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读童话的狼

数据不服从正态分布怎么转化为正态分布？

标准化是通过特征的平均值和标准差，将特征缩放成一个标准的正态分布，缩放后均值为0，方差为1。但即使数据不服从正态分布，可以用此法。

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田齐齐

时间序列异常点检测

1 利用过去一段历史窗口针对下个节点值做预测（利用平均值，方差信息），若是其超过了一定的阈值，则是个异常点。2 对异常点的数值进行平滑，以便评估下下个点是否为异常点。因为不做平滑，由于当前是个异常点，对平均值、方差影响较大，若是下一个点仍是异常点，可能不会识别。

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赵娜0418

置信度为95%的置信区间什么意思

置信度为95%的置信区间什么意思？答：在统计学中，一个概率样本的置信区间（Confidence interval）是对这个样本的某个总体参数的区间估计。置信区间展现的是这个参数的真实值有一定概率落在测量结果的周围的程度。置信区间给出的是被测量参数的测量值的可信程度，即前面所要求的“一定概率”。这个概率被称为置信水平。　　置信区间是总体参数所在的可能范围,95%置信区间就是总体参数在这个范围的可

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田齐齐

确定相关系数时散点图的重要性

因为相关系数非常容易受异常值影响，所以在做变量筛选时应一一对应算相关系数和查看散点图，在做综合筛选，不可少。

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田齐齐

假设检验与方差分析的区别与联系？

假设检验主要是为了检验两个总体的均值是否相等（有显著差异），或是对总体参数的一种猜想进行检验。而对于多个总体的均值是否有显著性差异这一问题，如果采用假设检验，需要花费大量时间与精力！而ANOVA能一次检验多个总体均值是否存在显著性差异！方差分析不仅提高了检验效率，同时增加了分析的可靠性。

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田齐齐

总体方差未知情况下可以用样本方差替代的原因

区间估计时，总体方差未知情况下可以用样本方差替代的原因是说样本方差使似然函数最大，是有效的估计可以这么理解么？答：可以的。

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田齐齐

P值怎么计算？

一般地，用X 表示检验的统计量，当H0为真时，可由样本数据计算出该统计量的值C，根据检验统计量X的具体分布，可求出P值。具体地说：左侧检验的P值为检验统计量X 小于样本统计值C 的概率，即：P = P{ X < C}右侧检验的P值为检验统计量X 大于样本统计值C 的概率：P = P{ X > C}双侧检验的P值为检验统计量X 落在样本统计值C 为端点的尾部区域内的概率的2 倍：P = 2P{

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田齐齐

假设检验里面如何确定t的临界值？

假设检验(Hypothesis Testing)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。具体作法是:根据问题的需要对所研究的总体作某种假设，记作H0;选取合适的统计量，这个统计量的选取要使得在假设H0成立时，其分布为已知;由实测的样本，计算出统计量的值，并根据预先给定的显著性水平进行检验，作出拒绝或接受假设H0的判断。常用的假设检验方法有u-检验法、t检验法、χ2检验

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读童话的狼

什么时候应该用饼图？

饼图有其特有的使用场景，那就是当我们要想通过图表来反映部分占整体的百分比的时候，这时候使用饼图是最适当的场景。比如需要分析职工中男女比例的场合

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读童话的狼

多变量数据分析时如何选择图形样式？

通常来说，两个变量时选择散点图（如：身高、体重），三个变量时选用气泡图（如：身高、体重、年龄）、多个变量时选用雷达图，但雷达图一般也不出超过6维

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liting李

解释变量内生性检验是什么

首先检验解释变量内生性（解释变量内生性的Hausman 检验：使用工具变量法的前提是存在内生解释变量。Hausman 检验的原假设为：所有解释变量均为外生变量，如果拒绝，则认为存在内生解释变量，要用IV；反之，如果接受，则认为不存在内生解释变量，应该使用OLS。

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liting李

时间序列模型出现了内生性怎么办

y的条件方差都是一样的（即同方差假设）。在给定的x值下，其变化程度也可大可小（即y有方差）。至于y的条件方差，因为这时有多个固定相同的x值），此时才可以通过多个样本点来估计一个相同的方差，y值可能忽高忽低（即y是随机变量），回归的思想就是先抓住x回归模型的本意是给定x值，然后预测（或估计）y的条件均值，在只有一个固定的x值下是无法估计的（在重复测量样本下也许可以做到，然后进行各种t检验，然后观察y

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liting李

如果出现共线性怎么办？

常用解决方案：1.主成分分析，但主成分分析会改变变量的原有属性2.如果主成分分析不能用，可以用岭回归或者Lasso

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liting李

什么时候会出现内生性

遗漏重要变量的时候会出现内生性，内生性问题有时候忽略，常用内生性检验叫做豪斯曼检验，也可以使用工具变量的方法。

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liting李

异方差检验：可以用等级相关系数吗，和那两个比差很多吗

可以的，两者没有差别太多

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liting李

回归系数与相关系数的联系

　　1.对一组数据若能同时计算b和r，它们的符号一致。　　2.b和r的假设检验是等价的，即对同一样本tb＝tr。　　3.用回归可以解释相关

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liting李

相关系数和回归系数有什么区别

相关系数和回归系数的区别1、含义不同相关系数：是研究变量之间线性相关程度的量。回归系数：在回归方程中表示自变量x 对因变量y 影响大小的参数。2、应用不同相关系数：说明两变量间的相关关系。回归系数：说明两变量间依存变化的数量关系。3、单位不同相关系数：一般用字母r表示，r没有单位。回归系数：一般用斜率b表示，b有单位。

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liting李

方差膨胀系数是什么

方差膨胀系数(variance inflation factor，VIF)是衡量多元线性回归模型中复 (多重)共线性严重程度的一种度量。它表示回归系数估计量的方差与假设自变量间不线性相关时方差相比的比值。

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liting李

可决系数是什么？

可决系数，亦称测定系数、决定系数、可决指数。与复相关系数类似的，表示一个随机变量与多个随机变量关系的数字特征，用来反映回归模式说明因变量变化可靠程度的一个统计指标，一般用符号“R”表示，可定义为已被模式中全部自变量说明的自变量的变差对自变量总变差的比值。

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liting李

序列相关性和异方差性区别

异方差性：对于不同的解释向量，被解释变量的随机误差项的方差不再是常数，而互不相同，则认为出现了异方差性。序列相关性：如果对于不同的解释向量，随机误差项之间不再是不相关的，而是存在某种相关性，则认为出现了序列相关性。

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