數據挖掘——統計學分析(五:統計量)
統計量
通過從總體中抽取樣本構造適當的統計量,由樣本性質推斷總體性質的樣本函數。
常用的統計量
1)樣本均值
2)樣本方差、標準差
3)樣本的變異系數——C=根號(D(x))/E(x)
4)k階距
5)中心距
6)樣本偏度
7)樣本峰度
註:偏度、峰度在質量控制和可靠性研究應用較多。
次序統計量
參數估計和假設檢驗的重要統計量。
1)最小、最大次序統計量
2)樣本極差=最大統計量-最小統計量
3)中位數、分位數、四分位數
充分統計量
統計量加工過程中一點信息都不損失的統計量稱為充分統計量。
關於分布的幾個概念
抽樣分布
總體的分布類型已知,則對於任一自然數n,都能導出統計量的分布數學表達式。精確的分布大多實在正態總體情況下得到的。
漸進分布
當抽樣分布的n較大時,就用極限分布作為抽樣分布的一種近似,這種極限分布稱為漸進分布。
隨機模擬獲得的近似分布
通過反復的重復試驗得到的觀測值滿足的分布。
由正態分布導出的幾個重要分布
卡方分布
t分布
F分布
在方差分析、回歸方程的顯著性檢驗中有著重要的地位。
數據挖掘——統計學分析(五:統計量)
相關推薦
數據挖掘——統計學分析(五:統計量)
隨機模擬 學分 精確 挖掘 中位數 試驗 重復 方差 卡方 統計量通過從總體中抽取樣本構造適當的統計量,由樣本性質推斷總體性質的樣本函數。常用的統計量1)樣本均值2)樣本方差、標準差3)樣本的變異系數——C=根號(D(x))/E(x)4)k階距5)中心距6)樣本偏度7)樣本
數據挖掘——統計學分析(三:數據的概括性度量)
none osi 計算公式 中位數 數據的分布 bsp 適用於 對稱 數組 數據的概括性度量 數據的分布特征可從三方面去描述:1)分布的集中趨勢,反映各數據向其中心值靠攏或聚集的程度; 2)分布的離散程度,反映各數據遠離其中心值的趨勢; 3)分布的形狀,反映數據分布
數據中臺專欄(五):數棧,企業級一站式數據中臺PaaS
從數據 創建 現在 產品設計 left 引擎 采集 可能 方便 本文作者:江楓袋鼠雲CTO,花名江楓,本名寧海元。2007年加入淘寶,曾是雙十一大促技術指揮部成員,“去IOE”數據庫負責人。打造過千億級實時日誌平臺、手機淘寶日誌分析創始人、阿裏雲數加平臺技術創始人。正文:2
吳裕雄 數據挖掘與分析案例實戰(7)——嶺回歸與LASSO回歸模型
Y軸 otl error 處理 回歸 models 關系 err idg # 導入第三方模塊import pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom sklearn import mod
吳裕雄 數據挖掘與分析案例實戰(6)——線性回歸預測模型
img rcp 圖例 his sha bubuko 數量 xlsx drop # 工作年限與收入之間的散點圖# 導入第三方模塊import pandas as pdimport seaborn as snsimport matplotlib.pyplot as plt #
聊一聊統計學與數據挖掘的區別(一)
數據分析 和數 說過 而且 tex ali 關註 細致 簡單 當大家看到這個題目的時候,想必大家都有些疑惑——統計學和數據挖掘看起來並不容易混淆的東西,有必要去區分統計學和數據挖掘嗎?答案是肯定的,這是因為統計學和數據挖掘有共同的目標,就是發現數據中的結構,下面我們就給大
R語言數據挖掘實戰系列(1)
數據挖掘 建模 分析 R語言數據挖掘實戰(1)一、數據挖掘基礎數據挖掘:從數據中“淘金”,從大量數據(包括文本)中挖掘出隱含的、未知的、對決策有潛在價值的關系、模式和趨勢,並用這些知識和規則建立用於決策支持的模型,提供預測性決策支持的方法、工具和過程。數據挖掘的任務利用分類與預測、聚類分析、關聯規
R語言數據挖掘實戰系列(3)
數據處理 統計分析 函數 繪圖 R語言數據挖掘實戰系列(3)三、數據探索 通過檢驗數據集的數據質量、繪制圖表、計算某些特征量等手段,對樣本數據集的結構和規律進行分析的過程就是數據探索。數據質量分析 數據質量分析的主要任務是檢查原始數據中是否存在臟數據,臟數據一般是指
數據結構學習筆記(五) 樹的創建和遍歷
一個 後序遍歷 for -1 堆棧 nor ext cnblogs 復制 創建(先序創建和根據先序和中序進行創建)和遍歷(先序遍歷、中序遍歷、後序遍歷、非遞歸堆棧遍歷、層次遍歷): package tree; public class XianCreateTree
用SQL玩轉數據挖掘之MADlib(一)——安裝
system wan 商品 ase 關聯規則挖掘 樹模型 ats 調用 ability 一、MADlib簡介 MADlib是Pivotal公司與伯克利大學合作的一個開源機器學習庫,提供了精確的數據並行實現、統計和機器學習方法對結構化和非結構化數據進行分析,主要目的
R語言數據挖掘實戰系列(5)
離群點檢測 關聯規則 時序模式 聚類分析 分類與預測 R語言數據挖掘實戰系列(5)——挖掘建模一、分類與預測分類和預測是預測問題的兩種主要類型,分類主要是預測分類標號(離散屬性),而預測主要是建立連續值函數模型,預測給定自變量對應的因變量的值。1.實現過程(1)分類分類是構造一個分類模型,
機器學習&數據挖掘筆記_16(常見面試之機器學習算法思想簡單梳理)
回歸 utl lsa 多維 包含 的人 相互 oss 一個用戶 【轉】 前言: 找工作時(IT行業),除了常見的軟件開發以外,機器學習崗位也可以當作是一個選擇,不少計算機方向的研究生都會接觸這個,如果你的研究方向是機器學習/數據挖掘之類,且又對其非常感興趣的話
數據庫面試系列之五:mysql的存儲引擎
當前 查看 efault 表鎖 blog 如果 show 事務 測試 mysql的默認存儲引擎是innoDB,是唯一一個支持事務和支持外鍵的存儲引擎, 可以通過:show variables like ‘default_storage_engine‘;查看當前數據庫到默認引
使用Chrome快速實現數據的抓取(五)—— puppeteer
ref google rem 官方 簡單的 code web 驅動 ace 如果要以自動化的方式驅動Chrome進行數據抓取,必須實現Chrome Dev Protocol協議的客戶端。這個協議本身並不復雜,我在之前的文章中也簡單的介紹過一下。 Google本身有一個No
Oracle數據庫基本操作 (五) —— 使用java調用存儲過程
設置 use reat ring gin reg create 行記錄 nag 一、環境準備 登錄Oracle數據庫scott賬號,利用emp進行操作。 1、創建 proc_getyearsal 存儲過程 1 -- 獲取指定員工年薪 2 create or repla
MySQL數據庫高級(五)——觸發器
MySQL 觸發器MySQL數據庫高級(五)——觸發器 一、觸發器簡介 1、觸發器簡介 觸發器是和表關聯的特殊的存儲過程,可以在插入,刪除或修改表中的數據時觸發執行,比數據庫本身標準的功能有更精細和更復雜的數據控制能力。 2、觸發器的優點 A、安全性可以基於數據庫的值使用戶具有操作數據庫的某種權利。可以基於時
計數排序 - 算法數據結構面試分享(五)
排序專題;計數排序;算法;數據結構數組排序問題 - 計數排序 昨天我們留了一道題目“給你一個整型數組,裏面出現的數在[0-100] 之間,能用最優化的方法幫我排序嗎”。 1. 確保我們理解了問題,並且嘗試一個例子,確認理解無誤。 這是一道排序算法題,我們學過很多排序的算法。不一樣的是,它給定一個額外的條件,數
數據挖掘方法系列(一)數據探索
引用 手工錄入 如果 操作員 開始 區間和 運用 基礎 屬性 為什麽要做數據探索?了解數據的類型和人與人溝通過程中了解對方的性別一樣重要,人與人溝通知道對方的性別才能用不同的方式與其溝通,不同的數據類型能做的操作也不一樣。探索數據探索哪些?數據的類型和數據的質量。數據類型分
mysql數據庫視圖(五)
sele span 存儲 單表查詢 簡單的 pre 例如 atom 插入 1、數據中的視圖 視圖是指計算機數據庫中的視圖,是一個虛擬表,其內容由查詢定義。同真實的表一樣,視圖包含一系列帶有名稱的列和行數據。但是,視圖並不在數據庫中以存儲的數據值集形式存在。行和列數據來自由
仁潤雲丨網絡小貸風控數據接口分析(多頭借貸,芝麻信用)
分析 pan 偽造 行為 貸款 精準 決策 風險 規則 對於網絡小貸平臺而言,征信和風控是業務發展過程中的重要環節。網絡小貸業務主要防範的是欺詐風險和信用風險,諸如借款人通過套現、偽造、冒領冒用、惡意透支等手段進行騙貸。此外,平臺與平臺之間信息不透明,用戶同時在多個平臺重復