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啊啊啊啊啊吖

Windows 系统可以从http://www.python.org/getit/下载，注意选择合适的Windows安装包（64位或32位）并按说明进行操作。可以从http://sourceforge.net/projects/numpy/files/NumPy/下载二进制NumPy文件，这种安装方式可以省去自己编译的麻烦。安装完毕后就可以打开Python命令行了。在“运行”窗口输入cm

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詹惠儿

混淆矩阵是NXN矩阵，其中N是预测的类的数量。对于手头的问题，我们有N = 2，因此我们得到一个2×2矩阵。以下是一些定义，您需要记住混淆矩阵：准确性：正确的预测总数的比例。阳性预测值或精确度：正确识别的阳性病例的比例。负面预测值：正确识别的负面案例的比例。敏感度或召回率：正确识别的实际阳性病例的比例。特异性：正确识别的实际阴性病例的比例。手头问题的准确率

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啊啊啊啊啊吖

如果两件事同时发生概率应当如何计算呢，例如天气=下雪且星期几=2？不难想到，这个概率应该等于两件事情都为真的次数除以所有事件发生的总次数。简单来计算一下：只有一个样本点满足天气=下雪且星期几=2，所以这个概率应当是1/7。这种联合事件的概率一般用逗号隔开的变量来表示： P(天气=雪天，星期几=2)。一般地，对事件X和Y来说，对应的联合概率应该记为P(X, Y )。读者可能还看到过一些形如

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啊啊啊啊啊吖

当处理矩阵代数方程时，经常会碰到矩阵的逆矩阵。如果XY=I，其中I是单位阵（单位阵I的对角线元素均为1，而其他元素都是0。任意矩阵乘以单位阵仍为原始矩阵），则称X是Y的逆矩阵。逆矩阵的一个实际缺陷是当矩阵不止几个元素时计算很麻烦且基本不可能通过手工计算。了解矩阵什么时候才有逆很有帮助，这样就可以避免程序的错误。矩阵B的逆矩阵通常表示为B-1。矩阵要可逆必须要是方阵。这里所谓方阵，是指矩阵

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kejiayuan0806

Excel数据验证

Excel数据验证的作用1、快速创建下拉列表数据选项卡中数据验证下拉列表：【选中需要设置的单元格】--【数据】--【数据验证】--【设置】--【序列】 2、限定输入的数据类型数据选项卡中数据验证下拉列表：【选中需要设置的单元格】--【数据】--【数据验证】--【设置】--【文本长度】--【出错警告】（输入您需要提醒的内容）。

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kejiayuan0806

Excel中的数据类型

在Excel中主要的数据类型分四类：数值、文本、逻辑值、错误值。数值型：有大小之分，可进行运算。数值型数据包括0~9中的数字以及含有正号、负号、货币符号、百分号等任一种符号的数据。默认情况下，数值自动沿单元格右边对齐。负数：在数值前加一个“-”号或把数值放在括号里，都可以输入负数。如：要在单元格中输入“-66”，可以连续输入“(66)”，然后敲回车键都可以在单元格中出现“ -66”。

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ZHI1533700752

EXCEL中，如何快速排序数量不等但有序号的不同列不同行数据

AD两列为序号，D列包含A列数据（重复值），A～C列有100行，D～F列有200行，如何以D列为准，对齐与排序所有的数据？图1变成图2这种

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zxq997

ARIMA模型的一般步骤

一般步骤：（1）平稳性检验。在这个环节中，我们需要对数据进行平稳性检验，这是因为只有平稳的序列，其特征才是稳定的，可重复的，也就具有了预测的可能性。如果序列本身是非平稳的，那么通常我们有两种处理方式，一是进行差分，而是进行对数变换。（2）对于平稳的序列，我们需要对计算序列的ACF和PACF，通过分析ACF和PACF拖尾和截尾的形态，来判断ARIMA模型的形式以及p和q的取值（由于考虑差分

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zxq997

非平稳时间序列ARIMA模型

通过适当差分等手段，将它化为平稳时间序列，再采用ARMA(n,m)模型建模。（1）差分运算差分运算是一种非常简便、有效的确定性信息提取方法，Cramer分解定理在理论上保证了适当阶数的差分一定可以充分提取确定性信息。差分运算的实质是使用自回归的方式提取确定性信息。 其中B为后移算子，Bxt=xt1,差分与后移算子的关系为。（2）差分方式的选择序列蕴含着显著的线性趋势，一

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zxq997

平稳时间序列ARMA模型

（1）自回归模型AR（n）假设时间序列Xt仅与Xt-1,Xt-2,…,Xt-n有线性关系。而在Xt-1,Xt-2,…,Xt-n已知条件下，Xt与Xt-j （j = n 1、n 2…）无关，εt是一个独立于Xt-1,Xt-2，…，Xt-n的白噪声序列。其中。事实上，AR模型就是从线性回归演化而来，只是线性回归是建立自变量X和因变量Y的线性关系，而向量自回归是建立当期与往期的线性关系。举

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zxq997

趋势分解法

时间序列预测技术就是通过对预测目标自身时间序列的处理，来研究其变化趋势的。一个时间序列往往是以下几类变化形式的叠加或耦合。长期趋势变动：是指时间序列朝着一定的方向持续上升或下降，或停留在某一水平上的倾向，它反映了客观事物的主要变化趋势；季节变动：是指季度或月度的周期变化；循环变动：通常是指周期为一年以上，由非季节因素引起的涨落起伏波形相似的波动；不规则变动：通常它分为突然变

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dreamhappy2012

主键、外键、唯一、约束区别

什么是主键？在数据库中，常常不只是一个表，这些表之间也不是相互独立的。不同的表之间需要建立一种关系，才能将它们的数据相互沟通。而在这个沟通过程中，就需要表中有一个字段作为标志，不同的记录对应的字段取值不能相同，也不能是空白的。通过这个字段中不同的值可以区别各条记录。就像我们区别不同的人，每个人都有名字，但它却不能作为主键，因为人名很容易出现重复，而身份证号是每个人都不同的，所以可以根据它来区别

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dreamhappy2012

数据库主键和外键及索引

1、主键：若某一个属性组（注意是组）能唯一标识一条记录，该属性组就是一个主键。主键不能重复，且只能有一个，也不允许为空。定义主键主要是为了维护关系数据库的完整性。2、外键：外键用于与另一张表的关联，是能确定另一张表记录的字段。外键是另一个表的主键，可以重复，可以有多个，也可以是空值。定义外键主要是为了保持数据的一致性。3、索引：索引是对表中一个或多个列的值进行排序的结构。主

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dreamhappy2012

唯一约束和唯一索引

概念开始之前，先解释一下约束和索引。约束全称完整性约束，它是关系数据库中的对象，用来存放插入到一个表中一列数据的规则，用来确保数据的准确性和一致性。索引数据库中用的最频繁的操作是数据查询，索引就是为了加速表中数据行的检索而创建的一种分散的数据结构。可以把索引类比成书的目录，有目录的肯定比没有目录的书，更方便查找。唯一约束保证在一个字段或者一组字段里的数据都与表中其它行的对应数据

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dreamhappy2012

唯一性约束、主键约束、唯一索引的区别

唯一性约束、主键约束、唯一索引的区别1.主键约束（PRIMARY KEY）主键用于唯一地标识表中的每一条记录可以定义一列或多列为主键主键列上没有任何两行具有相同值（即重复值）主键列上也不能为空值2.唯一性约束（UNIQUE）唯一性约束用来限制不受主键约束的列上的数据的唯一性，即表中任意两行在指定列上都不允许有相同的值。3.

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dreamhappy2012

默认约束，指定某个字段的默认值：–如果新插入一条记录时没有为默认约束字段赋值，那么系统就会自动为这个字段赋值为默认约束设定的值–语法：字段名数据类型 default 默认值create table emp(depid char(3) primary key,depname varchar(20) not null default '-', peoplecount int uni

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唯一性约束

唯一性约束，要求该列的值必须是唯一的： – 允许为空，但只能出现一个空值; – 一个表中可以有多个字段声明为唯一的; – 唯一约束确保数据表的一列或几列不出现重复值;– 语法：字段名数据类型 uniquecreate table emp(depid char(3) primary key, depname varchar(20) not null, pe

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统计作图函数-barplot

通过统计作图函数绘制的图表可以直观地反映出数据及统计量的性质及其内在规律，如盒图可以表示多个样本的均值，误差条形图能同时显示下限误差和上限误差，最小二乘拟合曲线图能分析两变量间的关系。 barplot·功能：绘制简单条形图。·使用格式：barplot（X， horiz=FALSE， main， xlab， ylab）绘制矩阵样本X的分类条形图， X是一个向量或者矩阵。其中，

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dreamhappy2012

非空约束，指的是字段的值不能为空：强制列不能为 NULL 值，约束强制字段始终包含值。这意味着，如果不向字段添加值，就无法插入新记录或者更新记录。– 语法：字段名字段类型 not nullcreate table emp(depid char(3) primary key, depname varchar(20) not null, peoplecount int);

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统计特征函数

R提供了大量的与数据探索相关的函数，统计特征函数用于计算数据的均值、方差、标准差、分位数、相关系数、协方差等，这些统计特征能反映出数据的整体分布（1） mean·功能：计算数据样本的算术平均数。·使用格式：n=mean（X）计算样本X的均值n，样本X可为向量、矩阵或多维数组。（2） exp（mean（log（））·功能：计算数据样本的几何平均数。·使用格式：

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