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引導(dǎo)示例
Bootstrapping是一種強(qiáng)大的統(tǒng)計(jì)技術(shù)。當(dāng)我們正在使用的樣本量很小時(shí),它特別有用。在通常情況下,假設(shè)正態(tài)分布或t分布不能處理小于40的樣本量。Bootstrap技術(shù)適用于少于40個(gè)元
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你什么時(shí)候使用二項(xiàng)式分布?
二項(xiàng)式概率分布在許多設(shè)置中都很有用。重要的是要知道何時(shí)應(yīng)該使用這種類型的分發(fā)。我們將檢查使用二項(xiàng)式分布所需的所有條件。 我們必須具有的基本特征是總共n進(jìn)行獨(dú)立試驗(yàn)
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數(shù)學(xué)中聯(lián)合的定義與用法
經(jīng)常用于從舊集合形成新集合的一個(gè)操作稱為并集。在常用用法中,工會(huì)一詞表示匯集在一起??,例如有組織勞動(dòng)中的工會(huì)或美國總統(tǒng)在國會(huì)聯(lián)合會(huì)議之前提出的工會(huì)地址。在數(shù)學(xué)意義
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排隊(duì)理論簡介
排隊(duì)理論是排隊(duì)或排隊(duì)的數(shù)學(xué)研究。隊(duì)列包含個(gè)客戶(或“項(xiàng)目”),例如人,對(duì)象或信息。當(dāng)提供服務(wù)的資源有限時(shí),就會(huì)形成隊(duì)列。例如,如果雜貨店有5個(gè)**登記冊(cè),如果超過5個(gè)客戶希望同
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什么是定量數(shù)據(jù)?
在統(tǒng)計(jì)學(xué)中,定量數(shù)據(jù)是數(shù)字的,通過計(jì)數(shù)或測量獲得,并與定性數(shù)據(jù)集進(jìn)行對(duì)比,定性數(shù)據(jù)集描述對(duì)象的屬性但不包含數(shù)字。統(tǒng)計(jì)中出現(xiàn)定量數(shù)據(jù)的方式有很多種。以下每個(gè)都是定量數(shù)據(jù)的
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什么是生態(tài)相關(guān)性?
相關(guān)性是一個(gè)重要的統(tǒng)計(jì)工具。統(tǒng)計(jì)中的這種方法可以幫助我們確定和描述兩個(gè)變量之間的關(guān)系。我們必須小心正確使用和解釋相關(guān)性。其中一個(gè)警告是要始終記住,相關(guān)性并不意味著
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卡方擬合優(yōu)度檢驗(yàn)
卡方擬合優(yōu)度檢驗(yàn)是更一般的卡方檢驗(yàn)的變體。此測試的設(shè)置是一個(gè)可以包含多個(gè)級(jí)別的單個(gè)分類變量。通常在這種情況下,我們將為分類變量考慮一個(gè)理論模型。通過這個(gè)模型,我們預(yù)
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簡單隨機(jī)抽樣與系統(tǒng)隨機(jī)抽樣的區(qū)別
當(dāng)我們形成統(tǒng)計(jì)樣本時(shí),我們總是需要小心我們正在做的事情。可以使用許多不同類型的采樣技術(shù)。其中一些比其他更合適。
通常我們認(rèn)為是一種樣本的結(jié)果就是另一種類型。當(dāng)比較 -
統(tǒng)計(jì)中的概率分布
如果你花很多時(shí)間處理統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù),很快就會(huì)遇到“概率分布”這個(gè)短語。在這里,我們真正可以看到概率和統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的重疊區(qū)域有多少。雖然這聽起來像技術(shù)性的東西,但概率分布這個(gè)短語
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Excel中峰度的KURT函數(shù)
峰度是一種描述性統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù),與其他描述性統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)(如平均值和標(biāo)準(zhǔn)差)不同。描述性統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)提供有關(guān)數(shù)據(jù)集或分布的某種摘要信息。由于平均值是數(shù)據(jù)集中心的測量值和數(shù)據(jù)集分布的
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人口方差置信區(qū)間的例子
總體方差給出了如何展開數(shù)據(jù)集的指示。不幸的是,通常不可能確切地知道這個(gè)總體參數(shù)是什么。為了彌補(bǔ)我們?nèi)狈χR(shí),我們使用來自推理統(tǒng)計(jì)的主題,稱為置信區(qū)間。我們將看到一個(gè)如
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計(jì)算平均值的置信區(qū)間
推論統(tǒng)計(jì)涉及從統(tǒng)計(jì)樣本開始然后達(dá)到未知的總體參數(shù)值的過程。未知值不是直接確定的。相反,我們最終得出的估計(jì)值屬于一系列值。該范圍在數(shù)學(xué)術(shù)語中是實(shí)數(shù)的間隔,并且特別稱為
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如何使用Excel中的Z.TEST函數(shù)進(jìn)行假設(shè)檢驗(yàn)
假設(shè)檢驗(yàn)是推理統(tǒng)計(jì)領(lǐng)域的主要課題之一。進(jìn)行假設(shè)檢驗(yàn)有多個(gè)步驟,其中許多需要統(tǒng)計(jì)計(jì)算。統(tǒng)計(jì)軟件,如Excel,可用于執(zhí)行假設(shè)檢驗(yàn)。我們將看到Excel函數(shù)Z.TEST如何測試關(guān)于未知總
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概率中的加法規(guī)則
添加規(guī)則在概率上很重要。這些規(guī)則為我們提供了一種計(jì)算事件概率的方法"a或B,"前提是我們知道a的概率和B的概率。有時(shí)"or"被U取代,U是集合理論中的符號(hào),表示兩組的并集。使用的
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置信區(qū)間在推理統(tǒng)計(jì)中的應(yīng)用
推理統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的名稱來源于此統(tǒng)計(jì)分支中發(fā)生的事情。推理統(tǒng)計(jì)不是簡單地描述一組數(shù)據(jù),而是試圖根據(jù)統(tǒng)計(jì)樣本推斷出有關(guān)人口的某些信息。推論統(tǒng)計(jì)中的一個(gè)具體目標(biāo)涉及確定未知
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什么是圣彼得堡悖論?
你在俄羅斯圣彼得堡的街道上,一位老人提出以下游戲。他翻轉(zhuǎn)一枚硬幣(如果你不相信他是公平的硬幣,他將借用你的一枚)。如果它落下尾巴,那么你就會(huì)失敗,游戲就結(jié)束了。如果硬幣低落
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什么是實(shí)數(shù)?
什么是數(shù)字?那取決于。有各種不同類型的數(shù)字,每個(gè)數(shù)字都有自己的特定屬性。統(tǒng)計(jì),概率和許多數(shù)學(xué)所依據(jù)的一種數(shù)字被稱為實(shí)數(shù)。
要了解實(shí)際數(shù)字是什么,我們將首先簡要瀏覽其他類 -
了解因子(?。┰跀?shù)學(xué)和統(tǒng)計(jì)學(xué)
在數(shù)學(xué)中,在英語中具有一定含義的符號(hào)可能意味著非常專業(yè)和不同的東西。例如,考慮以下表達(dá)式: 三! 不,我們沒有用感嘆號(hào)來表示我們對(duì)三個(gè)人很興奮,我們不應(yīng)該強(qiáng)調(diào)閱讀**一句話。在
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平均值,中位數(shù)和模式之間的經(jīng)驗(yàn)關(guān)系
在數(shù)據(jù)集中,有各種描述性統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)。平均值,中位數(shù)和模式都給出了數(shù)據(jù)中心的度量,但是它們以不同的方式計(jì)算:
通過將所有數(shù)據(jù)值加在一起,然后除以值的總數(shù)來計(jì)算平均值。通過按 -
了解統(tǒng)計(jì)中的四分位間距
四分位間距(IQR)是第一個(gè)四分位數(shù)和第三個(gè)四分位數(shù)之間的差異。這個(gè)公式是:
IQR=Q-Q
對(duì)一組數(shù)據(jù)的可變性有許多測量。范圍和標(biāo)準(zhǔn)差都告訴我們?nèi)绾畏稚⑽覀兊臄?shù)據(jù)。這些描述性