概率分布（一) 参数分布 取这个名字是因为少量的参数可以控制整个概率分布。如高斯分布，我们只需要控制其期望和方差就可以得到一个特定的概率分布。 频率学家的观点：通过最优化某些准则（如似然函数）来确定参数的具体值。 贝叶斯观点：给定观察数据，先引入参数的先验分布，然后用贝叶斯定理计算对应的后验概率分布 ...
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2020-01-17 23:33:26
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原文链接：http://tecdat.cn/?p=10134 我进行一个小型仿真，以在不同样本量下测试Little的MCAR检验1。我可以研究线性回归中的异方差。我能够找到一些使用Little's MCAR检验的小样本研究人员的例子，因此我进行了仿真。 library(BaylorEdPsych) ...
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2020-01-17 13:50:34
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Σn^2=1^2+2^2+3^2+.....+n^2 从立方差（不能用和，因为n^3这个数列我们没法求）公式入手 n^3-(n-1)^3=1(n^2+n(n-1)+(n-1)^2) =2*n^2+(n-1)^2-n 所以 2^3-1^3=2*2^2+1^2-2 3^3-2^3=2*3^2+2^2-3 ...
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2020-01-17 13:19:54
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1、什么是Numpy numpy官方文档：https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/?v=20190307135750 NumPy是一个功能强大的Python库，主要用于对多维数组执行计算。NumPy这个词来源于两个单词 Numerical和Python。 ...
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2020-01-15 21:13:06
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斐波那契的一些性质在竞赛中会出现，作为较简单的签到题，但是如果不知道的话，就很难做出来。刻意的记一下是很重要的。 递推式：F【i】 = F【i - 1】 + F【i - 2】 1.连续三项，首尾两项积等于中间一项平方和 + 1，即：F【i】 * F【i + 2】 = F【i + 1】* F【i + ...
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2020-01-12 00:16:54
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1. 直推式的PCA 基本步骤： 对样本数据进行中心化处理（这步操作比较重要，特别是对推导公式） 求样本的协方差矩阵； 对样本的协方差矩阵进行特征值分解，并通过前k个特征值对应的特征向量进行映射： PCA的优化目标是： X = D + N，即低秩矩阵D和独立同分布的Gaussian噪声； 1 def ...
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2020-01-10 22:12:25
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数据挖掘中所需的概率论与数理统计知识 （关键词：微积分、概率分布、期望、方差、协方差、数理统计简史、大数定律、中心极限定理、正态分布） 导言：本文从微积分相关概念，梳理到概率论与数理统计中的相关知识，但本文之压轴戏在本文第4节（彻底颠覆以前读书时大学课本灌输给你的观念，一探正态分布之神秘芳踪，知晓其 ...
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2020-01-10 01:06:15
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原文链接：http://tecdat.cn/?p=10042 本教程将介绍如何使用SAS进行单因素方差分析。 我们使用的数据可以在这里下载。 我们想研究不同疗法对焦虑症的有效性。我们收集了以下类别的75个主题的样本： 无处理（ñ1个n1 = 27）。 生物反馈（ñ2n2 = 24）。 认知行为治疗（ ...
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2020-01-09 19:13:17
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机器学习基础 [toc] 1. 概率和统计 概率（probabilty）和统计（statistics）看似两个相近的概念，其实研究的问题刚好相反。 顾名思义： 概率研究的问题是，已知一个模型和参数，怎么去预测这个模型产生的结果的特性（例如均值，方差，协方差等等）。 统计研究的问题则相反。统计是，有一 ...
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2020-01-09 00:55:49
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时间序列分析中， 自相关系数ACF 和 偏相关系数PACF 是两个比较重要的统计指标，在使用 arma 模型做序列分析时，我们可以根据这两个统计值来判断模型类型（ ar 还是 ma ）以及选择参数。目前网上关于这两个系数的资料已经相当丰富了，不过大部分内容都着重于介绍它们的含义以及使用方式，而没有对 ...
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2020-01-07 18:05:34
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