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关键词

【温故知新】应用- -第一章 绪

1.1 引言(简称)是运用数理的方法来研究变量(指标)问题的理和方法,它是一学的推广.在实际间题中,很随机现象涉及到的变量不是一个,而经常是个变量,并且这些变量间又存在一定的联系 .英国著名学家肯德尔(Kendall)在《》一书中把所研究的内容和方法概括为以下几个方面.1.简化数据结构(降维问题)简化数据结构即是将某些较复杂的数据结构通过变量变换等方法使相互依赖的变量变成互不相关的 如果是,建立变量间的定量关系式,并用于预测或控制一一回归. (2)变量间的相互关系:两组变量间的相互关系-一典型相关.4.数据的推断 这是关于参数估和假设检验的间题.特别是正态布的均值向量及协方差阵的估和假设检验等问题 .5.的理基础的理基础包括维随机向量及维正态随机向量,以及由此定义的各种量,推导它们的布并研究其性质,研究它们的抽样布理。 这些不仅是和假设检验的基础,也是的理基础.1 .2的应用略1.3数据的图表示法一、轮廓图轮廓图的作图步骤为:(1)作直角坐标系,横坐标取p个点,以表示p个变量;

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【温故知新】应用-第二章 正态及参数估(下)

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    【温故知新】应用 第四章 4.1经典回归

    一、线性回归模型及参数的最小二乘估1.线性模型2.参数向量β的最小二乘估定理4.1.1设rank(C)=m+1≤n,则βhat=b=(CC)^-1CY3.最小二乘估性质4.σ^2的估定理 4.1.2设rank(C)=m+1≤n,则E(s^2)=σ^25.参数函数αβ的估二、回归方程和回归系数的显著性检验1.平方和解公式TSS=ESS+MSS 2.回归方程的显著性检验(相关性检验)3. 正规方程的等价形式及U的算公式4.回归系数的显著性检验5.建立“最优”回归方程三、预报与控制1.预测yo点的预报区间2.E(yo)的预报区间3控制问题

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    【温故知新】应用-第二章 正态布的参数估

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    【温故知新】应用- -第二章 正态布及参数的估(上)

    正态布??????

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    直播评

    直播评是电商系一个常用的功能,即在发布新品的时候,为了吸引用户参与和营造互动气氛,让参与的每个人都可以发消息,发完后每个人都可以即时看到新消息,原型和 http:live.oneplusbbs.com 假如要求在线用户数是20W,你会如何设呢?任何系都不能离开用例设,脱离业务讲技术都是耍流氓,我们先功能需求:1、发表消息假设消息最长内容为1K,可以有图片。 这里最基本的功能,然后我们下一些非功能性需求: 1、发表消息 A、要能够限制一些广告或政治敏感内容,这块看公司的基础服务是否完善,如果有相应的功能,可以接入相关服务,不过要注意此服务也要扩容;没有的建议接入第三方相关服务 ;B、要防刷屏,即防止某个用户单位时间发送太的评,所以要做下频率限制; C、图片的保存,我们可以算一下带宽,如果一张图片大小是5K,同时在线20W人,则一条消息需要约1G的带宽,建议将图片放入CDN 如果新收到一条消息,可能是5钟前发送的,前端展示时需要判断是否小于当前屏幕的最早消息的发送时间,如果是就可以忽略这条消息了。系的可用性设 一、如果第三方消息推送服务挂了,怎么办?

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    Endnote的

    献数目,对一个未知领域和量学类的章来说,是必不可少的内容。一般来说,常用的量学方法,可以将献题录进行,从而将数据作图,放在综述献或者中。 那么此类工具只支持同一个数据库如WOS,不支持跨平台的。 那么,今天要给大家介绍的是,当你从若干个数据库中导出来参考献题录,全部输入Endnote后,下来进行去重,然后再对所有的献题录进行一个客观的,所出来的数据可以很好的应用于综述或者一些中, 图介绍?1. 打开Endnote软件,选择自己的数据库打开 ?2. 选中需要进行的组别,选择菜单栏-Tools-Subject Bibliography?3. 在这里,Endnote提供了对献记录的基本功能,包括年份,参考献类型,作者,标题,第二作者,关键词等等?4. 我们选择Year进行一下?5. 此时,就出来了每年有少个出版物?6.

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    布式系经典

    推荐几篇工业界布式系。1. 这三篇可以说是工业界、开源界布式系的启蒙者。之后的 Hadoop 系列开源软件 HDFS、MapReduce、Hbase 都是参考这三篇的。2. Amazon 的 Dynamo (高可用、最终一致的布式 KV)Dynamo: Amazon’s Highly Available Key-value Store (2007)和 Bigtable 差不同一时期 ,Amazon 发表了 Dynamo 这篇。 : Spanner 专注存储层,是一个高可用的布式 KV并且支持布式事务; F1 则专注算层,是一个布式 SQL 引擎。

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    回归

    总第176篇张俊红 01.前言前面我们讲了一线性回归,没看过的可以先去看看:一线性回归。这一篇我们来讲讲线性回归。一线性回归就是自变量只有一个x,而线性回归就是自变量中有个x。 回归的形式如下:02.参数估回归方程中各个参数也是需要估的,关于为什么要估,其实我们在一线性回归里面也讲过。 具体的t检验可以查看假设检验的内容:学的假设检验。05.重共线性回归与一回归还有一个不同点就是,回归有可能会存在重共线性。什么是重共线性呢? 对于存在重共线性问题的变量,我们一般会把其中一个舍弃。以上就是关于回归的一个简单介绍,大家可以看到很内容没有展开来讲,主要是因为这些东西在之前的章都讲过了。 如果没有看过的同学,可以去前面对应的章翻翻。你还可以看:聊聊置信度与置信区间 学的假设检验一线性回归 方差因素方差 卡方检验讲解重比较法-LSD

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    【示例】件行

    问题建立一个件行数的程序,以回车键为行隔符。 在程序运行过程中,需要拥护输入一篇章,章结束请按ctrl+z,此时屏幕上出现 ^z,回车即可!        讨----事实上,对于一个件,通常我们要做的数据处理相当,因而我们可以编写很类似于上例的C程序。处理 1. 件中的单词个数 2. 件中的特殊字符数 3. 件中的字符、数字、标点符号数量 4. 件中的特定单词出现的数量字符转换 1. 将件中的所有字符转换为大(小)写 2. 将件中一行的首字符变为大写 3. 将件中每个单词的首字符变为大写 4. 将件中一行的首字符变为大写字符替换 1. 替换件中的特定字符串 2. 删除件中的特定字符串

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    如何制作推报告

    Part. 1 概念区开始之前跟大家区一下推报告当中的一些名词置信区间:误差水平置信水平:区间包含总体平均值的概率,置信水平越大对应的t越大,置信区间越大标准差:上用于衡量一组数值中某一数值与其平均值差异程度的指标 标准差越小,表明数据越聚集;标准差越大,表明数据越离散标准误差:用来衡量样本平均值的波动大小t值:样本平均值距离总体平均值少个标准误差大数定律:如果数据足够大,那么事物出现的频率就能无限接近他的期望值 每名参与者得到两组有颜色的字,第一组数据是字体内容和字体颜色一致,第二组数据是字体内容和字体颜色不一致。每名参与者对每组字说出字的颜色,并完成每组的时间。 4.2 案例4.2.1 描述? 实验者的平均反应时间是: 22.35075 秒,标准差是 5.010217727196399 秒“不一致”情况下所用时间均大于“一致”情况,也就是当字体内容和字体验证不一致时,实验者的平均反应时间变长4.2.1 推

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    《spss与行业应用案例详解》实例35 协方差 36方差

    协方差的功能与意义协方差是将回归同方差结合起来,以消除混杂因素的影响,对实验数据进行的一种方法,协方差一般研究比较一个或者几个因素在不同水平上的差异,但观测量同时还受两一个难以控制的协变量的影响 ,在中剔除其影响,再各因素对现测变量的影响。 方差的功能与意义目的在于,检测影响因素或处理因素如何同时影响一组因变量,方差氛围单因素方差因素方差。相关数据药品与性别是否存在交互作用? 过程-一般线性模型-变量? 对比? 绘制? 两两比较? 选项? 结果(1)误差方差等同性的Levene检验表? 疗效1和疗效2在各组总体方差相等。(2)方差表? 方差药品与性别两个主效应他们的四种检验量结果都相同(sig都小于0.05),显著性p值别0.000和0.013,说明药品与性别两个因素对疗效1和疗效2两个指标影响显著,单其交互作用的影响不显著

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    架构师-基于UML的需求

    基于UML的需求摘要 UML是集种面向对象方法的优点于一身的一建模语言,通过UML可以解决开发过程中存在的一些问题.包括解决人员交流的障碍,响应需求的变化,利于构件的复用,保证软件项目开发周期等 ,各种方法及工具的集成度还不高,未能充发挥其作用.在项目中,我担任系员,主要员责系和系工作.正 2006年5月,我參与了某区贸工扃的电子政务系的开发,项目历时七个月,于2007年 1月正式上线.顼目组成员共7人,在项目中,我担任系员,主要负责系和系工作. 开发的二层CS结构的核心系外,还有套业务系和数据交换系,主要有,外资宙批管理系、加工贸易电子数据交换平台、加工贸易联网监管电子数据交换系以及电子公交换等.上述各系基本是相互独立的,只在数据库端实现初歩的数据共享 ,它使用的一表示法,呈现一致的风格,通过UML可以解决开发过程中存在的一些问题.首先,UML解决了人员交流的障碍.它提供了一套通用的思维方式和交流的语言,既有助于人员与用户的交流,又有助于人员与设人员的交流

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    面向序列建模的任务学习

    链接:面向序列建模的任务学习 - WeiYang Bloggodweiyang.com?这篇章是知识课准备讲的,随便拿来看一看了,简单介绍一下吧,是复旦邱锡鹏老师组写的。 模型任务介绍本主要在序列标注和类两个任务上面做实验,而且是任务的,序列标注包括NER和POS tagging,类包括个不同领域的类。 这样就可以训练出一个适用于所有任务的任务模型。任务学习传模型只共享了特征表示层,也就是共享了私有LSTM。 因为W维度过大,算复杂度太高,并且也容易导致过拟合,所以这里采用了SVD解:?而这里的 ? 就是通过Meta-LSTM动态生成的,形式化定义如下:? 另一个就是比普通的LSTM参数数量更少,因为有SVD解。实验类任务是在16个购物网站评数据集上做的,数据集大小如下所示:?

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    R语言包简介:各种假设检验 方法 聚类 数据处理

    基本的R包已经实现了传的很功能,然而CRNA的许其它包提供了更深入的方法,下面做个简要的综述。 的特殊应用在CRNA的其它任务列表(task view)里也会提及,如:排序(ordination)会在Environmetrics(http:cran.r-project.orgwebviewsEnvironmetrics.html 3) 布(Multivariate distributions): 描述(Descriptive measures):stats包里的cov()和and cor()别估协方差和相关系数。 Mvtnorm包有t布和正态布的概率和位数函数,还可正态布的密度函数。mvtnormpcs包提供基于Dunnett的函数。 FactoMineR包里有很因子的方法,包括:MFA()因子,HMFA()等级因子,ADFM()定量和定性数据的因子。tsfa包执行时间序列的因子

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    回归(multiple regression)

    与简单线性回归区别(simple linear regression)个自变量(x)2. 回归模型y=β0+β1x1+β2x2+ ... 回归方程E(y)=β0+β1x1+β2x2+ ... +βpxp4. 估回归方程:y_hat=b0+b1x1+b2x2+ ... +bpxp一个样本被用来算β0,β1,β2... βp的点估b0, b1, b2,..., bp5. 估流程 (与简单线性回归类似)?6. 估方法使sum of squares最小? 描述参数含义b0: 平均每运送一英里,运输时间延长0.0611 小时b1: 平均每一次运输,运输时间延长 0.923 小时9. 预测如果一个运输任务是跑102英里,运输6次,预少小时? 如果自变量中有类型变量(categorical data) , 如何处理??

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    Python

    描述性偏度和峰度累值假设检验和区间估示例1假设检验置信区间示例2假设检验置信区间描述性# 导入相关的包import pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt 均值,标准差,位数,最大,最小值df.count() count非Na值的数量df.min() min最小值;df.max() max最大值 df.quantile(q=0.75) quantile位数,参数q确定位置 df.sum() sum求和 df.mean() mean求平均值 df.median() median求算数中位数 试问:从这组数据能否说明新安眠药达到疗效(假定睡眠时间服从正态布,显著性水平为0.05)# 先导入数据,创建数据集,进行描述性dataSer = pd.DataFrame()dataSer.describe 先查找置信水平对应的t值是少,置信水平为0.05,置信度df=n-1=6,查找t表格可以得知对应的t值为2.4469,再用scipy算出标准误差,这样就可以算出置信区间了:t_ci = 2.4469sample_mean

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    数据方法-学内容学习

    最初学习数据只是出于兴趣,自学了Python。最近才生出转行数据的想法,目前已经辞职,准备全身心地投入到学习中。 看了一些相关教程之后,觉得Python、R、SQL这些都只是工具,要转行数据,最需要培养的是数据思维。遂决定从学入手。第一个礼拜,一边办离职手续、处理工作交接事宜,一边看书。 看了半本《商务与经济》。 对其中概率布的内容做了一些笔记,作为 @猴子 的数据社群的第一关作业:常用概率布的Python实现方法离散型概率布二项布二项试验满足以下条件的试验成为二项试验:试验由一系列相同的n个试验组成 指数布指数布与泊松布类似,泊松布描述了每一个区间内事件发生的次数,而指数布描述了事件发生的事件间隔长度。

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    做数据,需要懂

    小伙伴会问:做数据,需要懂学知识?今天简单跟大家享一下。一、学是个啥学是个历史悠久的学科,有着300年以上历史。 这是学最早,也是最普遍的应用。我们经常说的平均数、中位数、众数等等概念,都是描述性的概念。另一方面,人们发现:获得数据太难了!尤其在300年前,遍地盲,口述手抄的时代,想获取数据难如登天。 第二部:概率与抽样。第三部:假设检验。第四部模型。(如下图)那么,到底需要掌握少呢?三、初级数据师,要掌握哪些第一部描述性是人人必会的。 ,比如、矩阵等,其实就是描述性+数据交叉表。 四、中级数据师,要掌握哪些第三部知识,是中级以后数据师要掌握的。因为这一部,讲的是用抽样方法做推断。实际工作中,大部场景不需要做抽样。

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    【温故知新】应用 第三章 正态总体参数的假设检验-重要量的布(PPT预警)

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