1.为何使用R与起源于贝尔实验室的S语言类似，R也是一种为统计计算和绘图而生的语言和环境，它是一套开源的数据分析解决方案，由一个庞大且活跃的全球性研究型社区维护。但是，市面上也有许多其他流行的统计和制图软件，如Microsoft Excel、SAS、IBM SPSS、Stata以及Minitab。为何偏偏要选择R？ R有着非常多值得推荐的特性。 多数商业统计软件价格不菲，投入成千上万美元都是可
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2023-08-17 16:48:23
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统计学是研究如何测定、收集、整理、归纳和分析反映客观现象总体数量的数据，以便给出正确认识的方法论科学，被广泛的应用在各门学科之上，从自然科学和社会科学到人文科学，甚至被用来工商业及政府的情报决策之上。下图是我根据所查资料结合自己的理解做的，并非严格意义上的统计学分支体系（最下层涉及一些统计学方法），主要是使初学者了解各统计方法所属的统计学分支，便于整体掌握。橙色部分是学习的重点，将在后面的博文
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2021-05-20 22:21:06
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统计学是研究如何测定、收集、整理、归纳和分析反映客观现象总体数量的数据，以便给出正确认识的方法论科学，被广泛的应用在各门学科之上，从自然科学和社会科学到人文科学，甚至被用来工商业及政府的情报决策之上。下图是我根据所查资料结合自己的理解做的，并非严格意义上
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2022-04-11 10:27:54
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7. 解：(a)欧几里德距离： |x| = sqrt( x[1]^2 + x[2]^2 + … + x[n]^2 )所以计算结果是： 1.3、 2.2、 3.sqrt(10)、 4.sqrt(5)、 5.sqrt(2)、 6.sqrt(3)(b) Green。最近的点 obs.5 的 Y 值作为预测结果。(c) Red. 最近的点有 Y[2]=Red,Y[5]=Green,Y[6]=R
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2024-03-10 14:16:40
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本文在Creative Commons许可证下发布。 在fedora Linux上断断续续使用R语言过了9年后，发现R语言在国内用的人逐渐多了起来。由于工作原因，直到今年暑假一个赴京工作的机会与一位统计专业的人士聊天，才知道R语言的强大威力！（当然这里没有贬低SPSS, SAS,Stata的意思）。 R语言是用于统计分析、绘图的语言和操作环境。R是属于GNU系统的一个自由、免费、源代码开放的
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2024-01-12 17:41:18
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【R语言数据科学】(十四)：随机变量和基本统计量✨本文收录于【R语言数据科学】本系列主要介绍R语言在数据科学领域的应用包括： R语言编程基础、R语言可视化、R语言进行数据操作、R语言建模、R语言机器学习算法实现、R语言统计理论方法实现。文章目录【R语言数据科学】(十四)：随机变量和基本统计量前言1.随机变量2.抽样模型3 随机变量的概率分布4.基本统计量5.总体方差和样本方差前言在数据科学中，我们
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2023-06-07 12:47:26
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在数据挖掘中，统计学习方法常常用到R语言，因此，我们后面将对R语言在统计学习中的应用进行专题介绍，方便从理论上对统计学习有进一步深入的认识。1初始步骤开始运营R很简单，一种可以从系统菜单启动，双击图标或在系统命令行中输入命令”R“。这将产生一个控制台窗口，或在当前终端窗口启动一个交互式程序。在这两种情况下，R都是通过问答模式工作，即输入命令行并按下Enter键，然后程序运行，输出相关结果，继续要求
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2023-08-30 20:53:51
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一、 统计学习概述 统计学习是指一组用于理解数据和建模的工具集。这些工具可分为有监督或无监督。1、监督学习：用于根据一个或多个输入预测或估计输出。常用于商业、医学、天体物理学和公共政策等领域。2、无监督学习：有输入变量，但没有输出变量，可以从这些数据中学习潜在关系和数据结构。以下简单的用3个数据集来说明。1、工资数据 我们希望了解雇员的年龄、教育和年份
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2023-10-25 10:22:36
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本文用Python统计模拟的方法，介绍四种常用的统计分布，包括离散分布：二项分布和泊松分布，以及连续分布：指数分布和正态分布，最后查看人群的身高和体重数据所符合的分布
# 导入相关模块import pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport seaborn as sns
%matplotlib inlin
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2023-12-06 10:27:46
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文章目录1 基本配置1.1 基本模块1.2 绘图设置2 基本统计量3 基本分布3.1 离散型分布3.2 离散型分布示例3.2.1 伯努利分布3.2.2 二项分布3.2.3 泊松分布3.3 连续型分布3.4 连续型分布示例3.4.1 正态分布3.4.2 均匀分布3.4.3 指数分布3.4.4 t分布3.4.5 卡方分布3.4.6 F分布3.4.7 对数正态分布3.4.8 韦伯分布 1 基本配置1.
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2023-07-02 15:47:48
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K最近邻(kNN，k-NearestNeighbor)算法是一种监督式的分类方法，但是，它并不存在单独的训练过程，在分类方法中属于惰性学习法，也就是说，当给定一个训练数据集时，惰性学习法简单地存储或稍加处理，并一直等待，直到给定一个检验数据集时，才开始构造模型，以便根据已存储的训练数据集的相似性对检验数据集进行分类。惰性学习法在提供训练数据集时，只做少量的计算，而在进行分类或数值预测时做更多的计算
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2024-04-30 19:51:52
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#Chapter 5 Estimation 本篇是第五章，内容是参数估计。1.参数估计的一般问题正如前面介绍的，统计学的两大分支，分别是描述统计和推断统计。所以今天来谈谈推断统计的第一大问题——参数估计。当然一般叫统计推断的会更多些，二者是一样的。 统计推断(Statistical Inference)——主要包括参数估计和假设检验，实质就是通过样本的均值、标准差、方差等去估计总体的均值、标准差
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2023-09-28 13:09:31
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使用python进行描述统计：多变量包含多个变量的数据叫做多变量数据。单变量和多变量的数据的处理是不同的。3-2-1整洁数据整洁数据是指便于用于数据分析的表格形式的数据 具有以下4个性质： 1.每个单元格代表一个数值 2.每个变量构成一列 3.每项观察构成一列 4.每种类型的观察单元构成一个表格 数值↔单元格 变量↔列 观察↔行鱼的种类鱼的体长A2A3A4B7B8B9列为变量名，只有鱼的种类和鱼的
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2023-07-07 17:03:01
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本章开始新的Python系列，实现传统的统计学。尽管传统的统计学编码常常是使用SPSS或者R语言实现的，但是学习Python实现仍然有一些便利和好处，否则在数据处理中使用Python，分析又换到R上等切来切去十分麻烦。Python是胶水语言，无论什么领域都有很多现成的第三方库。毫不夸张的说除了生孩子Python什么都可以帮你做，只是我们要学会如何实现。本次第一章开始带来的是数据可视化。Python
使用python进行描述统计：单变量3-1-1统计分析与scipyimport scipy as sp3-1-2单变量的操作只有一种类型的数据import scipy as sp
import numpy as np
fish_data = np.array([2,3,3,4,4,4,4,5,5,6])
print(fish_data)
#[2 3 3 4 4 4 4 5 5 6]3-1-
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2023-11-11 23:49:26
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学习数据分析离不开统计学的相关知识，在这块我自己属于零基础，上学的时候也是文科生没有开设任何数学相关课程，所以选择了《深入浅出统计学》这本书入门，下面对这块基础知识做一些整理。一、集中趋势的度量：均值、中位数、众数1.均值平均数的一般度量，应用最广泛的统计量之一，可用μ表示。均值的计算方法：分子表示所有数字之和，分母表示所以数字个数。均值与频数在计算一批数据的均值时，会发现有些数字是重复的，这个时
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2023-09-25 19:51:17
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# Python统计学包的实现流程
## 引言
在现代社会中，数据的统计分析已经成为了各个领域中不可或缺的一部分。而Python作为一门强大的编程语言，也提供了丰富的统计学包供开发者使用。本文将介绍如何实现一个Python统计学包，并向刚入行的小白开发者传授相关知识。
## 实现流程
下面是实现Python统计学包的整个流程，建议按照这个步骤逐步实施。
| 步骤 | 代码 | 说明 |
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2023-12-27 08:35:49
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# 使用Python实现统计学的Probability Density Function (PDF)
随着数据科学和统计学的兴起，学习如何用Python实现概率密度函数（PDF）已成为许多数据分析师或开发者的基本技能。本文将指导你逐步实现这一过程，从流程图到具体代码，确保你在完成后能独立处理此类问题。
## 任务概述
首先，让我们明确一下实现PDF的整体流程，我们将工作分为以下几个步骤：
术语中英对照自变量 :independent variable因变量 :dependent variable外在因素: extraneous factors潜在变量：lurking variables散点图：scatter spot对照实验：a controlled experiment调查问卷：survey总体：population抽像概念：constructs对照组：comparison gr
# 实现 Python 统计学库的步骤
在这篇文章中，我们将一步步教你如何实现一个简单的 Python 统计学库。我们会通过一个流程和代码示例，帮助你理解每一步的作用与流程。以下是整体的流程图和详细步骤。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[开始] --> B[安装所需库]
B --> C[定义你的统计学类]
C --> D[实现均值函数
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2024-09-29 06:13:21
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