文章目录@[toc]1 小样本与大样本数据的比较2 大样本OLS假定2.1 线性假定2.2 渐进独立平稳过程2.3 预定解释变量2.4 满秩条件2.5 鞅差分序列2 大样本OLS估计量推导3 大样本OLS估计量性质3.1 一致性3.2 渐进正态性4 大样本OLS假设检验1 小样本与大样本数据的比较采用小样本数据估计线性模型参数存在如下缺陷：小样本要求严格外生性，即解释变量与任意时期扰动项均不相关（
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2024-04-27 09:48:08
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解决这一问题的基本思路是让正负样本在训练过程中拥有相同的话语权，比如利用采样与加权等方法。为了方便起见，我们把数据集中样本较多的那一类称为“大众类”，样本较少的那一类称为“小众类”。 解决方式分为： 一、相关方法总结 1、采样 采样方法是通过对训练集进行处理使其从不平衡的数据集变成平衡的数据集，在大部分情况下会对最终的结果带来提升。采样分为上采样（Oversamp
大样本统计 我们对 0 到 255 之间的整数进行采样，并将结果存储在数组 count 中：count[k] 就是整数 k 的采样个数。 我们以 浮点数 数组的形式，分别返回样本的最小值、最大值、平均值、中位数和众数。其中，众数是保证唯一的。 我们先来回顾一下中位数的知识： 如果样本中的元素有序，并 ...
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2021-10-14 00:08:00
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在Python中实现敏感词匹配的机器学习模型训练，需要遵循一系列的步骤。下面我将详细解释这些步骤，并提供相应的代码示例。步骤一：数据准备 首先，你需要一个包含敏感词和非敏感词的语料库。这个语料库应该是一个结构化的数据集，例如CSV文件，其中包含文本字段和对应的标签（敏感或非敏感）。步骤二：数据预处理 数据预处理是机器学习任务中非常关键的一步。对于文本数据，预处理通常包括去除停用词、标点符号
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2024-10-19 08:35:05
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接上次import pytorch 失败 使用命令： conda install torchvision=0.2.1 就成功啦数据读取与数据扩增1 数据扩增介绍 在深度学习中数据扩增方法非常重要，数据扩增可以增加训练集的样本，同时也可以有效缓解模型过拟合的情况，也可以给模型带来的更强的泛化能力。数据扩增为什么有用？ 在深度学习模型的训练过程中，数据扩增是必不可少的环节。现有深度学习的参数非常多，一
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2024-02-25 06:08:29
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本人只是个小白，此帖子只是在搜帖子搜不到最终答案的情况下，翻阅了书籍，并将积累的内容对大家做诠释。一、研究背景在大数据时代，我们获取数据的方式多种多样。根据统计学理论，在针对分类变量之间的相关性上，可以使用卡方检验，来检验两组分类变量之间是否相互独立。二、探索结果本次使用了chat-GPT等大模型工具搜索答案，chat-GPT给出的答案只是基于一些资料及课本上的内容，真实情况需对它进行不断的训练，
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2024-07-10 03:17:26
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# Python 大样本 Z 检验指南
在统计学中，Z 检验是一种用于确定样本均值是否与已知总体均值显著不同的方法。尤其在大样本情况下，即样本量大于30时，Z 检验可以有效地使用。本文将详细指导你如何使用 Python 实现大样本 Z 检验。
## 1. Z 检验的流程
在进行 Z 检验之前，我们需要明确一下步骤。你可以参考以下的流程表格以及相应的流程图：
| 步骤 | 描述
显存占用不是和batch size简单成正比增大batch size能减缓梯度震荡，需要更少的迭代优化次数，收敛的更快，但是每次迭代耗时更长。要想收敛到同一个最优点，使用整个样本集时，虽然迭代次数少，但是每次迭代的时间长，耗费的总时间是大于使用少量样本多次迭代的情况的。
实际上，工程上在使用GPU训练时，跑一个样本花的时间与跑几十个样本甚至几百个样本的时间是一样的！当然得益于GPU里面超多的核，超
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2024-04-20 22:21:47
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题目：原题链接（中等）标签：数学、双指针解法时间复杂度空间复杂度执行用时Ans 1 (Python)O(256)O(256)O(256)O(256)O(256)O(256)52ms (78.26%)Ans 2 (Python)Ans 3 (Python)
原创
2022-02-24 15:15:05
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题目：原题链接（中等）标签：数学、双指针解法时间复杂度空间复杂度执行用时Ans 1 (Python)O(256)O(256)O(256)O(256)O(256)O(256)52ms (78.26%)Ans 2 (Python)Ans 3 (Python)解法一：class Solution: def sampleStats(self, count: List[int]) -> List[float]: n1, n
原创
2021-08-26 10:26:46
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一、简单介绍A/B测试A/B测试为同一个目标制定两个版本，一部分用户使用A版本，另一部分用户使用B版本，记录用户使用数据，比较各个版本对于改进目标的转化效果，选择更好的版本。二、数据集介绍有两种键盘的布局A版和B版，给随机抽取的用户A组和B组使用，这是独立的双样本。两组人数均为25人，记录各组实验者在规定时间内记录打错字的数量。三、描述统计分析#A/B测试
import numpy as np
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2023-10-16 17:06:00
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样本大小指在一次实验研究中参与个体或收集记录的数量。样本大小很重要，因为它会直接影响估计总体参数的精度。本文针对该主题，通过示例让你对样本大小、置信度、置信区间有基本的理解。什么是置信区间实际应用中通常对衡量总体参数感兴趣，总体参数是描述总体的一些特征。假如我们想了解某个地区所有人员的平均身高。但如果对每个人进行测量太费时费力，通常做法是从总体随机抽取一些样本，然后使用样本估计总体参数。 举例，我
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2024-01-03 12:50:36
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随机森林(Random Forest):随机森林是一个最近比较火的算法，它有很多的优点：在数据集上表现良好在当前的很多数据集上，相对其他算法有着很大的优势它能够处理很高维度（feature很多）的数据，并且不用做特征选择在训练完后，它能够给出哪些feature比较重要在创建随机森林的时候，对generlization error使用的是无偏估计训练速度快在训练过程中，能够检测到feature间的互
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2024-04-10 13:15:36
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# 使用Python导入CSV数据并绘制直方图
在数据分析和可视化的领域，Python以其强大的库和简单易用的语法而受到广泛欢迎。本文将介绍如何使用Python从CSV文件中导入数据，并绘制直方图。同时，我们还会创建饼状图和时序图，以帮助我们更好地理解数据。
## 第一步：导入必要的库
在开始之前，我们需要导入一些必要的Python库。常用的库有`pandas`用于数据处理，`matplot
原创
2024-08-04 05:07:52
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# 大样本正态性检验及其在R语言中的应用
在统计学中，正态性检验是一个重要的步骤，尤其是在进行假设检验和回归分析时。大样本正态性检验则是一种常见的方法，其中样本数量大于等于30时，样本平均值趋向于服从正态分布。从而，我们有必要掌握如何使用R语言进行大样本正态性检验。
## 什么是正态性检验？
正态性检验是用来检验一个数据集是否服从正态分布的统计方法。常见的正态性检验方法包括：
1. Sha
# 机器学习中如何扩大样本数据
在机器学习中，样本数据的数量和质量直接影响模型的性能。对于许多实际问题，尤其是数据稀缺的场景，如何有效地扩大样本数据成为了一个重要的研究方向。本文将探讨一些技术手段，并通过一个案例来解决实际问题。
## 实际问题
假设我们在开发一个图像分类模型，用于识别各种蔬菜的种类。然而，收集到的样本数据只有几百张图像，这可能不足以训练一个性能良好的深度学习模型。因此，我们
什么是ods？什么是操作型数据存储？ods的定义是什么？ods的特点？ods是用于支持企业日常的全局应用的数据集合，保存在ods中的数据有一下4个特点：面向主题、集成的、可更新的，数据是当前或接近当前的。ods 的功能是什么？实现机制是什么？ 1.在ods上可以实现企业级的oltp 2.在ods上可以实现即时的olAp什么是分析型或者全局或者企业级OLTP？所谓"企业级OLTP"，是指在实际数
1. 概念介绍误差思维只要估计，就会有误差置信区间误差范围，给出一个误差范围来描述估计的准确程度置信水平置信水平表示置信区间包含总体平均值的概率是多大 大样本：当样本大小大于30时通常被认为是大样本，此时可以利用抽样分布是正态分布的一些特征来推断总体信息。小样本：当样本大小小于30时通常被认为是小样本，因为抽样分布不符合正态分布，小样本的抽样分布符合t分布，可以认为t分布
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2024-03-05 07:51:14
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@吴恩达神经网络学习笔记DAY1 回顾一下logistic回归方程： 一、logistic回归模型可以如下表示： 这是在只有一种样本的情况下（x,y）为样本，x为输入参数，y为基本真值，即为每个样本的真实输出结果；w是样本中的特征（如像素等），是一个n维的向量； 为算法的输出值，它的结果因满足于;二、logistic回归的损失函数 在给出的m个样本中，，，…，希望有一个函数能实现每个样本输入时，能
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2024-05-11 17:45:16
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要证明一个算法满足一些大样本性质，通常可以从以下几个角度进行分析：一致性：证明算法的估计量随着样本量的增加收敛于真实参数。通常使用
原创
2024-10-27 06:13:43
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