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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

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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

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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

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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()。

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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

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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。

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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

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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

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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

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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

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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。

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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

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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

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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

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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

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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

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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。

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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。

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百分比和百分点

百分比和百分点百分比:是相对数中的一种,它表示一个数是另一个数的百分之几,也称为百分率或百分数。百分比的分母是100,也就是用1%作为度量单位,因此便于比较。百分点:是指不同时期以百分数的形式表示的相对指标的变动幅度,1%等于1个百分点。

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顾客细分&画像

顾客细分&画像(Customer Segmentation & Profiling)根据现有的顾客数据,将特征、行为相似的顾客归类分组。描述和比较各组。

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