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LXM21

残差图怎么看

进行回归诊断，通常可用残差图进行。所谓残差图，就是以因变量的观测值yj 或自变量值X1j 、X2j、...Xkj或因变量回归值等为横坐标，且以残差或其标准化数值为纵坐标所作出的散点图。 "残差图"以回归方程的自变量为横坐标，以残差为纵坐标，将每一个自变量的残差描在该平面坐标上所形成的图形。当描绘的点围绕残差等于0的直线上下随机散布，说明回归直线对原观测值的拟合情况良好。否则，说明回归直线对

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若水若谷

统计学：常见的抽样方法

1. 概率抽样——包括等概率抽样和不等概率抽样概率抽样也称为随机抽样，是指遵循随机原则进行的抽样，总体中每个单位都有一定的机会被选入样本。其特点有：（1）抽样时是按一定的概率以随机原则抽取样本。（2）每个单位被抽中的概率是已知的，或是可以计算出来的。（3）当用样本对总体目标量进行估计时，要考虑到每个样本单位被抽中的概率。常用抽样方式有：（1）简单随机抽样定义：从包括总体N个单位的抽样框

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默念641

同比与环比关系区分

1.环比指的是，相邻两月进行比较，比上个月数据，如：2020年5月的数据与2020年4月数据比较称为环比；同比指的是，历史同期数据进行比较，如：2020年5月数据与2019年5月数据比较称为同比。2.同比和环比侧重点不同，环比会突出显示数据的短期趋势，会受到季节等因素的影响。而同比更加侧重反映长期的大趋势，也就规避了季节的因素。3.同比=（本期数-同期数）/同期数*100%。4.环比=（本期

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LXM21

共线性产生的后果

1、完全多重共线性下参数估计量不存在2、完全多重共线性下估计量非有效。多重共线性使参数估计值的方差增大。3、参数估计量经济含义不合理4、变量的显著性检验失去意义。可能将重要的解释变量排除在模型之外。5、模型的预测功能失效。变大的方差容易使区间预测的“区间”变大，使预测失去意义。

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PhilipLiang

使用Python进行T检验--整理

引入第三方库from scipy.stats import ttest_1samp, ttest_ind, ttest_rel, levenefrom scipy import stats三种T检验均进行双侧检验H0:μ=μ0 H1:μ=μ0单样本T检验(ttest_1samp)使用ttest_1samp()函数可以进行单样本T检验，比如检验一列数据的均值与1的差异是否显著

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读童话的狼

方差分析与回归分析有什么联系？

方差分析主要研究各变量对结果的影响程度的定性关系，从而剔除对结果影响较小的变量，提高试验的效率和精度。而回归分析是研究变量与结果的定量关系，得出相应的数学模式。回归分析中，会用到方差分析来判断各变量对结果的影响程度，从而确定哪些因素是应该纳入到回归方程中，哪些由于对结果影响的方差小而不应该纳入到回归方程中。另外，方差分析主要是研究的分类x与数值y的关系，回归分析主要是研究数值x与数值y的关系

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anranhui

图表分类——体现数据间关系

图表将复杂的数据转变成清晰的可视化效果，能直观体现数据间关系比较类：柱形图、条形图、折线图、雷达图构成类：饼图、树状图、旭日图分布、联系：散点图、气泡图统计类：直方图、箱型图箱型图：体现单类别或多类别数据间的相关性，快速了解一批数据四分值、平均值及离散值的分布情况举例：下四分位：下四分位数的位置，（样本个数 1）/4 中位：中位数的位置，

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陈革007

Python 统计学习:决策树

一,决策树-解决分类问题的一般方法1、模型构建（归纳）通过对训练集合的归纳，建立分类模型。 2、预测应用（推论）根据建立的分类模型，对测试集合进行测试二, 决策树的本质•决策树是一种典型的分类方法•首先对数据进行处理，利用归纳算法生成可读的规则和决策树，•然后使用决策对新数据进行分析。•本质上决策树是通过一系列规则对数据进行分类的过程。三,决策树的优点•1、推理过程容

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clbe2x2

分享：SQLzoo一个非常经典纯实操刷题的网站

传送链接：SQLzoo理论：实操：★★★★★难度：★★★推荐：★★★★分享来自阿震：一个非常经典纯实操刷题的网站，没什么好说的了，学会了上面的视频就使劲刷。尽量做到举一反三，面试任何公司数据分析师职位sql基本不成问题。当然如果你要做sql开发sql数据库管理员这个就太浅了。Sqlzoo答案全集：https://https://blog.csdn.net/q370835062/arti

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若水若谷

统计学：因子分析的基本原理和步骤

1. 基本思想因子分析是一类常用的数值型变量降维并进行维度分析的方法，其经常采用主成分法作为其因子载荷矩阵的估计方法，在特征向量方向上，使用特征值的平方根进行加权，最后通过因子旋转，使得变量的权重在不同因子上更加两极分化。常用最大方差法进行因子旋转，这种方法是一种正交旋转。 2. 因子分析的一般步骤第1步：数据检验。用于因子分析的变量必须是相关的，一般相关矩阵中大部分相关系数小于0.3，就

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xmd11

MySQL中无GROUP BY情况下直接使用HAVING语句的问题探究

https://www.jb51.net/article/66992.htm

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刘津铭~

如何拥有数据分析思维？小白避雷【转载自：三元方差】

很多人掌握了很多数据分析工具和技能，依然做不好数据分析。面对具体的业务问题，我们还是容易两眼一抹黑，单单会工具和技能是不够的，还必须拥有数据分析思维。数据思维决定了你如何思考问题，如何搭配这些分析方法，如何得出结论，如何确定问题。那么究竟什么是分析思维呢？我认为有以下几个方面。1、说事实，而不是观点数据分析师第一个要训练的思维方式便是：只说事实，不说观点。事实和观点这两个名词看起来区别很

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clbe2x2

帮助你提高学习专注度——专注白噪音

会不会因为周围环境的嘈杂无法集中注意力，带上耳机听音乐又被音乐声所吸引？试试看专注白噪音吧，音频为20~20000赫兹的白噪音能够帮助你过滤掉周围其他环境噪音，稳定平和的声音带你进入一个专注的世界。歌名：Sunrise Comes to the Jungle Nature；White Noise: Standing Fan；White Noise: Standing Fan；White Nois

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clbe2x2

数据分析师分析流程

数据分析的流程，简单来说分为以下六个步骤：明确分析的目的，提出问题。只有弄清楚了分析的目的是什么，才能准确定位分析因子，提出有价值的问题，提供清晰的指引方向。数据采集。收集原始数据，数据来源可能是丰富多样的，一般有数据库、互联网、市场调查等。具体办法可以通过加入“埋点”代码，或者使用第三方的数据统计工具。数据处理。对收集到的原始数据进行数据加工，主要包括数据清洗、数据分组、数据检索、数据抽取

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读童话的狼

卡方值的大小代表什么？

卡方分布是n个相互独立的服从标准正态分布的随机变量的平方和的分布。由此可知，卡方是没有负数的，卡方值越大P值就越小，越显著，拒绝原假设的把握越大。

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若水若谷

统计学：因子分析基本思想

因子分析是一类常用的数值型变量降维并进行维度分析的方法，其经常采用主成分法作为其因子载荷矩阵的估计方法，在特征向量方向上，使用特征值的平方根进行加权，最后通过因子旋转，使得变量的权重在不同因子上更加两极分化。常用最大方差法进行因子旋转，这种方法是一种正交旋转。

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若水若谷

统计学：主成分分析基本思想

主成分分析是一类常用的针对数值型变量的降维方法，选取能够最大化解释数据变异的成分，将数据从高维降到低维，同时保证各个维度之间正交。主成分分析适用于具有相关关系的变量，当分析中所选的变量具有不同的量纲，且差别比较大的情况下，应选择相关系数矩阵进行主成分分析。主成分分析的具体方法是对变量的协方差矩阵或相关系数矩阵求取特征值和特征向量，经证明，对应最大特征值的特征向量，其方向正是协方差矩阵变异最大的

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bowan.

这些小知识点，还是记一下吧

1.excel函数在某些情况存在局限性，拓展自己思维灵活运用函数公式2.sumifs求和函数，第一参数是求和区域，其他参数为条件（条件间关系为且）3.offset偏移量函数，由基准参照，确定行偏移和列偏移，以及最终得到的是一个单元格（enter）或一个区域（ctrl shift enter）4.查找类函数，match可以得到指定单元格内容在指定区域的行号或列号,index,vlooku

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pkwwwsas

时间类指标

YTD：从年初到当前日期为止的指定维度的汇总值QTD：从季度初到当前日期为止的指定维度的汇总值MTD：从月初到当前日期为止的指定维度的汇总值

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shauna570392

方差比的置信区间有什么用？

算出来的置信区间代表在90%的置信水平下，方差比落在这个区间说明男女支出有差异，否则无差异

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