前文介绍了脏数据中缺失值数据分析|R-缺失值处理和异常值数据分析|R-异常值处理的常规处理方法，之后就可以对数据进行简单的描述性统计，方便我们对数据有一个整体的认识。
单样本检验：检验单个变量的均值与目标值之间是否存在差异，如果总体均值已知，样本均值与总体均值之间差异的显著性检验属于单样本假设检验。
1.Tab键可以补全函数、变量名、指定数据框的行名列名等，能够有效避免错误输入与提高效率
因此，总有一天你可能会使用t检验，深入了解它的工作原理非常重要。作为开发人员，通过从头开始实现假设检验以理解。
有三种方法描述基于一些特定变量的分组数据，然后对每一组使用总结函数（像均值、标准差等等）。
前面理论知识上提到了很多的知识点需要计算，作为一个实用主义的博主，怎么可以忍受空谈呢？所以本期就给大家分享如何利用Python对这些知识点进行计算。
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为了探索量化效应量的统计量，我们将研究男女之间的身高差异。 我使用来自行为风险因素监测系统（BRFSS）的数据，来估计美国成年女性和男性的身高的平均值和标准差（cm）。
数据地址为：https://www.kaggle.com/code/kanncaa1/statistical-learning-tutorial-for-beginners/notebook
线性模型的建模为了提高模型的泛化能力，一般会进行正则化处理，也就是在损失函数的构造上加上正则化项，如L1正则化项或者L2正则化项，L1正则化也就是常说的Lasso回归，将损失函数加上了L1范数，L2正则化就是Ridge回归，损失函数加上了L2范数。正则化项的大小是通过一个超参数（一般命名为lambda）控制，lambda越大则正则化项作用越强，拟合的模型系数会变小或变成0，这个超参数一般使用Cross-validation交叉验证来获取。
区间估计用到了中心极限定理，表现为如果抽样多次，每次抽样都有一个均值，产生的多个均值服从正态分布。
本文介绍了线性回归模型的基本概念、原理、计算方法以及应用。线性回归是一种用于建立自变量和因变量之间线性关系模型的简单而强大的方法。通过最小二乘法，我们可以计算出回归系数，并利用这些系数来预测新的数据点。尽管线性回归存在一些局限性，但在许多实际问题中，它仍然是一个非常有用的预测工具。
Lasso分析可使用glmnet包中的cv.glmnet函数来执行Lasso回归，并通过交叉验证选出最优的正则化参数λ。下面通过R中著名的mtcars数据集来进行展示。
此示例基于电视节目的在线收视率。我们将从抓取数据开始（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
今天我要给大家分享一些自己日常学习到的一些知识点，并以文字的形式跟大家一起交流，互相学习，一个人虽可以走的更快，但一群人可以走的更远。
执行回归命令前，明确变量的单位至关重要。下式为一个简单的企业CEO工资决定方程，salary 是以1000元为单位的CEO年度工资水平，roe为CEO所在公司前三年的平均资本权益报酬率（return on equity），由净收入占共同权益的比重定义，例如，roe=10表示平均资本权益报酬率为10%。
年龄：1-青年，2-中年，3-老年 学历：1-本科，2-硕士，3-博士 经历：1-出道，2-一般，3-老手，4-骨灰 性别：1-男性，2-女性
对单个的predicter做是否有效（不等于0）的检验可以使用t-test，但是对整体做是否有效（至少有一个系数不等于0）则需要用F-test。
描述性统计偏度和峰度累计值假设检验和区间估计示例1假设检验置信区间示例2假设检验置信区间
在获取数据，并且完成数据的清洗之后，首要的事就是对整个数据集进行探索性的研究，这个过程中会利用到各种描述性统计量和推断性统计量来初探变量间和变量内部的基本关系，本篇笔者便基于R，对一些常用的数据探索方法进行总结： 1.描述性统计量部分 1.1 计算描述性统计量的常规方法 summary() summary()函数提供了最小值、最大值、四分位数和数值型变量的均值，以及因子向量和逻辑型向量的频数统计： > #挂载鸢尾花数据 > data(iris) > #计算鸢尾花各变量的基本描述统计量 > summary(
当面对众多选择时，如何选才能最大化收益（或者说最小化我们的开销）？比如，怎么选择最优的上班的路线才能使途中花费的时间最少？假设每天上下班路线是确定的，我们便可以在账本中记下往返路线的长度。 A/B测试便是基于数据来进行优选的常用方法，在记录多次上班路线长度后，我们便会从数据中发现到一些模式（例如路线A比路线B花的时间更少），然后最终一致选择某条路线。 当A/B测试遇到非简单情况时（如分组不够随机时，或用户量不够大到可以忽略组间差异，或不希望大规模A/B测试长期影响一部分用户的收益），该怎样通过掌握理论知
定价是任何电子商务企业都面临的一个普遍问题，可以通过贝叶斯统计方法得到有效的解决。
项目github地址：bitcarmanlee easy-algorithm-interview-and-practice 经常有同学私信或留言询问相关问题，V号bitcarmanlee。github上star的同学，在我能力与时间允许范围内，尽可能帮大家解答相关问题，一起进步。
本文为读者提供了如何进行贝叶斯回归的基本教程。包括完成导入数据文件、探索汇总统计和回归分析。
本文为读者提供了如何进行贝叶斯回归的基本教程。包括完成导入数据文件、探索汇总统计和回归分析
重复测量资料在临床数据中非常普遍，常用重复测量的方差分析进行统计分析，但是经常面临的问题有：
SVM 是有监督的学习模型，就是说我们需要先对数据打上标签，之后通过求解最大分类间隔来求解二分类问题，而对于多分类问题，可以组合多个 SVM 分类器来处理。
临床试验中，较低变异度（intra-subject CV%<30%）的仿制药，在判定生物等效性时常采用2交叉试验设计：
一组数据按大小顺序排列，位于最中间的一个数据 (当有偶数个数据时，为最中间两个数据的平均数) 叫做这组数据的中位数。
“超级引擎”是一家专门生产汽车引擎的公司，根据政府发布的新排放要求，引擎排放平均值要低于20ppm， （ppm是英文百万分之一的缩写，这里我们只要理解为是按照环保要求汽车尾气中碳氢化合物要低于20ppm）。公司制造出10台引擎供测试使用，每一台的排放水平如下：
该文讲述了Z统计量和t统计量的区别，以及t分布、t检验和t假设检验的相关概念。作者指出，Z统计量的计算涉及到正态分布的假设，而t统计量则基于样本数据的分布。对于t假设检验，其假设检验的零假设是两组数据之间没有差异，通过比较观察到的数据点和理论上的数据点，可以计算出p值，以决定是否拒绝零假设。该文还介绍了t分布的数学定义和实际应用，包括如何计算样本均值和方差，以及如何进行t检验和t假设检验。
STATA是回归分析的最常用的工具。当我们进行了大量的回归分析之后通常需要解决三个问题。怎样才能直观的展示需要关注的系数？如何才能方便的对比不同回归中的系数？怎样才能生成论文中可以直接使用的高质量的回归表格？本教程将试图对这三个问题给出自己的理解。
【导读】今天给大家推荐一篇百度联合Syndney在CVPR2020上发表的关于Attention机制的文章。它提出了一种通用且轻量型的转换单元，GCT 结合了归一化方法和注意力机制，并使用轻量级的、易于分析的变量来隐式地学习网络通道间的相互关系。同时便于与网络本身参数联合训练。
向量自回归（VAR）模型的一般缺点是，估计系数的数量与滞后的数量成比例地增加。因此，随着滞后次数的增加，每个参数可用的信息较少。在贝叶斯VAR文献中，减轻这种所谓的维数诅咒的一种方法是随机搜索变量选择（SSVS），由George等人提出（2008）。SSVS的基本思想是将通常使用的先验方差分配给应包含在模型中的参数，将不相关参数的先验方差接近零。这样，通常就可以估算出相关参数，并且无关变量的后验值接近于零，因此它们对预测和冲激响应没有显着影响。这是通过在模型之前添加层次结构来实现的，其中在采样算法的每个步骤中评估变量的相关性。
现在主流的排序模型设计和使用方式是：离线训练模型，冻结参数，并将其部署到在线服务。但是实际上，候选商品是由特定的用户请求决定的，其中潜在的分布（例如，不同类别的商品比例，流行度或新商品的比例）在生产环境中彼此之间存在很大差异。经典的参数冻结推理方式无法适应动态服务环境，使得排序模型的表现受到影响。
简单介绍一下实证论文中双重差分法（DID）的安慰剂检验（Placebo Test）在Stata中如何操作。
在〖机器学习之 Sklearn〗一贴中，我们已经介绍过 Sklearn，它全称是 Scikit-learn，是基于 Python 语言的机器学习工具。
本章我们将学习怎么用kotlin声明任何程序都存在的基本要素：变量、函数、类以及属性的概念
这期推送将比较时间固定效应和时间趋势项的区别，并使用两种方法对模型中可能存在的trend进行识别。
现在，我们想描述这些因素如何共同影响生存。 为了回答这个问题，我们将进行多变量Cox回归分析。 由于变量ph.karno在单变量Cox分析中不显着，我们将在多变量分析中跳过它。 我们将3个因素（性别，年龄和ph.ecog）纳入多变量模型。
统计学是一个令人畏惧的学科，但统计学不一定有那么难学。这些指南旨在让更多人掌握统计学工具。本文将展示如何计算A/B测试的样本量（效能检验）。阅读之前请熟悉抽样分布的概念（点击这里复习）以及比例的标准误差的计算方法（点击这里复习）。祝学习愉快！
本说明介绍了具有Student-t改进的GARCH（1,1）模型的贝叶斯估计方法。
本说明介绍使用Student-t改进的GARCH（1,1）模型对汇率对数收益进行贝叶斯估计。
本文介绍一篇ICLR 2022在审论文《GEODIFF：A GEOMETRIC DIFFUSION MODEL FOR MOLECULAR CONFORMATION GENERATION》。根据分子图来预测分子构象是化学信息学和药物发现中的一项基础工作。随着深度生成模型的兴起，这一工作取得重大进展。在这篇论文中，作者提出了新的生成模型GEODIFF。受热力学粒子扩散模型的启发，GEODIFF将每个原子当作一个粒子，GEODIFF所需要学习的部分——分子构象生成即扩散模型的逆过程。对比最先进的一些生成模型，GEODIFF在多个基准上展示出其竞争力，对于大分子尤其明显。
1、Set基本数据类型 a、set集合，是一个无序且不重复的元素集合 class set(object): """ set() -> new empty set object set(iterable) -> new set object Build an unordered collection of unique elements. """ def add(self, *args, **kwargs): # real signature unknown """ Add an eleme
一 、ABTest与统计学 ABTest的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。为了简化问题，我们假设要验证的app是手机QQ浏览器，同时假设衡量版本好坏的指标只有1个：用户日均使用时长。 现在我们我们有手机QQ浏览器A版本和手机QQ浏览器B版本。我们怎么知道验证谁的用户日均使用时长更长呢？最容易想到的方法是：先让全部用户都使用A版本，统计用户日均使用时长；再让全部用户使用B版本，统计用户日均使用时长。 这样得出的数据结果当然非常精确。但一来成本有点高，二来两个版本并不是同时间发布，有可能因
回归我们并不陌生，线性回归和最小二乘法，逻辑回归和最大似然法，这些都是我们耳熟能详的事物，在生物信息学中的应用也比较广泛, 回归中经常出现两类问题，欠拟合和过拟合。
当打来浏览器登录某些网站的时候，需要输入密码，浏览器把密码传送到服务器后，服务器会对密码进行验证，其验证过程是把之前保存的密码与本次传递过去的密码进行对比，如果相等，那么就认为密码正确，否则就认为不对；服务器既然想要存储这些密码可以用数据库（比如MySQL），当然为了简单起见，咱们可以先找个变量把密码存储起来即可；那么怎样存储带有字母的密码呢？答案是：字符串
在开始今天的内容前，我们要先了解几个概念。许多书本上，可能不会这样讲，这个仅仅是笔者的一些感悟。
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