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马敏11

评价估计量的标准

评价估计量的标准无偏性 (unbiasedness)• 估计量抽样分布的数学期望等于被估计的总体参数有效性 (efficiency)对同一总体参数的两个无偏点估计量，有更小标准差的估计量更有效一致性 (consistency) 随着样本量的增大，估计量的值越来越接近被估计的总体参数

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宋俊花

“大数定律”在大数据分析中的应用

“大数定律”在大数据分析中的应用大数定律(law of large numbers)，是一种描述当试验次数很大时所呈现的概率性质的定律。在如今交易逐渐高频化的时代，基于互联网平台的交易活动会产生大量的有效数据信息，具相关学者统计，针对一个单一品种的商品，平均每１秒钟会产生１２个数据，如此１个小时就可以产生４３２００个有效数据信息（３６００×１２＝４３２００），面对如此高频及海量的数据信息，如果没有

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张敏玉

统计与数学思维导图

统计与数学思维导图

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张敏玉

描述统计分析报告考试成绩案例

考试成绩分析报告（描述统计分析）对学生成绩进行排序，得到表1：表1 学生考试成绩排序表排序小 → 大小 ↓ 大3560727689466172768951637477925265747793536774789453687479955669748098587075859958717587——59727588—— （1）结合原始资料和表1数据，班级总人数n

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张敏玉

描述统计分析

如何做描述统计分析（撰写一份数据描述统计分析报告）？五个角度：一.总体规模的描述——总量指标二.对比关系的描述——相对指标三.集中趋势的描述——平均指标四.离散程度的描述——变异指标五.分布形态的描述——偏态与峰态一.总体规模的描述——总量指标总量指标：反映在一定时间.空间条件下某种现象的总体规模、总水平或总成果的统计指标二.对比关系的描述——相对指标相对指标：又称“相对数”，是两个有相互

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wangxishi

python 按照等频分箱并依据好坏客户画出每个分数的分箱趋势图

想实现依据不同的score1,score2..分别将分数进行排序后分别等频分箱，每个分数等频分5箱，并依据好坏客户指标画图

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liting李

什么是箱形图？

箱形图（Box-plot）又称为盒须图、盒式图或箱线图，是一种用作显示一组数据分散情况资料的统计图。因形状如箱子而得名。在各种领域也经常被使用，常见于品质管理。它主要用于反映原始数据分布的特征，还可以进行多组数据分布特征的比较。箱线图的绘制方法是：先找出一组数据的上边缘、下边缘、中位数和两个四分位数；然后，连接两个四分位数画出箱体；再将上边缘和下边缘与箱体相连接，中位数在箱体中间。

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姚慧扬

归一化对模型的影响

对于Lasso模型，使用MaxAbsScaler方式时，mse增大十分明显，且归一化后结果高于不进行归一化时;对于Redige模型，归一化结果也明显高于不归一化时的结果;对于SVR模型，不进行归一化时，其MSE会非常大;对于RandomForest和XGBoost来说，是否进行归一化对结果影响不大;

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shauna570392

数据分布变换为近似正态分布，如何处理？

1、对数变换即将原始数据X的对数值作为新的分布数据：X’=lgX当原始数据中有小值及零时，亦可取X’=lg（X+1）还可根据需要选用X’=lg（X+k）或X’=lg（k-X）对数变换常用于（1）使服从对数正态分布的数据正态化。如环境中某些污染物的分布，人体中某些微量元素的分布等，可用对数正态分布改善其正态性。（2）使数据达到方差齐性，特别是各样本的标准差与均数成比例或变异系数CV接近于一个常数时

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shauna570392

如果不能通过显著性检验，要剔除变量吗

不能随意剔除变量假设检验的思路是在控制第I类错误的条件下进行的。第I类错误也就是当总体系数本身为0，但是我们却错误的任务其不为0的错误。我们通常设定的显著性水平，1%、5%、10%，都是犯第I类错误的概率。也就是说，我们可以保证我们犯第I类错误的概率在很小的水平，因而一旦显著了，那么我们犯第I类错误的概率不会太大的，我们可以比较自信地认为，系数的确不为0。注意对于一个比较好的检验，只要假设条件都满

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shauna570392

如果不能通过显著性检验，要剔除变量吗

不能随意剔除变量假设检验的思路是在控制第I类错误的条件下进行的。第I类错误也就是当总体系数本身为0，但是我们却错误的任务其不为0的错误。我们通常设定的显著性水平，1%、5%、10%，都是犯第I类错误的概率。也就是说，我们可以保证我们犯第I类错误的概率在很小的水平，因而一旦显著了，那么我们犯第I类错误的概率不会太大的，我们可以比较自信地认为，系数的确不为0。注意对于一个比较好的检验，只要假设条件都满

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shauna570392

线性关系检验是什么？

线性关系检验是检验自变量x和因变量y之间的线性关系是否显著，或者说，它们之间能否用一个线性模型y=β0+β1x+ε来表示。为检验两个变量之间的线性关系是否显著，需要构造用于检验的统计量。该统计量的构造是以回归平方和（SSR）和残差平方和（SSE）为基础的。将SSR除以其相应的自由度（SSR的自由度是自变量的个数k，一元线性回归中自由度为1）后的结果称为均方回归，记为MSR；将SSE除以其相应的自

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2384_1593313827

常量/函数名描述样例输出结果pi圆周率math.pi3.141592653589793e自然常数(自然对数的底数)math.e2.718281828459045fabs()绝对值math.fabs（-3）3.0floor()向下取整math.floor(66.66)66ceil()向上取整math.ceil(98.3)99factorial()计算阶乘(n!)math.factorial(5)12

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四桃克

模型参数的几个含义！

模型参数要活学活用！！！

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赵娜0418

函数重载是什么？

问题描述：函数重载是什么？函数重载主要是为了解决两个问题。可变参数类型。可变参数个数。另外，一个基本的设计原则是，仅仅当两个函数除了参数类型和参数个数不同以外，其功能是完全相同的，此时才使用函数重载，如果两个函数的功能其实不同，那么不应当使用重载，而应当使用一个名字不同的函数。对于可变参数类型，函数功能相同，但是参数类型不同，根本不需要处理，因为 python 可以接受任何类型的参数，如果函数的

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liting李

顺序型数据的四分位差怎么算呢？

假设你顺序数据有3个分类（可以用3个数值来代表每个分类），一共有10个，分别是1，2，2，3，1，2，3，3，2，3。算出1/4分位数是1.75，3/4分位数是3，中位数是2。四分位差是1.25。1/4分位数是1.75，既不是1也不是2，说明1代表的分类在1/4以下，2及以后的分类在1/4以上。3/4分位数是3，说明3/4以后的都是第三分类，1/4和3/4之间包含了2和3 两个分类。中位数是2，代

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姚慧扬

使用最小二乘的条件

①告诉我模型长什么样;②根据模型得到它的损失函数,损失函数就是让误差让误差在等号的左侧,其他全放右侧用来表示误差; 至于为什么要取平方,取完平方项图像由直线变成了U形图,方便求导获得最小点,这个最小点就是误差最小的地方;③根据这个最小的点就可以误差最小的β0和β1.

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Zxmzxm11

数理统计的一些总结

本篇目录一、基本符号表二、数据的分类三、统计方法之描述性分析方法四、统计方法之推断性分析方法I、各类分布II、估计III、假设检验IV. 列联分析V. 方差分析VI. 相关分析VII. 回归分析统计学是一门收集、处理、分析、解释数据并从中得出结论的科学。一、基本符号表符号含义X总体（随机变量，可带分布）Xi样本（随机变量，可带分布，可组成统计量）xi样本实际观测值（实数）μ总体均值π总体比例σ

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姚慧扬

主成分判断标准

主成分分析优劣的判定标准：第一，尽量将更多变量压缩在第一主成分和第二主成分之内；第二，第一主成分解释的信息能够超过 50%；第三，第一主成分和第二主成分解释的信息总和超过 70%；第四，第一主成分除以第二主成分的比值大于 3；第五，用更少的主成分代表更多的变量。

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Aran刘跃然

统计学精简笔记（常用分析方法）

一、列联分析（用于分析定性数据对定性数据的影响）（本质上是比较不同总体的比例是否有差异）（一）原理与步骤：1.提出假设：H0：没有差异，没有影响；H1：有差异，有影响2.构造边缘分布表3.计算期望频数4.构造χ2分布，比较实际频数与期望频数，自由度：(行数-1)(列数-1)5.查临界值，得出结论（二）相关测量1. φ相关系数二、方差分析（用于分析定性数据对定量数据的影响）（本质上是比较不同总体的均

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