永洪科技

什么爱好能让2亿人痴迷?

钓鱼,人称中年男人诱捕器。8月23日,处暑刚过。随着金秋时节慢慢到来的,还有钓鱼的好时机。就像喜欢毛孩子的人进了宠物店,喜欢追星的人抢到了演唱会门票,喜欢盲盒的人抽到了隐藏款。中年男人对钓鱼的热爱,也可以用狂热形容。换句话说,钓鱼就好像是打开“深海盲盒”。不到鱼钩露出水面那一秒,你永远不知道,自己钓上来的是鱼,是垃圾,又或是水猴子。什么?你说你就不喜欢钓鱼?有“过来人”告诉我,钓鱼只有0次和无数次

0.0000 0 1
  • 关注作者
  • 收藏
永洪科技

大数据时代企业如何保障数据安全?这款工具值得一看

随着互联网时代的高速发展,越来越多的企业提高了对数据安全的重视。为了更好地保障产品安全,YonghongBI V9.3中新增SSAS数据源对集成Windows身份验证支持。希望您了解:集成Windows身份验证是一种安全的验证形式,在用户通过网络发送用户名和密码之前,先对用户名和密码进行哈希计算。当用户启用集成Windows身份验证时,通过浏览器与Web服务器进行密码交换来证明其知晓密码。通过上文

0.0000 0 0
  • 关注作者
  • 收藏
啊啊啊啊啊吖

cov协方差怎么计算

---xy这个随机变量的期望减去各自期望之乘积

0.0000 0 0
  • 关注作者
  • 收藏
liting李

单侧假设检验与双侧的区别是什么?

做出连续变量的分布图,单侧检验只看一侧;双侧检验是看两侧,每一侧占一半。使用单侧检验的几种情况:与难度有关,F检验,二项分布,“优于”问题

34.2857 1 0
  • 关注作者
  • 收藏
liting李

什么是笛卡尔积?笛卡尔积是什么意思?

卡尔积又叫笛卡尔乘积,是一个叫笛卡尔的人提出来的。简单的说就是两个集合相乘的结果。具体的定义去看看有关代数系的书的定义。直观的说就是集合A{a1,a2,a3} 集合B{b1,b2}他们的笛卡尔积是 A*B ={(a1,b1),(a1,b2),(a2,b1),(a2,b2),(a3,b1),(a3,b2)}任意两个元素结合在一起

78.8708 2 0
  • 关注作者
  • 收藏
xiaowang222

检验统计选额何种分布

检验单总体均值的过程中,如果是小样本,但总体标准差已知,检验统计量应该选择()。

158.8149 1 1
  • 关注作者
  • 收藏
liting李

横截面数据、时间序列数据和面板数据的区分

横截面数据是在同一时间,不同统计单位相同统计指标组成的数据列。横截面数据不要求统计对象及其范围相同,但要求统计的时间相同。也就是说必须是同一时间截面上的数据。例如,为了研究某一行业各个企业的产出与投入的关系,我们需要关于同一时间截面上各个企业的产出Q和劳动L、资本投入K的横截面数据。这些数据的统计对象显然是不同的,因为是不同企业的数据。但是关于产出Q和投入L、K的解释、统计口径和计算方法仍然要求相

102.7589 1 0
  • 关注作者
  • 收藏
LXM21

弃真错误

假设检验的目的是要根据样本信息作出决策。显然,研究者总是希望能作出正确的决定,也就是当原假设正确时没有拒绝他。但是由于决策是建立在样本信息的基础之上,而样本又是随机的,因而就有可能犯错误。假设检验过程中可能发生以下两类错误:当原假设为真时拒绝原假设,所犯的就称为第一类错误,又称弃真错误,即α错误;当原假设为假时没有拒绝原假设,所犯的就是第二类错误,又称取伪错误,即β错误。

33.3333 1 0
  • 关注作者
  • 收藏
liting李

python如何求加权平均值的方法

#需要求加权平均值的数据列表elements = []#对应的权值列表weights = []使用numpy直接求:import numpy as np np.average(elements, weights=weights)附纯python写法:# 不使用numpy写法1round(sum([elements[i]*weights[i] for i in range(n)])/sum(weig

239.7347 1 0
  • 关注作者
  • 收藏
读童话的狼

RMSE是什么意思

RMSE(Root Mean Squard Error)均方根误差,用来衡量观测值同真值之间的偏差

0.0000 0 0
  • 关注作者
  • 收藏
18192654262

样本比例的抽样分布

1. 在重复选取容量为n的样本时,由样本比例的所 有可能取值形成的相对频数分布 2. 一种理论概率分布 3. 当样本容量很大时,样本比例的抽样分布可用 正态分布近似4. 推断总体比例的理论基础

0.0000 0 0
  • 关注作者
  • 收藏
18192654262

样本均值的抽样分布

1. 在重复选取容量为n的样本时,由样本均值的所 有可能取值形成的相对频数分布2. 一种理论概率分布3. 推断总体均值的理论基础

0.0000 0 0
  • 关注作者
  • 收藏
18192654262

F分布

F分布在方差分析、回归方程的显著性检验中有着重要的地位。

129.7614 1 0
  • 关注作者
  • 收藏
18192654262

抽样分布

1. 样本统计量的概率分布,是一种理论分布 • 在重复选取容量为n的样本时,由该统计量的所有可 能取值形成的相对频数分布 2. 随机变量是 样本统计量 • 样本均值, 样本比例,样本方差等3. 结果来自容量相同的所有可能样本 4. 提供了样本统计量长远而稳定的信息,是进行推 断的理论基础,也是抽样推断科学性的重要依据

0.0000 0 0
  • 关注作者
  • 收藏
18192654262

点估计问题的提法

设总体X 的分布函数形式已知,但它的一个或 多个参数为未知,借助于总体X的一个样本来估计, 总体未知参数的值的问题称为点估计问题

0.0000 0 0
  • 关注作者
  • 收藏
18192654262

置信水平

1. 将构造置信区间的步骤重复很多次,置信区间包 含总体参数真值的次数所占的比例称为置信水平 2. 表示为 (1 -  •  为是总体参数未在区间内的比例3. 常用的置信水平值有 99%, 95%, 90% • 相应的  为0.01,0.05,0.10

0.0000 0 0
  • 关注作者
  • 收藏
18192654262

估计量与估计值

1. 估计量:用于估计总体参数的随机变量 • 如样本均值,样本比例, 样本方差等 • 例如: 样本均值就是总体均值 的一个估计量 2. 估计值:估计参数时计算出来的统计量的具体值 • 如果样本均值 x =80,则80就是的估计值

0.0000 0 0
  • 关注作者
  • 收藏
18192654262

各相关系数的区别

皮尔逊相关系数:一般用来计算两个连续型变量的相关系数。 肯德尔相关系数:一个连续一个分类(最好是定序变量) 斯皮尔曼相关系数:2个变量无论连续还是分类都可以,但斯皮尔曼是非参数的,会损失信息,尽量不用

0.0000 0 0
  • 关注作者
  • 收藏
liting李

什么是t检验

t检验,亦称student t检验(Student's t test),主要用于样本含量较小(例如n < 30),总体标准差σ未知的正态分布。 t检验是用t分布理论来推论差异发生的概率,从而比较两个平均数的差异是否显著。

85.7143 1 0
  • 关注作者
  • 收藏
liting李

小概率事件发生的概率 α和弃真错误的概率 α是一个概念吗?

小概率事件发生的概率 α和弃真错误的概率 α两者不是一个概念。弃真错误就是指原本是对的,你判断错的概率,这个是弃真事件发生的概率。小概率事件,是指在一次事件中几乎不可能发生的事件。一般称之为“显著性水平”,用α表示。显著性水平一般取值为5%只能说弃真错误的概率α是小概率事件发生的概率。

80.0000 1 0
  • 关注作者
  • 收藏

热门用户 换一批

本月PGC排行 总奖励
01
ermutuxia
4053.3011
02
CDA103484
1279.9999
03
维克多阿涛
1129.4139
04
固执的坚持023
960.0000
05
DA弯道超车
952.7398
06
啊啊啊啊啊吖
320.0000