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样本统计量与总体的关系，抽样分布的概念性质: 2017-07-23; 样本统计量与总体的关系，抽样分布的概念性质本文对抽样分布的概念、无偏差和最小偏差等性质，以及中心极限定理和样本比例的抽样分布进行总结。 1 抽样分布基本概念参数（parameter）：参数是对总 ...

图形和数值的数据集描述方法: 2017-07-23; 图形和数值的数据集描述方法图形方法对数据集的描述 1. 条形图（bar graph）条形图一般横向表示类别（class），纵向表示该类别所对应的类别频率（class frequency）。 2. 饼状图（pie graph）饼状图 ...

掌握R语言中的apply函数族: 2017-07-22; 掌握R语言中的apply函数族刚开始接触R语言时，会听到各种的R语言使用技巧，其中最重要的一条就是不要用循环，效率特别低，要用向量计算代替循环计算。那么，这是为什么呢？原因在于R的循环操作for和while ...

R语言绘图学习笔记: 2017-07-22; R语言绘图学习笔记在做数据分析时，我们通常作的举动就是画散点图分析。因为通过散点图的分析，我们可以最直观，最简单的得出大概的结论。今天我分享的内容就是R语言的绘图函数。关于R语言强大的绘图功能 ...

R语言基础画图/绘图/作图: 2017-07-22; R语言基础画图/绘图/作图 R语言基础画图 R语言免费且开源，其强大和自由的画图功能，深受广大学生和可视化工作人员喜爱，这篇文章对如何使用R语言作基本的图形，如直方图，点图，饼状图以及箱线图进行简单介 ...

R语言与点估计学习笔记（EM算法与Bootstrap法）: 2017-07-22; R语言与点估计学习笔记（EM算法与Bootstrap法）一、EM算法 EM算法是一种在观测到数据后，用迭代法估计未知参数的方法。可以证明EM算法得到的序列是稳定单调递增的。这种算法对于截尾数据或参数中有一些我们 ...

R语言与点估计学习笔记（矩估计与MLE）: 2017-07-22; R语言与点估计学习笔记（矩估计与MLE）众所周知，R语言是个不错的统计软件。今天分享一下利用R语言做点估计的内容。主要有：矩估计、极大似然估计、EM算法、最小二乘估计、刀切法（Jackknife）、自助法（Boots ...

R语言与回归分析几个假设的检验: 2017-07-22; R语言与回归分析几个假设的检验一、从线性回归的假设说起对于线性回归而言，若要求回归估计有一些良好性质比如无偏性，就需要加上一些假定条件。比如要达到估计的无偏性，我们通常需要加上高斯-马尔科夫 ...

优化与求解非线性方程组（单变量问题）: 2017-07-21; 优化与求解非线性方程组（单变量问题）求函数极值的问题通常被化简为求解导数为0的点的问题。所以优化问题通常与解非线性方程组联系起来。在前面写点估计中的mle时，我们介绍了R中求解方程极值的函数nlm（）， ...

多变量非线性方程求解问题（牛顿迭代法）: 2017-07-21; 多变量非线性方程求解问题（牛顿迭代法）关于多变量的多元函数，我们求解考虑解的问题与单变量是极其类似的。考虑在x处的一阶泰勒展开，我们有0=f(x0)=f(x)+j(x)(x-x0)(后面的等号近似成立，j表示jacobia ...

R语言与非参数统计（核密度估计）: 2017-07-21; R语言与非参数统计（核密度估计）核密度估计是在概率论中用来估计未知的密度函数，属于非参数检验方法之一，由Rosenblatt (1955)和Emanuel Parzen(1962)提出，又名Parzen窗（Parzen window）。假设我们有n ...

R语言与机器学习中的回归方法学习笔记: 2017-07-21; R语言与机器学习中的回归方法学习笔记机器学习中的一些方法如决策树，随机森林，SVM，神经网络由于对数据没有分布的假定等普通线性回归模型的一些约束，预测效果也比较不错，交叉验证结果也能被接受。下面以R ...

R语言多元分析系列: 2017-07-21; R语言多元分析系列 R语言多元分析系列之一：主成分分析主成分分析（principal components analysis， PCA）是一种分析、简化数据集的技术。它把原始数据变换到一个新的坐标系统中，使得任何数据投影的第一 ...

R语言的常用函数速查: 2017-07-21; R语言的常用函数速查基本一、数据管理 vector：向量 numeric：数值型向量 logical：逻辑型向量character；字符型向量 list：列表 data.frame：数据框c：连接为向量或列表 length：求长度 subset：求子集 ...

R语言与抽样技术学习笔记（Jackknife）: 2017-07-20; R语言与抽样技术学习笔记（Jackknife） R语言与抽样技术学习笔记（Randomize，Jackknife，bootstrap） Jackknife算法 Jackknife的想法在我很早的一篇博客《R语言与点估计学习笔记（刀切法与最小二乘估计 ...

R语言与抽样技术学习笔记（bootstrap）: 2017-07-20; R语言与抽样技术学习笔记（bootstrap） Bootstrap方法 Bootstrap一词来源于西方神话故事“The adventures of Baron Munchausen”归结出的短语“to pull oneself up by one\'s bootstrap\"，意味着不靠外界力 ...

R语言与函数估计学习笔记（函数展开）: 2017-07-20; R语言与函数估计学习笔记（函数展开）函数估计说到函数的估计我们可以肯定的一点是我们很难得到原模型的函数，不过我们可以找到一个不坏的函数去逼近它，所以我们的函数估计从函数展开开始说起。函数 ...

R语言与函数估计学习笔记（核方法与局部多项式）: 2017-07-20; R语言与函数估计学习笔记（核方法与局部多项式）非参数方法用于函数估计的非参数方法大致上有三种：核方法、局部多项式方法、样条方法。非参的函数估计的优点在于稳健，对模型没有什么特定的假设，只是认 ...

R语言与函数估计学习笔记（样条方法）: 2017-07-20; R语言与函数估计学习笔记（样条方法）样条估计如果函数在不同地方有不同的非线性度，或者有多个极值点，那么用多项式特别是低阶多项式来完成拟合是非常不合适的。一种解决办法是我们之前提到的近邻多项式 ...

R语言与点估计学习笔记（刀切法与最小二乘估计）: 2017-07-20; R语言与点估计学习笔记（刀切法与最小二乘估计）一、刀切法（jackknife）刀切法的提出，是基于点估计准则无偏性。刀切法的作用就是不断地压缩偏差。但需要指出的是缩小偏差并不是一个好的办 ...

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