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  内容简介:建立向量,处理变量,以及执行其他基本函数。数据的输入和输出。处理矩阵、列表、因子和数据框等数据结构。分析概率、概率分布和随机变量。计算统计量和置信区间,进行统计检验。

  是数理统计学中根据一定假设条件由样本推断总体的一种方法 。其实,我们常见的t检验、卡方检验、单因素方差分析、非参数检验等等都属于

  的疑惑,小编的一袋豆子要登场了。袋子里有红豆,也有黑豆,小编想知道红豆和黑豆是不是一样多。若是一个个去看,小编怕是要疯了。于是,小编偷了个懒,从袋子里拿了一把豆子,看看这把红豆多还是黑豆多。用这把豆子作

  转载自#博客园# @ywliao 一、正态分布参数检验 例1. 某种原件的寿命X(以小时计)服从正态分布N(, )其中, 2均未知。现测得16只元件的寿命如下: 159 280 101 212 224 379 179 264 222 362 168 250 149 260 485 170 问是否有理由认为元件的平均寿命大于255小时?...

  ①变量之间不存在完全共线性 判定方法:计算变量之间的相关系数(或者计算方差膨胀因子) 如果方差膨胀因子超过10,www腾博888会官网则回归模型存在严重的多重共线性。 结果判定: 相关系数 相关性 0.0-0.2 极弱相关或无相关 0.2-0.4 弱相关 0.4-0.6 中等程度相关 0.6-0.8 强相关 0.8-1.0 极强相关 处理方法:删掉VIF过大且不显著的变量 ②样本的随机抽样性 判定...

  概述 对总体参数的具体数值所作的陈述,称为假设;再利用样本信息判断假设足否成立,这整个过程称为

  之所以可行,其理沦背景是小概率理论。小概率事件在一次试验中儿乎是不可能发生的,但是它一以发生,我们就有理由拒绝原假设:反之,小概率事件没有发生,则认为原假设是合理的。这个小概率的标准由研究者事先确定,即以所谓的显著性水平(0...

  数据正在变得越来越常见,小到我们每个人的社交网络、消费信息、运动轨迹大到企业的销售、运营数据,产品的生产数据,交通网络数据 如何从海量数据中获得别人看不见的知识,如何利用数据来武装营销工作、优化产品、用户调研、支撑决策,数据分析可以将数据的价值最大化。 所以无论你做产品,运营,H

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  dquo;是可通过观察一组随机变量的模型进行检验的科学假说。一旦能估计未知参数,就会希望根据结果对未知的真正参数值做出适当的推论。 统计上对参数的假设,就是对一个或多个参数的论述。而其中欲检验其正确性的为零假设(null hypothesis),零假设通常由研究者决定,反应研究者对未知参数的看法。相对于零假设的其他有关参数之论述是备择假设(alt

  分析 本周内容  描述统计学 集中趋势 离散趋势 偏态 

   基本原理 基本概率 统计学  统计学可以分为:描述统计学与推断统计学  描述统计学:使用特定的数字或图表来体现数据的集中程度和离散程度。例:每次考试算的平均分,最高分,各个分段的人数分布等,也是属于描述统计学的范围。  推断统计学:根据样本数据推断总体数据特征。例:产品质...

  是用来判断样本与样本,样本与总体的差异是抽样误差还是本质差别的一种统计推断方法。 其基本思想是小概率反证法思想。 小概率思想是指小概率事件(P0.01或P0.05)在一次试验中基本不会发生。 反证法思想是先提出假设(检验假设H0),然后构建统计量,根据观察到的数据计算假设成立的概率,概率小则认为假设不成立,概率大则还不能认为假设不成立。 6.1 单样本检验 ...

  是用来判断样本与样本,样本与总体的差异是由抽样误差引起还是由本质差别所造成的一种统计推断方法。 其基本思想是小概率反证法思想。 小概述思想是指小概率事件(P 反证法思想是先提出假设(检验假设H0),再用适当的统计方法确定假设成立的可能性大小,如可能性小,则认为假设不成立,若可能性大,则还不能认为假设不成立。 区间估计,主要是通过数据断定未知参数的取值范围;

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  中提供了ks.test()函数,理论上可以检验任何分布,既可以单样本检验,也能做双样本检验。 3.列联表数据独立性检验 chisq.test()同样可以做列联表数据独立性检验,只要将数据写成矩阵的形式就可以了。 x=mat

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  sereasuesue:公开数据集很多论文都会给链接,其他数据集涉及公司一般不会公开

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