偏差：描述的是预测值（估计值）的期望与真实值之间的差距。偏差越大，越偏离真实数据，如下图第二行所示。方差：描述的是预测值的变化范围，离散程度，也就是离其期望值的距离。方差越大，数据的分布越分散，如下图右列所示。 机器学习中的Bias(偏差)，Error(误差)，和Variance(方差)有什么区别和联系？修改 不准确率 ，即为 (1-准确率)。 在训练数据上面，我们可以进行交
统计分析一般是针对批量数据,如何反映这批数据的特征,是做数据分析的根本目的,对于这些目标数据集合而言,类型其实是没有限制的,但为了能进行更好的分析,特别是利用数学的方法进行,一般都会将这些数据数字化和量化.因此一般情况下,我们统计分析的指标都可以定在数量上.那如何刻画这些数据的特征呢?平均值: 这是最简单的一个指标,这个指标反映的是数据的平均水平或能力,其优点是简单易算,但缺点也很明显,一是不能反
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2023-10-03 18:54:59
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# R语言求极差的科普
极差（Range）是描述一组数据集中最常用的统计量之一，它表示数据集中最大值与最小值之差。在R语言中，计算极差的过程非常简单，适合初学者使用。本文将带您了解如何在R语言中求极差，并通过示例以及可视化方式帮助您更好地理解这一概念。
## 1. 什么是极差？
极差主要用于描述数据散布的程度，反映出数据的离散情况。计算极差的公式为：
\[ \text{极差} = \text
原创
2024-09-26 03:20:18
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批量字符替换、数值大小比较并重新赋值cal_repeat()函数的实际操作1.不考虑处理变量。考虑多变量和指定2列变量的情况（长数据）：2.考虑处理变量。考虑多处理，多变量的情况（长数据）：3.考虑处理变量。考虑多处理，多变量的情况（宽数据）： 为了处理两列或者多列以及多变量重复样本间的组合差值，编了一个函数进行批量处理。今天与大家分享 DailyTools包中我编写的一个 cal_re
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2023-07-04 20:15:53
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# R语言中求极差的应用方案
在数据分析和统计学中，极差（Range）是描述数据散布程度的一种常用指标。极差是指一组数据中最大值与最小值之间的差，用于反映数据的波动情况。本文将通过实例展示如何在R语言中计算极差，并提供相应的代码示例。同时，我们将展示旅行图和甘特图，使整个方案更加完整。
## 一、极差的定义
极差（Range）公式如下：
\[
\text{Range} = \text{Max
思路如下： 首先，如果提取出一个因子“2”和一个因子“5”，就可以得到一个“10”，末尾就会多一个0，所以原问题可化为，N！中可以提取出多少个2和5的组合 其次，以100的阶乘末尾有几个0这个问题为例，12345，出现一次5，这里就出现了两次2；12345678910，十个数，出现两次5，五次2；我们可以发现，2出现的次数是远多于5的，所以可以忽略2出现的次数，只专注于数“5”这个因
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2024-08-20 22:07:29
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文章目录前言一、什么是控制图？二、EXCEL做均值&极差控制图（子组为4）1.收集数据2.计算样本均值和极差3.计算控制限4.绘图三、EXCEL做均值&极差控制图（子组为5）四、控制图分析1.观察与分析生产过程是否处于统计控制状态2.若要把分析用控制图转为控制用控制图，需考虑：3.控制用控制图用于对实际生产过程进行连续监控。总结 前言一、什么是控制图？概念：控制图又称管理图，是对
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2024-05-13 07:47:05
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# 在R语言中实现四分位极差
四分位极差（Interquartile Range，IQR）是描述数据集中变量变异性的一个重要统计量。它是数据中75%分位数（Q3）和25%分位数（Q1）之间的差距。在这篇文章中，我将指导你如何在R语言中计算四分位极差。以下是实现流程的概述。
## 流程步骤表
| 步骤 | 描述 | 代码示例 |
|------|------|----------|
| 1
原创
2024-10-31 09:17:37
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线性归一化将原始数据线性化的方法转换到[0 1]的范围，该方法实现对原始数据的等比例缩放。极差变换法通过利用变量取值的最大值和最小值（或者最大值）将原始数据转换为界于某一特定范围的数据，从而消除量纲和数量级影响，改变变量在分析中的权重来解决不同度量的问题。由于极值化方法在对变量无量纲化过程中仅仅与该变量的最大值和最小值这两个极端值有关，而与其他取值无关，这使得该方法在改变各变量权重时过分依赖两个极
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2024-07-31 11:42:46
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# Python中的极差函数及其应用
在数据分析和统计学中，“极差”是一个非常重要的概念。极差代表了数据集中最大值和最小值之间的差值，通常用来衡量数据的离散程度。在Python中，我们可以很方便地计算极差，并通过专业的库来实现这一功能。本文将介绍如何在Python中实现极差函数，并展示一些实际应用。
## 极差的定义
极差（Range）可以用下面的公式来表示：
\[ \text{极差} =
原创
2024-09-22 07:03:13
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# R语言中的四分位极差计算及实际应用
在数据分析中，了解数据的分布特征至关重要。四分位极差（Interquartile Range，IQR）是描述数据离散程度的重要统计量，它代表了数据中间50%点的范围。本文将探讨如何在R语言中计算四分位极差，并通过一个实际案例展示它的应用。
## 四分位极差的定义与计算
四分位极差通常定义为：
\[ \text{IQR} = Q_3 - Q_1 \]
原创
2024-10-30 05:15:03
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data.entry(mtcar) # 编辑
edit(mtcar) # 编辑
fix(mtcar) # 列出结构
attach(mtcar)
detach(mtcar)
table(mtcar)
barplot(table(Cry))
mean(mtcars$mpg,trim=0.1) # 截外平均
mean(mtcars$mpg） # 平均
tapply(mtcars$
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2023-10-30 21:25:39
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在大多数用户眼中，SUMIFS是汇总，SUM是求和，IF是判断的，VLOOKUP是查找匹配的……还是太单纯，这些函数的内心其实复杂的hin哩，往往会做一些超出我们三观的事。01SUMPRODUCT函数完成交叉查找交叉查找有很多种方法，唯独用SUMPRODUCT最让人意外，也最简单。如下图：根据产品和客户查找对应的销量。J7单元格的公式：=SUMPRODUCT((A2:A14=J4)*(B1:F1=
接前文：R语言基础(一)：注释、变量3.常用函数函数就是一些已经编写好的功能，我们拿过来直接使用就可以了。3.1 查看变量ls()也许你清空了控制台，看不到之前的变量。但是它一直存在于系统中。我们可以使用ls()函数查看已经定义过的变量(后续内容中：>开头的行是代码，[1]开头的行是运行结果，同学们在写代码的饿时候，不需要写每行开头的>)。> x<-10
> y<
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2023-05-22 14:25:10
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返回Opencv-Python教程本文介绍图像统计功能相关的函数，包含统计元素中非零值的数量、最小值、最大值、和、均值、标准差，以及单行或单列的最小值、最大值、和、均值。1、非0值数量 countNonZerocountNonZero()用来统计元素值为非0值的像素点个数。接口形式：cv2.countNonZero(src) -> retval参数含义：src：输入图像，必须为单通道图像；r
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2023-09-07 17:57:59
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数据的离散程度即衡量一组数据的分散程度如何，其衡量的标准和方式有很多，而具体选择哪一种方式则需要依据实际的数据要求进行抉择。首先针对不同的衡量方式的应用场景大体归纳如下：极差：极差为数据样本中的最大值与最小值的差值，是所有方式中最为简单的一种，它反应了数据样本的数值范围，是最基本的衡量数据离散程度的方式，受极值影响较大。如在数学考试中，一个班学生得分的极差为60，反应了学习最好的学生与学习最差的学
pandas描述性统计数值型数据的描述性统计主要包括了计算数值型数据的完整情况、最小值、均值、中位 数、最大值、四分位数、极差、标准差、方差、协方差等。在NumPy库中一些常用的统计学函数也可用于对数据框进行描述性统计。np.min 最小值
np.max 最大值
np.mean 均值
np.ptp 极差
np.median 中位数
np.std 标准差
np.var 方差
np.co
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2024-01-03 19:01:27
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R中统计建模常用函数索引
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2023-05-30 12:38:45
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一个很大的矩阵， 320127 行, 8189列，假如用一个全为0的普通矩阵来存储，需要用到9.8Gbcols 8189
rows 320127
mat matrix(data = 0, nrow=320127, ncol = 8189)
print(object.size(mat), unit="GB")
# 19.5 Gb
mat matrix(data = 0L, nrow=320127,
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2024-01-26 20:38:49
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1、merge函数对数据框的操作，从两个数据框中选择出条件相等的行组合成一个新的数据框 1. df1=data.frame(name=c("aa","bb","cc"),age=c(20,29,30),sex=c("f","m","f"))
2. df2=data.frame(name=c("dd","bb","cc"),age=c(40,35,36),sex=c("f","m","f
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2023-06-14 20:19:26
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