报表变量是建立在报表表达式之上的特殊对象。报表变量简化以下任务：报表，其中大量使用在整个报告模板表达式。这些表达式可以通过使用报表变量只能声明一次。计数，求和，平均，最低，最高，方差等：报表变量可以基于像对应的表达式的值执行各种计算如果变量是在报表设计定义，那么这些可以通过在表达式中的新变量引用。因...
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2015-07-21 12:07:35
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为什么样本方差（sample variance）的分母是 n-1？（補充一句哦，題主問的方差 estimator 通常用 moments 方法估計。如果用的是 ML 方法，請不要多想不是你們想的那樣， 方差的 estimator 的期望一樣是有 bias 的，有興趣的同學可以自己用正態分佈算算看。）...
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2015-07-20 21:04:28
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再谈协方差矩阵之主成分分析自从上次谈了协方差矩阵之后，感觉写这种科普性文章还不错，那我就再谈一把协方差矩阵吧。上次那篇文章在理论层次介绍了下协方差矩阵，没准很多人觉得这东西用处不大，其实协方差矩阵在好多学科里都有很重要的作用，比如多维的正态分布，再比如今天我们今天的主角——主成分分析(Princip...
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2015-07-20 18:51:45
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[转]浅谈协方差矩阵一、统计学的基本概念统计学里最基本的概念就是样本的均值、方差、标准差。首先，我们给定一个含有n个样本的集合，下面给出这些概念的公式描述：均值：标准差：方差：均值描述的是样本集合的中间点，它告诉我们的信息是有限的，而标准差给我们描述的是样本集合的各个样本点到均值的距离之平均。以这两...
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2015-07-20 12:19:52
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最近重新看了一下概率论，感觉很多东西都遗忘了，还会陷入各种误区，赶紧的纠正回来。概率论这块，主要内容包括：事件、条件概率、随机变量、随机变量的分布函数、概率密度、联合分布、期望、方差、协方差。我自己的误区总结：1.事件和随机变量首先要明确样本空间是所有可能发生的事件的集合，它由全部基本事件组成。而事...
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2015-07-18 22:31:13
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在针对连续变量的统计推断方法中，最常用的是 t 检验和方差分析两种。t 检验，又称 student t 检验，主要用于样本含量较小（例如n<30），总体标准差未知的正态分布资料。它是用 t 分布理论来推断差异发生的概率，从而判定两个平均数的差异是否显著。u 检验适用于总体标准差已知的小样本均数的假设...
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2015-07-10 23:29:10
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Kernel PCA 原理和演示主成份（Principal Component Analysis）分析是降维（Dimension Reduction）的重要手段。每一个主成分都是数据在某一个方向上的投影，在不同的方向上这些数据方差Variance的大小由其特征值（eigenvalue）决定。一般我们...
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2015-07-03 18:43:32
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最近几个月一直处于非常忙碌的状态，每天都像是无头苍蝇一样，东学学，西学学，虽然学了很多东西，但大部分都是浅尝辄止，不够深入。这次这个随笔，一半是为了宣泄一下自己的情绪，一半是为了为之后几个月的学习制定一下目标。统计学基础：将各种统计学方法总结下来。参数估计、非参数估计、假设检验、方差分析、卡方检.....
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2015-06-28 15:20:43
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1 Kmeans算法原理K-MEANS算法: 输入：聚类个数k，以及包含 n个数据对象的数据。 输出：满足方差最小标准的k个聚类。 处理流程： （1）从 n个数据对象选择 k 个对象作为初始聚类中心； （2）循环（3）到（4）直到每个聚类不再发生变化为止 （3）根据每个聚类对象的均值...
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2015-06-28 14:14:23
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PCA要做的事降噪和去冗余，其本质就是对角化协方差矩阵。一.预备知识 1.1 协方差分析 对于一般的分布，直接代入E(X)之类的就可以计算出来了，但真给你一个具体数值的分布，要计算协方差矩阵，根据这个公式来计算，还真不容易反应过来。网上值得参考的资料也不多，这里用一个例子说明协方差矩阵是怎么...
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2015-06-27 15:46:18
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