本文接 预测模型变量筛选：方法篇常见回归模型评估方法平均绝对误差，Mean Absolute Error (MAE)：预测值与真实值之间平均相差多大；均方误差，Mean Square Error (MSE)：是指参数估计值与参数真值之差平方的期望值。MSE是衡量平均误差的一种较方便的方法，MSE 可以评价数据的变化程度，MSE的值越小，说明预测模型描述数据具有更好的精确度。R平方值，R-
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2023-08-10 15:33:29
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1、服从大数定律 如果当n足够大时，随机变量序列的算术平均值Y等于Y的期望地概率为1。 满足这个条件就可以说这个随机序列服从大数定律。2、Bernoulli大数定律 事件A的概率为p,当实验次数n足够大时，事件A出现的次数与n的比值等于p的概率为1，其实也就是说，但实
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2023-09-25 21:03:53
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# R语言中的期望最大化算法
## 引言
在统计学和机器学习领域中，期望最大化（EM）算法是一种常用的参数估计方法。它特别适用于含有隐变量的模型或不完整数据的最大似然估计。在R语言中，EM算法被广泛使用于聚类、图像处理和生物统计等多个领域。本文将通过基本概念和示例代码详细介绍EM算法。
## 期望最大化算法概述
EM算法是一个迭代过程，包括两个步骤：
1. **期望步骤（E步）**：根据
原创
2024-10-31 09:07:12
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# 如何在 R语言中实现矩阵的期望函数
在数据分析和统计中，计算矩阵的期望值是一个非常重要的过程。本文将引导您逐步实现 R 语言中的矩阵期望函数。
## 流程概述
以下是实现矩阵期望函数的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
|--------------------------|------
原创
2024-09-30 05:53:13
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R语言是一种经常被用来进行统计分析和数据可视化的编程语言。在R语言中，求数学期望是一项基本的操作，它用于衡量一组数据的平均值。在本篇文章中，我将向你介绍如何使用R语言来求解数学期望。
## 流程图
首先，让我们通过一个流程图来了解整个求解数学期望的过程。下面是一个简单的流程图，展示了整个过程的步骤。
```mermaid
graph TB
A[准备数据] --> B[计算数学期望]
原创
2023-12-12 12:12:11
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1.3 概率基础和R语言问题如何用R语言学习概率？引言R语言是统计语言，概率又是统计的基础，所以可以想到，R语言必然要从底层API上提供完整、方便、易用的概率计算的函数。下面就让R语言帮我们学好概率的基础课。1.3.1 随机变量介绍随机变量（random variable)表示随机现象各种结果的实值函数，定义在样本空间S上。由于它的自变量是随机试验的结果，而随机试验结果的出现具有随机性，因此，随机
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2023-09-27 12:10:03
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【R语言数据科学】（十二）：有趣的概率学（上）
文章目录【R语言数据科学】（十二）：有趣的概率学（上）前言1.离散型变量概率1.1 概率分布1.2 蒙特卡洛模拟3.独立性4.条件概率5.加法原则和乘法原则6.排列组合7.三门问题8.任意两个人同一天生日9.如何选择蒙特卡洛重复试验的大小?
前言你真的了解概率吗？在机会游戏中，概率有一个非常直观的定义。例如，我们知道一对骰子出现七的机会是六分之一
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2023-05-23 10:52:08
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# 数学期望的函数与R语言的应用
数学期望，或称期望值，是概率论和统计学中一个非常重要的概念。它代表了一个随机变量在大量实验中相对稳定的平均结果。简单来说，数学期望可以看作是随机变量可能取值的加权平均数，权重为各取值的概率。
在R语言中，我们可以通过各种函数来计算数据的数学期望。接下来，我们将探讨如何在R中计算数学期望，并给出一些应用示例。
## 数学期望的基本概念
设有离散随机变量 \(
# 用 R 语言验证双期望公式
双期望公式是随机变量理论中的一个重要概念，它说明了多个随机变量的期望值之间的关系。本文将通过 R 语言的代码示例，来验证这个公式，并对其理论背景进行简单讲解。最后，我们会以状态图的形式总结整个验证过程。
## 理论背景
首先，我们需要了解双期望公式的基本概念。如果有两个随机变量 $X$ 和 $Y$，那么它们的联合期望的数学表达式为：
$$
E[E[Y | X
本文对人口统计预测方法进行讨论。首先，我们将看到基本的静态方法。
原创
2021-05-12 14:00:26
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本文对人口统计预测方法进行讨论。首先，我们将看到基本的静态方法。
原创
2021-05-12 13:51:34
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假定u(n),x(n)是平稳随机信号,u(n)是白噪声,方差是，现在希望能够建立AR模型的参数和x(n)的自相关函数的关系。关于现代谱估计的参数模型，请查看博客：。 ----------(8)----------(9) ----------(10)将上述方程(8)，两边同时乘以x(n+m)，并且求均值,有：----------(11)于是有: ----------(12)于是有:---------
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2024-09-30 12:56:01
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目录六、非参数的假设检验6.1 单总体位置参数的检验6.1.1 中位数的符号检验6.1.2 Wilcoxon 符号秩检验（更有效）6.2 分布的一致性检验：卡方检验6.3 两总体的比较与检验6.3.1 卡方独立性检验6.3.2 Fisher 精确检验6.3.3 Wilcoxon秩和检验法和Mann-Whitney U检验6.3.4 Mood 检验6.4 多总体的比较与检验6.4.1 位置参数的
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2023-10-03 15:44:24
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# 用R语言实现条件期望法
在数据科学和统计分析中，条件期望法（Conditional Expectation Method）是一种重要的工具。对于刚入行的小白，理解和实现条件期望法可能会有些困难。本文将带领你一步一步地使用R语言实现条件期望法的过程，包括如何准备数据、进行计算以及展示结果。
## 流程概述
在实现条件期望法时，我们可以将整个过程分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述
# R语言线性回归期望的区间估计
线性回归是一种常用的统计分析方法，用于描述变量之间的关系。在这篇文章中，我将指导你如何在R语言中实现线性回归的期望区间估计。整个过程将分为几个步骤，后面会逐步详细讲解。
## 流程概述
我们可以将整个过程分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|-------------------
# 使用R语言进行蒙特卡洛模拟求期望
蒙特卡洛模拟是通过随机抽样来解决计算问题的有效方法。在R语言中，利用蒙特卡洛模拟求期望值是一个常见的应用。本文将指导你通过系统的步骤来实现这一过程。我们将通过具体的代码示例来帮助你理解每一步的细节。
## 流程概述
以下是使用R语言进行蒙特卡洛模拟求期望值的基本流程：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 确定需要模
数据来源：榛果民宿爬虫数据 根据之前初步可视化得到的数据，我们认为，可以对月流水~价格，月流水~入住率之间的关系进行线性回归分析：在此，我们还是要对其他因素进行相关关系的分析，以验证之前的结论是否正确。对于非数值型，即逻辑型元素，我们会用逻辑回归分析来解决。 1. 年龄-价格
2. > cor(data[,2],data[,3])
3. [1] 0.1694674
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2023-10-02 09:18:47
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一、独立性检验
根据频数信息判断两类因子彼此相关或相互独立的假设检验。
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2023-05-24 21:25:40
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想做一个二维变量数学期望实验, 查看若干资料终于找到方法先看这篇文章熟悉一下R的函数http://www.cyclismo.org/tutorial/R/tables.html 构造数据通过下面的函数构造了,正态分布和泊松分布的两列数据 A <- data.frame(a=round(rnorm(10,20,9)), b=rpois(10, lambda=10))> A <- data.frame(a=round(rnorm(10,20,9)), b=rpois(10, lambda=10))> A a b1 22 142 21 73 20 114 20 105 12
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2013-05-10 21:33:00
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【数据分析师 Level 1 】17.分类分析1相关性检验列联表和卡方检验分类变量之间的相关性一般可以采用列联表分析或卡方检验的方法来进行验证。列联表是两个分类变量的分类水平之间形成的交叉频数表，通过计算行百分比或列百分比，对实际频率和期望频率进行对比分析，例如一个经典的列联表如下：对比表中频数、期望频数、行/列百分比的解读方法要熟练掌握。比如98代表的是头发颜色为金色，眼睛颜色为深色的样本数量。
