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统计学 常用数据分析方法总结!

描述统计分为集中趋势分析和离中趋势分析和相关分析三部分。 集中趋势分析 集中趋势分析主要靠平均数、中数、众数等统计指标来表示数据集中趋势。例如被试平均成绩多少?是正偏分布还是负偏分布? 例如,我们想知道两个教学班语文成绩中,哪个班级内成绩分布更分散,就可以用两个班级四分差或百分点来比较。 相关分析 相关分析探讨数据之间是否具有统计学关联性。 这种关系既包括两个数据之间单一相关关系——如年龄与个人领域空间之间关系,也包括多个数据之间多重相关关系——如年龄、抑郁症发生率、个人领域空间之间关系;既包括AB就(小),A小B就小()直线相关关系 推论统计 推论统计是统计学乃至于心理统计学中较为年轻一部分内容。它以统计结果为依据,来证明或推翻某个命题。 它是由美国社会心理学家李克特于1932年在原有的总加量表基础上改进而成

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基础知识:统计学数据挖掘区别

统计学有着正统理论基础(尤其是经过本世纪发展),而现在又出现了一个新学科,有新主人,而且声称要解决统计学家们以前认为是他们领域问题。这必然会引起关注。 这个保守观点源于统计学是数学分支这样一个看法,我是不同意这个观点。尽管统计学确实以数学为基础(正如物理和工程也以数学为基础,但没有被认为是数学分支),但它同其它学科还有紧密联系。 关于信用卡业务回归模型可能会把收入作为一个独立变量,因为一般认为高收入会导致业务。这可能是一个理论模型(尽管基于一个不牢靠理论)。 数据挖掘性质 由于统计学基础建立在计算机发明和发展之前,所以常用统计学工具包含很多可以手工实现方法。因此,对于很多统计学家来说,1000个数据就已经是很大了。 一个数据分析者,无论他多聪明,也不可能从垃圾中发现宝石。对于数据集,尤其是要发现精细小型或偏离常规模型时候,这个问题尤其突出。

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    推荐收藏 | 统计学常用数据分析方法总结!

    一、描述统计 描述统计是通过图表或数学方法,对数据资料进行整理、分析,并对数据分布状态、数字特征和随机变量之间关系进行估计和描述方法。描述统计分为集中趋势分析和离中趋势分析和相关分析三部分。 例如,我们想知道两个教学班语文成绩中,哪个班级内成绩分布更分散,就可以用两个班级四分差或百分点来比较。 相关分析 相关分析探讨数据之间是否具有统计学关联性。 这种关系既包括两个数据之间单一相关关系——如年龄与个人领域空间之间关系,也包括多个数据之间多重相关关系——如年龄、抑郁症发生率、个人领域空间之间关系;既包括AB就(小),A小B就小()直线相关关系 推论统计 推论统计是统计学乃至于心理统计学中较为年轻一部分内容。它以统计结果为依据,来证明或推翻某个命题。 它是由美国社会心理学家李克特于1932年在原有的总加量表基础上改进而成

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    数据分析、数据挖掘基础:描述统计学基础知识分享!

    Mr-chen | 作者 博客园 | 来源 https://www.cnblogs.com/chentianwei/p/12488891.html ---- 描述统计学数据挖掘基础。 ? 四分位数(英语:Quartile)是统计学中分位数一种,即把所有数值由小到大排列,然后按照总数量分成四等份,即每份中数值数量相同,处于三个分割点位置数值就是四分位数。 a数据离散程度小于b数据集。 均值+/-标准差,这个范围数据占了整个数据大部分,可以说数值大部分在这个范围内波动。 阐述:数据平均值是m, 大部分在m+/-方差范围内波动。 所有数据中,至少有24/25(或96%)数据位于平均数5个标准差范围内 。 即随机数据集合,只有知道平均数和标准差,就知道这个数据集合大概分布。 在统计学中,直方图是一种对数据分布情况图形表示,是一种二维统计图表,它两个坐标分别是统计样本和该样本对应某个属性度量,以长条图形式具体表现。

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    统计学 常用数据分析方法总结,推荐收藏

    描述统计分为集中趋势分析和离中趋势分析和相关分析三部分。 集中趋势分析 集中趋势分析主要靠平均数、中数、众数等统计指标来表示数据集中趋势。例如被试平均成绩多少?是正偏分布还是负偏分布? 例如,我们想知道两个教学班语文成绩中,哪个班级内成绩分布更分散,就可以用两个班级四分差或百分点来比较。 相关分析 相关分析探讨数据之间是否具有统计学关联性。 这种关系既包括两个数据之间单一相关关系——如年龄与个人领域空间之间关系,也包括多个数据之间多重相关关系——如年龄、抑郁症发生率、个人领域空间之间关系;既包括AB就(小),A小B就小()直线相关关系 推论统计 推论统计是统计学乃至于心理统计学中较为年轻一部分内容。它以统计结果为依据,来证明或推翻某个命题。 它是由美国社会心理学家李克特于1932年在原有的总加量表基础上改进而成

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    推荐收藏 | 统计学 常用数据分析方法总结!

    描述统计分为集中趋势分析和离中趋势分析和相关分析三部分。 集中趋势分析 集中趋势分析主要靠平均数、中数、众数等统计指标来表示数据集中趋势。例如被试平均成绩多少?是正偏分布还是负偏分布? 例如,我们想知道两个教学班语文成绩中,哪个班级内成绩分布更分散,就可以用两个班级四分差或百分点来比较。 相关分析 相关分析探讨数据之间是否具有统计学关联性。 这种关系既包括两个数据之间单一相关关系——如年龄与个人领域空间之间关系,也包括多个数据之间多重相关关系——如年龄、抑郁症发生率、个人领域空间之间关系;既包括AB就(小),A小B就小()直线相关关系 推论统计 推论统计是统计学乃至于心理统计学中较为年轻一部分内容。它以统计结果为依据,来证明或推翻某个命题。 它是由美国社会心理学家李克特于1932年在原有的总加量表基础上改进而成

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    “小数据统计学

    过去十年里,处理这类型数据基础设施、 工具和算法发展得非常迅速,并且得到了不断改善。 三、如何处理以下情况 1-雇一个统计学家 我不是在开玩笑!统计学家是原始数据科学家。当数据更难获取时统计学诞生了,因而统计学家非常清楚如何处理小样本问题。 但雇一个科班出身统计学家可能是非常好投资。 2-坚持简单模型 更确切地说: 坚持一组有限假设。预测建模可以看成一个搜索问题。从初始一批可能模型中,选出那个最适合我们数据模型。 在某种程度上,每一个我们用来拟合点会投票,给不倾向于产生这个点模型投反对票,给倾向于产生这个点模型投赞成票。当你有一数据时,你能有效地在一堆模型/假设中搜寻,最终找到适合那个。 (来源:36数据) ?

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    ABTest中统计学 - 基础

    一 、ABTest与统计学 ABTest目的是为了快速验证一个版本是不是比另外一个版本要好。 这里全部用户,我们称之为“总体”;抽样出来用户,我们称为“样本”。例如总用户数有1个亿,而抽样用户数是1万。这个1亿就是总体,1万就是样本。 此处,统计学出场了。 统计学能告诉我们如何抽样才能具有充分代表性,以及如何从样本反应出信息中推测总体状况。 hash算法保证了抽取随机性。因为互联网数据海量以及获取方便特点,简单随机抽样是最常用抽样方法。 足够样本量 足够样本量怎么保证呢?我们在这里先不展开讲样本量如何影响最终结果。 并通过观测收集(数据上报),得到这些用户当天是否活跃数据。那问题来了:该如何通过这些样本数据推测全量发布时用户日均使用时长呢?

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    【观点】统计学支柱

    JSM上统计界老帮主Stephen Stigler做了一个主题演讲,讲“统计学支柱”,好心又认真的Rick Wicklin同学记了笔记,彼时估计还在中国城吃饭我才得以了解SS大人到底讲了什么。 回头看看笔记,我觉得SS大人有点吹嘘统计学之嫌。所谓支柱,就是没了它咱就垮了。 七支柱 1.汇总: 我们从数据汇总中获得知识。 2.边际效应递减: 随着数据量增大,信息量并不是线性增加,而是到了一定程度之后可能就没太多新信息了。 3.似然/概率: 概率论当然是统计学支柱,当然也要取决于我们怎么定义统计学,但说概率是数理统计基础肯定不会有人不同意。 没有具体领域知识,跑个系数显著回归只是盲人摸象。 6.试验设计: 这个当然也很重要,我觉得这是七支柱里唯一可以称为支柱一个,因为它可以脱离领域知识而有效。

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    数据分析必备——统计学入门基础知识

    数据说·梦想季 成功关键在于相信自己有成功能力。数据之路,与你同行!——数据说·梦想季 导读:要做好数据分析,除了自身技术硬以及数据思维灵活外,还得学会必备统计学基础知识! 因此,统计学数据分析必须掌握基础知识,即通过搜索、整理、分析、描述数据等手段,以达到推断所测对象本质,甚至预测对象未来一门综合性科学。 统计学用到了大量数学及其它学科专业知识,其应用范围几乎覆盖了社会科学和自然科学各个领域,而在数据量极大互联网领域也不例外,因此扎实统计学基础是一个优秀数据人必备技能。 》、《统计学:从数据到结论》等专业书籍。 统计学分为描述性统计学和推断性统计学。 一、 描述性统计 定义:使用特定数字或图表来体现数据集中程度和离散程度。

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    50年最重要,8统计学发展!哥教授论文列举推动AI革命统计学思想

    近日,哥伦比亚大学教授发表论文揭示了近50年来其背后不为人知统计学思想。 ‍尽管深度学习和人工智能已经成为家喻户晓名词,但推动这场革命统计学突破却鲜为人知。 在最近一篇论文中,哥伦比亚大学统计学教授Andrew Gelman和芬兰阿尔托大学计算机科学教授Aki Vehtari详细列举了过去50年中最重要统计学思想。 ? https://www.tandfonline.com/doi/full/10.1080/01621459.2021.1938081 作者将这些统计学思想归类为8类别: 反事实因果推断(counterfactual 自举法和基于模拟推断(bootstrapping and simulation-based inference) 统计学一个趋势是用计算来替代数学分析,甚至在 「大数据 」分析开始之前就已经开始了。 探索性数据分析将图形技术和发现推向了统计实践主流,使用这些工具来更好地理解和诊断适合数据复杂概率模型类别的问题。 作者介绍 ? Andrew Gelman 是哥伦比亚大学统计学教授。

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    统计学基础一之数据描述和随机变量

    ---- 概述 最近在梳理统计学基础,发现一些统计学基本知识已经全部还给老师。由于在学习和工作中用到一部分,所以又重新拿了起来。统计学:主要分为描述统计学和推论统计学数据集中趋势 在描述数据集中趋势几种概念: 1.平均值:所有数字平均,描述集中趋势某特定数字。 2.众数:出现次数(频率最多)最多数字。描述是离散值频率最多数字。 方差和标准差 均值虽然很好描述了数据集中趋势,但是数据离散程度它无法确切反应。 比如:0 0 5 5 和2 2 3 3虽然这两个数据平均是都是2.5,但是后者离均值离散程度更疏密一些,或者说更紧凑。这种离散程度均值是无法衡量,所以数据离散程度通过方差和标准差来衡量。 离散随机随机变量:试验结果映射是离散值。例如:探索明天是否下雨试验?只有两种试验结果下雨或者不下雨。 连续随机变量:试验结果映射是连续。例如:对于明天下雨雨量统计?雨量是一种连续结果。

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    【干货书】数据科学家统计学基础:R和Python实战

    来源:专知本文约700字,建议阅读5分钟深入介绍了任何数据科学家都应该熟悉统计科学主题。 《数据科学家统计基础:使用R和Python》是一本一学期或两学期数学统计入门教材,供培养成为数据科学家学生使用。 它深入介绍了任何数据科学家都应该熟悉统计科学主题,包括概率分布、描述性和推理统计方法以及线性建模。这本书假设有基本微积分知识,所以演示可以集中在“为什么它可以工作”以及“如何做它”上。 将近500个练习被分为“数据分析与应用”和“方法与概念”。附录介绍了R和Python,并包含了奇数号练习解决方案。 本书网站扩展了R, Python和Matlab附录,以及来自示例和练习所有数据集。

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    利用python回顾统计学基础概念(全)

    大家好,我是黄同学 今天大家用python回顾统计学基础概念。 1、什么是描述性统计?    描述性统计,就是从总体数据中提取变量主要信息(总和、均值等),从而从总体层面上,对数据进行统计性描述。 在统计过程中,通常会配合绘制相关统计图来进行辅助。 4、集中趋势 1)均值、中位数、众数概念 均值:即平均值,其为一组数据总和除以数据个数。 中位数:将一组数据升序排列,位于该组数据最中间位置值,就是中位数。 第二个分位数成为2/4分位数(中四分位数,也叫中位数),数据中有2/4数据小于该分位数。 第三个分位数成为3/4分位数(下四分位数),数据中有3/4数据小于该分位数。 ? 方差(标准差)可以体现数据“分散性”,方差(标准差)越大,数据越分散,方差(标准差)越小,数据越集中。 方差(标准差)也可以体现数据“波动性”(稳定性)。方差(标准差)越大,数据波动性越大。

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    【知识】统计学数据挖掘区别

    统计学有着正统理论基础(尤其是经过本世纪发展),而现在又出现了一个新学科,有新主人,而且声称要解决统计学家们以前认为是他们领域问题。这必然会引起关注。 这个保守观点源于统计学是数学分支这样一个看法,我是不同意这个观点。尽管统计学确实以数学为基础(正如物理和工程也以数学为基础,但没有被认为是数学分支),但它同其它学科还有紧密联系。 关于信用卡业务回归模型可能会把收入作为一个独立变量,因为一般认为高收入会导致业务。这可能是一个理论模型(尽管基于一个不牢靠理论)。 数据挖掘性质 由于统计学基础建立在计算机发明和发展之前,所以常用统计学工具包含很多可以手工实现方法。因此,对于很多统计学家来说,1000个数据就已经是很大了。 一个数据分析者,无论他多聪明,也不可能从垃圾中发现宝石。对于数据集,尤其是要发现精细小型或偏离常规模型时候,这个问题尤其突出。

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    2021年数据基础(一):大数据概念

    ---- 大数据概念 最早提出“大数据”时代到来是全球知名咨询公司麦肯锡,大数据是当前很热一个词。这几年来,云计算、继而大数据,成了整个社会热点,大数据究竟是什么东西?有哪些相关技术? 数据 数据是可以获取和存储信息,直观而言,表达某种客观事实数值是最容易被人们识别的数据(因为那是“数”)。 数据分析前提是有数据数据存储目的是支撑数据分析。究竟怎么去存储庞大数据量,是开展数据分析企业在当下面临一个问题。 传统数据存储模式存储容量是有大小限制或者空间局限限制,怎么去设计出一个可以支撑大量数据存储方案是开展数据分析首要前提。 这个时候就需要有新技术去解决这些问题,这个技术就是大数据。 大数据主要解决问题: 海量数据存储和海量数据计算问题

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    基础公共数据库介绍

    随着生物技术发展和提高,尤其是高通量测序技术飞跃发展,在生物学研究过程中产生了海量生物学数据以及大量数据库。 本期推文将介绍三综合类公共数据库NCBI、EMBL和IMG。 NR其实是一个以核酸序列为基础交叉索引,将核酸数据和蛋白数据联系起来。NR中记录都给出了相应氨基酸序列(通过已知或可能读码框推断而来),对于很多序列还给出了在专门蛋白数据库中序列号。 三数据数据而成,目前包含UniProtKB(有Swiss-Prot和TrEMBL两个库)UniRef、UniParc等几个部分。 三核酸数据库(EMBL-Bank/GenBank/DDBJ)中注释编码序列都被自动翻译并加入该数据库中,同时收录来自PDB数据库以及Ensembl、Refeq和CCDS基因预测序列。

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    快DKH大数据基础数据平台监控参数说明

    2018年国内大数据公司50强榜单排名已经公布了出来,快以黑马之姿闯入50强,并摘得多项桂冠。Hanlp自然语言处理技术也荣膺了“2018中国数据星技术”奖。对这份榜单感兴趣可以找一下看看。 本篇承接上一篇《DKM平台监控参数说明》,继续就数据一体化处理架构中平台监控参数进行介绍和说明。 DKhadoop大数据处理平台架构安装相关文章已经分享过,详细内容可以找一下看看。 今天就把剩下一些监控参数一起介绍完,关于快大数据处理平台监控参数介绍就完整了。 1、Yarn监控界面 (1) 执行失败应用程序 图片1.png 监控 yarn资源管理中总执行失败应用程序数量 纵轴表示应用程序数量,单位个 横轴表示时间,单位分钟 (2)已提交应用程序 图片 资源管理中被杀死应用程序数量 纵轴表示应用程序数量,单位个 横轴表示时间,单位分钟 2、Spark监控界面 注意:(spark 运行任务后才有监控数据) (1) 最大可使用内存 图片7.png 监控

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    赤裸裸统计学:五常见统计误区

    每项重要研究背后都离不开好数据,是它们使分析成为可能。而每项不好研究背后嘛……这个后面会说。人们常说“用数据说谎”,我要说往往数据分析是没问题,但这些分析却是建立在夸大或不实数据之上。 要不了多久,全美国虎妈们就会纷纷夺过自己孩子手里书本,转而逼迫他们玩游戏来“保护”下一代免于癌症困扰了。 当然,统计学里反复强调一个论点是,异乎寻常事情时而发生,这只是概率问题。 我嗅到了存活者误差猫腻,这种情况下样本中去掉了一些或很多观测数据,以至于改变了整个剩下观测结果,因而任何基于剩余观测数据所做分析也受了影响。 20年后,追踪研究证实,幼年时期穿紫色睡衣确实与今后人生中取得成功有一个特别正相关。 但事实上,假如治疗组和对照组不是随机分配,那么他们在比较两种不同的人吃两种不同饮食,治疗组和对照组不同有两个方面,而不是仅仅一个。 如果说统计学家是侦探,那么数据就是线索。

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    赤裸裸统计学:五常见统计误区

    每项重要研究背后都离不开好数据,是它们使分析成为可能。而每项不好研究背后嘛……这个后面会说。人们常说“用数据说谎”,我要说往往数据分析是没问题,但这些分析却是建立在夸大或不实数据之上。 要不了多久,全美国虎妈们就会纷纷夺过自己孩子手里书本,转而逼迫他们玩游戏来“保护”下一代免于癌症困扰了。 当然,统计学里反复强调一个论点是,异乎寻常事情时而发生,这只是概率问题。 我嗅到了存活者误差猫腻,这种情况下样本中去掉了一些或很多观测数据,以至于改变了整个剩下观测结果,因而任何基于剩余观测数据所做分析也受了影响。 20年后,追踪研究证实,幼年时期穿紫色睡衣确实与今后人生中取得成功有一个特别正相关。 但事实上,假如治疗组和对照组不是随机分配,那么他们在比较两种不同的人吃两种不同饮食,治疗组和对照组不同有两个方面,而不是仅仅一个。 如果说统计学家是侦探,那么数据就是线索。

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