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LXM21
定比和定距的区别
1.定距数据(Interval):具有间距特征的变量，有单位，没有绝对零点，可以做加减运算，不能做乘除运算。例如，温度。2.定比变量(Ratio):数据的最高级，既有测量单位，也有绝对零点，例如职工人数，身高。
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LXM21
评估系数
这个评估系数是之前统计学的，置信区间要求是95%，得到的5%吗？跟P值是一个意思嘛答：不一样，意思是显著性水平α=5%，就是α=0.05，跟相应的P值比较看结果是否显著
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宋俊花
回归算法选择汇总
基于x,y 变量类型以及多少的时候，应该选择哪种回归模型和算法：
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liting李
一般正态分布与标准正态分布的区别与联系
正态分布也叫常态分布，是连续随机变量概率分布的一种，自然界、人类社会、心理和教育中大量现象均按正态形式分布，例如能力的高低，学生成绩的好坏等都属于正态分布。它随随机变量的平均数、标准差的大小与单位不同而有不同的分布形态。标准正态分布是正态分布的一种，其平均数和标准差都是固定的，平均数为0，标准差为1。
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1027670370
统计是什么？
统计是处理数据的一门科学。人们给统计学下的定义很多，比如，“统计学是收集、分析、表述和解释数据的科学”;“统计是一组方法，用来设计实验、获得数据，然后在这些数据的基础上组织、概括、演示、分析、解释和得出结论”。综合地说，统计学(statistics）是收集、处理、分析、解释数据并从数据中得出结论的科学。统计学是关于数据的科学，它所提供的是一套有关数据收集、处理、分析、解释并从数据中得出结论的方法，
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zhongxn
卡方分箱
分箱的原因：1、模型稳定：在一般情况下建立分类模型是，需要对连续变量进行离散化，离散后的特征能够去除噪声，对异常值不再敏感，使得模型可以更加的稳定。2、简化模型：降低样本中的个别信息对模型的影响，降低过拟合的风险。分箱的目的：1、离散特征的增加和减少很容易，易于模型的快速迭代。2、稀疏向量内积乘法运算速度快，计算结果方便存储，容易扩展。3、列表内容离散化后的特征对异常数据有很强的鲁棒性。【离散化后
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zhongxn
卡方分箱
分箱的原因：1、模型稳定：在一般情况下建立分类模型是，需要对连续变量进行离散化，离散后的特征能够去除噪声，对异常值不再敏感，使得模型可以更加的稳定。2、简化模型：降低样本中的个别信息对模型的影响，降低过拟合的风险。分箱的目的：1、离散特征的增加和减少很容易，易于模型的快速迭代。2、稀疏向量内积乘法运算速度快，计算结果方便存储，容易扩展。3、列表内容离散化后的特征对异常数据有很强的鲁棒性。【离散化后
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liting李
为什么要对相关系数进行显著性检验？
原因：所有的假设检验都是要分析显著性的，拿相关系数来说，我们虽然求得了相关系数值，但是这个相关系数有没有统计学意义呢？换句话说，我们看到的这个相关系数是确实存在呢？还是说只是抽样误差导致的？显著性检验就是要解决这个问题的，如果显著，则表明相关的确存在，不是抽样误差导致的。
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k_0711
分支语句
分支语句顾名思义，就是像岔路口一样，选择不同的路就会有不尽相同的结果，分支语句体现一种选择的思维。分支语句的语法如下：单分支：if（条件1）：语句块如果条件1为真则执行语句块，否则不执行语句块。二分支：if(条件)：语句块1else:语句块2这个表示若条件为真执行语句块1，否则执行语句块2或者：(表达式1) if (条件) else (表达式2)这个是更为简洁的二分之表达方式，若第二个括号中的条件
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1027670370
统计数据的整理
一、统计数据整理 统计数据整理是统计数据调查的继续和数据分析的前提，是感性认识上升到理性认识的连接点。数据整理的前提是审核，分组汇总是核心。按品质变量分组的关键是界定各类型组的性质差异，按数值变量分组的关键是正确确定各组的数量界限，即组数与组限。二、统计分组 统计分组必须遵循穷尽性和互斥性两个原则。数值变量分组有单项式和组距式两种。组距式分组又有离散型与连
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liting李
在统计学中为什么要对变量取对数？
取对数可以将大于中位数的值按一定比例缩小,从而形成正态分布的数据。1.研究的自变量数量级不一致时，取对数可消除这种数量级相差很大的情况。2.取对数可以消除异方差。3.取对数可以使非线性的变量关系转化为线性关系，更方便做参数估计。
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michelle.qin
Python统计学 - 错题收集
需要找一下资料回顾一下
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1027670370
分配数列
（一）概念 在统计分组的基础上，可以将总体的所有单位按某一标志进行归类排列，并计算其相应出现的次数，这样得到的分布称为分配数列或次（频）数分布数列。(二)分配数列的构成要素 组别：各组名称 次数(频数):分布在各组的总体单位数。各组的次数(频数)之和等于总体单位总数。 频率(比重):各组次数占总次数的比重各组比重之和等于100%（或1
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读童话的狼
拉格朗日乘数法
在数学最优问题中，拉格朗日乘数法（以数学家约瑟夫·路易斯·拉格朗日命名）是一种寻找变量受一个或多个条件所限制的多元函数的极值的方法。设给定二元函数 和附加条件 为寻找 在附加条件下的极值点，先做拉格朗日函数 ，其中 为参数。令 对 和 和 的一阶偏导数等于零，即 由上述方程组解出 ， 及 ，如此求得的 ，就是函数 在附加条件 下的可能极值点。若这样的点只有一个，由实际问
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shauna570392
上下边缘的计算为什么用1.5*IQR？​
如果我们把数据集当成是服从正态分布的数据集,那么上下边缘的计算公式中的系数取1.5时,上边缘与下边缘这段区间的概率分布为99.3%,也就是数只有1%的可能会落在这个区间之外,是非常小的概率, 如果出现了这种情况,我们就可以认为这个数据的出现是会伴随着某些问题的出现. 也就是为什么在这个区间之外的点我们称为异常点(outliers)
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shauna570392
如何计算75%中位数?
有如下例子:数据总量: 6, 47, 49, 15, 42, 41, 7, 39, 43, 40, 36由小到大排列的结果: 6, 7, 15, 36, 39, 40, 41, 42, 43, 47, 49一共11项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统计学】day1 课堂笔记整理之二
day1 课堂笔记整理，调整了一下，后续继续更新：
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1027670370
统计整理和统计分组
一、数据整理的概念和作用 (一)概念对统计调查所搜集到的原始数据进行分类和汇总，使其系统化、条理化、科学化，以得出反映事物总体综合特征的资料的工作过程，称为汇总性整理。 (二)作用统计数据整理，是统计调查的继续，也是统计分析的前提，承前启后，在整个统计工作中具有重要的作用。‍二、统计整理的内容/程序1.数据整理方案的设计 2.数据
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michelle.qin
Python统计学 - 错题收集
statsmodels（http://www.statsmodels.org）是一个Python库，用于拟合多种统计模型，执行统计测试以及数据探索和可视化。statsmodels包含更多的“经典”频率学派统计方法，而贝叶斯方法和机器学习模型可在其他库中找到。包含在statsmodels中的一些模型：· 线性模型，广义线性模型和鲁棒线性模型· 线性混合效应模型· 方差分析（ANOVA）
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michelle.qin
【Python统计学】day1 课堂笔记整理之一
day1 课堂笔记整理，后续继续更新：
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<1…678…55>
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