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2020-06-19 阅读量: 1485
常用的分布
1.正态分布:一个神奇的分布:任何分布任何统计量随着其自由度或样本量的增大,其最终都会服从正态分布——正态分布是所有分布的终极状态。
因此:当要计算一般正态分布的概率时,应先将其转化为标准正态分布再计算。
2.卡方分布:是相互独立的标准正态分布的平方和
3.t分布:实际上是Z分布小时候的样子(矮一点、胖一点),自由度n就是他的年龄,随着年龄的增大他逐渐变高变瘦变成了Z分布。
4.F分布
5.各分布之间关系:
时间序列回归模型是用于分析时间序列数据的一种模型,主要用于探索数据之间的动态关系和时序特征。以下是时间序列回归模型的主要步骤和要点:1. **数据收集和准备**:首先需要收集时间序列数据,并进行数据清洗和准备工作,包括处理缺失值、异常值和平稳性检验等。2. **建立模型**:确定时间序列回归模型的形式,根据数据特点选择适当的模型,如自回归模型(AR)、滑动平均模型(MA)、自回归滑动平均模型(AR
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四分位数的应用通常是用于描述数据的分布情况和识别异常值。以下是一些常见的应用场景:数据分析:通过计算四分位数,可以了解数据的中心趋势和离散程度。例如,可以使用四分位数来计算中位数、上四分位数和下四分位数,以了解数据的分布情况。箱线图:箱线图是一种常用的数据可视化工具,可以通过四分位数来绘制。箱线图可以显示数据的中位数、上四分位数、下四分位数以及异常值,帮助我们直观地了解数据的分布情况。异常值检测: