique Visitor）独立访
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陈革007
统计数据的分类
1.分类数据(categorical data)只能归于某一类别的非数字型数据对事物进行分类的结果，数据表现为类别，用文字来表述例如，人口按性别分为男、女两类2.顺序数据(rank data)只能归于某一有序类别的非数字型数据对事物类别顺序的测度，数据表现为类别，用文字来表述例如，产品分为一等品、二等品、三等品、次品等3.数值型数据(metric data)按数字尺度测量的观察值
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若水若谷
统计学：因子旋转的目的
因子旋转的目的主成分分析时一般情况下不能对主成分所代表含义进行业务上的解读，因为主成分方向上一般不会恰好某些变量权重大，而另外一些变量权重都小，这也表现在主成分权重的形成的散点图会偏离坐标轴。 如果可以将主成分的坐标轴进行旋转，使一些变量的权重的绝对值在一个主成分上达到最大，而在其他主成分上绝对值最小，这样就使得解释起来更方便恰当。
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若水若谷
统计学：主成分分析与因子分析的区别
区别：（1）因子分析需要降维的变量看成由对每一个变量都有作用的一些公共因子和一些仅对某一个变量有作用的特殊因子的线性组合。主成分分析只是从空间的角度找能解释诸多变量绝大部分变异的几组彼此不相关的新变量（主成分）。（2）因子分析把变量表示为各因子的线性组合，而主成分分析把主成分表示成各变量的线性组合。（3）因子分析需要一些假设：各个公共因子之间不相关，特殊因子之间不相关，公共因子和特殊因子之间
20.1916
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