假设检验中的P值 与显著性水平的联系 假设检验是推断统计中的一项重要内容。用SAS、SPSS等专业统计软件进行假设检验，在假设检验中常见到P值( P-Value，Probability，Pr)，P值是进行检验决策的另 ...
2017-10-27
显著性水平 置信度 置信区间 实例讲解 置信区间是指由样本统计量所构造的总体参数的估计区间。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 ...
2017-10-27
置信区间、显著性检验和统计学意义 置信区间 估计参数真值所在的范围通常以区间的形式给出，同时还给出此区间包含参数真值的可信程度，这种形式的估计称为区间估计，这样的区间称为置信区间。 对于任意参 ...
2017-10-27T检验、F检验和统计学意义（P值或sig值） 1.T检验和F检验的由来 一般而言，为了确定从样本(sample)统计结果推论至总体时所犯错的概率，我们会利用统计学家所开发的一些统计方法，进行统计检定。 通过把所 ...
2017-10-27
比较配对设计的SPSS与SAS实现 配对设计主要研究某种实验处理前后的对比状况，来判定该种处理是否有效。该种方法能够有效地控制非实验因素对结果的影响。 需要注意的是实验前后的结果不是独立的，就是说实验 ...
2017-10-27
方差分析--T检验和F检验的异同 最近在图书馆借了本《R和ASReml-R统计分析教程》，林元震和陈晓阳主编的关于R的书籍，当时看上这本书的原因在于里面以统计学知识为主，作为R语言实战的良好补充，虽然R语言实战是 ...
2017-10-26
SPSS——方差分析（Analysis of Variance, ANOVA）——多因素方差分析(无重复试验双因素) 当遇到两个因素同时影响结果的情况，需要检验是一个因素起作用，还是两个因素都起作用，或者两个因素的影响都不显著 场 ...
2017-10-26
双因子方差分析：R中的双因子ANOVA 单因子方差分析是验证多个群组均值是否相等的非常有用的技术。但一些更复杂的问题这个技术就无能为力了。例如，有时需要考虑变异的两个因子来决定群组之间的平均依赖于群组分 ...
2017-10-26
Python数据可视化：Matplotlib 直方图、箱线图、条形图、热图、折线图、散点图。。。 使用Python进行数据分析，数据的可视化是数据分析结果最好的展示方式，这里从Analytic Vidhya中找到的相关数据，进行一系 ...
2017-10-26
Python数据可视化：箱线图 一、箱线图概念 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。 计算过程： （1）计算上四分位数（Q3），中位数，下四 ...
2017-10-26
双因素方差分析SPSS实现流程 有一水稻施肥的盆栽试验，设置了5个处理：A1和A2分别施用两种不同工艺流程的氨水，A3施碳酸氢铵，A4施尿素，A5为对照。每个处理各4盆，随机置于同一试验大棚。水稻稻谷产量见下表。 ...
2017-10-25
Excel-直方图（频率分布）分析 直方图又称频率分布图，是一种显示数据分布情况的柱形图，即不同数据出现的频率。通过这些高度不同的柱形，可以直观、快速地观察数据的分散程度和中心趋势，从而分析流程满足客户 ...
2017-10-25
箱形图以及python实践 最近在接触kaggle的竞赛示例，练习了一下，感觉受益匪浅。同时，心中也有个问题。拿到数据之后第一件事是什么？分析数据的情况？怎么分析？分析之后如何去处理数据呢？等等一些数据分析 ...
2017-10-25
Excel-箱线图（数据分布）分析 箱线图（Boxplot）也称箱须图（Box-whisker Plot），它是用一组数据中的最小值、第一四分位数、中位数、第三四分位数和最大值来反映数据分布的中心位置和散布范围，可以粗略地看 ...
2017-10-25
SPSS—描述性统计分析—探索性分析 菜单 除了可以计算基本的统计量之外，也可以给出一些简单的检验结果和图形，有助于用户进一步的分析数据。使得用户能够从大量的分析结果之中挖掘到所需要的统计信息。 ...
2017-10-24
利用SPSS箱线图与Z分数法判别异常值的比较 箱线图前提不要求正态分布，而Z分数法前提要求正态分布。 箱线图（Boxplot）也称箱须图（Box-whisker Plot），是利用数据中的五个统计量：最小值、第一四分位 ...
2017-10-24
Python中函数及默认参数的定义与调用操作实例分析 本文实例讲述了Python中函数及默认参数的定义与调用操作。分享给大家供大家参考，具体如下： #coding=utf8 \'\'\'\'\' Python中的函数使用小括号调用。函数 ...
2017-10-24
Python字符串拼接的几种方法整理 这篇文章主要介绍了Python字符串拼接的几种方法整理的相关资料,这里提供了五种方法及实现，需要的朋友可以参考下. Python字符串拼接的几种方法整理 第一种 通过加号(+)的形 ...
2017-10-24
SPSS Modeler数据挖掘：回归分析 1 模型定义 回归分析法是最基本的数据分析方法，回归预测就是利用回归分析方法，根据一个或一组自变量的变动情况预测与其相关的某随机变量的未来值。 回归分析是研究一个 ...
2017-10-24
将SPSS分析技术应用于大数据 了解 SPSS? 中处理大数据的新功能。现在可以对 SPSS 分析资产轻松地进行修改，以便连接到不同的大数据来源，它们还可以在不同的部署模式（批处理或实时模式）下运行。SPSS 平台的 ...
2017-10-24在回归分析中，因子（即自变量）的筛选是构建高效、可靠回归模型的核心步骤——实际分析场景中，往往存在多个候选因子，其中部分 ...
2026-04-13在机器学习模型开发过程中，过拟合是制约模型泛化能力的核心痛点——模型过度学习训练数据中的噪声与偶然细节，导致在训练集上表 ...
2026-04-13在数据驱动商业升级的今天，商业数据分析已成为企业精细化运营、科学决策的核心手段，而一套规范、高效的商业数据分析总体流程， ...
2026-04-13主讲人简介 张冲，海归统计学硕士，CDA 认证数据分析师，前云南白药集团资深数据分析师，自媒体 Python 讲师，全网课程播放量破 ...
2026-04-13在数据可视化与业务分析中，同比分析是衡量业务发展趋势、识别周期波动的核心手段，其核心逻辑是将当前周期数据与上年同期数据进 ...
2026-04-13在机器学习模型的落地应用中，预测精度并非衡量模型可靠性的唯一标准，不确定性分析同样不可或缺。尤其是在医疗诊断、自动驾驶、 ...
2026-04-10数据本身是沉默的，唯有通过有效的呈现方式，才能让其背后的规律、趋势与价值被看见、被理解、被运用。统计制图（数据可视化）作 ...
2026-04-10在全球化深度发展的今天，跨文化传播已成为连接不同文明、促进多元共生的核心纽带，其研究核心围绕“信息传递、文化解读、意义建 ...
2026-04-09在数据可视化领域，折线图是展示时序数据、趋势变化的核心图表类型之一，其简洁的线条的能够清晰呈现数据的起伏规律。Python ECh ...
2026-04-09在数据驱动的时代，数据分析早已不是“凭经验、靠感觉”的零散操作，而是一套具备固定逻辑、标准化流程的系统方法——这就是数据 ...
2026-04-09长短期记忆网络（LSTM）作为循环神经网络（RNN）的重要改进模型，凭借其独特的门控机制（遗忘门、输入门、输出门），有效解决了 ...
2026-04-08在数据分析全流程中，数据质量是决定分析结论可靠性的核心前提，而异常值作为数据集中的“异类”，往往会干扰统计检验、模型训练 ...
2026-04-08在数字经济飞速发展的今天，数据已渗透到各行各业的核心场景，成为解读趋势、优化决策、创造价值的核心载体。而数据分析，作为挖 ...
2026-04-08在数据分析全流程中，数据处理是基础，图形可视化是核心呈现手段——前者负责将杂乱无章的原始数据转化为干净、规范、可分析的格 ...
2026-04-07在数据分析与统计推断中，p值是衡量假设检验结果显著性的核心指标，其本质是在原假设（通常为“无效应”“无差异”）成立的前提 ...
2026-04-07在数字经济深度渗透的今天，数据已成为企业生存发展的核心资产，企业的竞争本质已转变为数据利用能力的竞争。然而，大量来自生产 ...
2026-04-07Python凭借简洁的语法、丰富的生态库，成为算法开发、数据处理、机器学习等领域的首选语言。但受限于动态类型、解释性执行的特性 ...
2026-04-03在深度学习神经网络中，卷积操作是实现数据特征提取的核心引擎，更是让模型“看懂”数据、“解读”数据的关键所在。不同于传统机 ...
2026-04-03当数字化转型从企业的“战略口号”落地为“生存之战”，越来越多的企业意识到，转型的核心并非技术的堆砌，而是数据价值的深度挖 ...
2026-04-03在日常办公数据分析中，数据透视表凭借高效的汇总、分组功能，成为Excel、WPS等办公软件中最常用的数据分析工具之一。其中，“计 ...
2026-04-02
