统计学

  统计学(Statistics)是研究收集、分析、解读、展示及组织(collection, analysis, interpretation, presentation and organization)数据的学科，通过量化地研究随机性，从而理解数据的产生机制，并进行判别、预测、优化、决策。统计学理论和方法是很多现代科学分支的支柱，其广泛的应用深刻地影响现代生活，具有代表性的应用领域包括： 生物/医学(生物统计学，基因统计学，生物信息学，制药学等) 社会学/环境学(社会统计学，心理学，人口学，空间统计学，环境统计学等) 工业工程学(质量控制，可靠性分析等) 经济学/金融学(精算学，金融统计学等) 工程学/计算机科学(统计学习，数据挖掘，信号/图像采样/处理等) 基础科学(统计物理学，统计化学等)

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R总结之图形边界

A 图形元素R图表由点 线 文本和多边形（填充区）组成。下面的图形参数控制了图形元素的绘制：pch=“+”用来绘点的字符。这个默认值随不同的图形驱动是不同的，...
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跟小S学统计：抽样及抽样方法

抽样目的总体数据量大或无法得到整个总体，为了取得总体的一般真实情况，需要进行抽取收集有关数据进行推断并回答总体的问题基础名词总体：所有感兴趣个体的...
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深入浅出统计学之概率（2）

概率的背景瞬息之间的变化有时难以一一料定。但有些事情会比其它事情更有可能发生，这就为概率理论提供了大显身手的舞台。通过概率能评估出现各种结果的可能...
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统计方法之经验似然(二)

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统计方法之经验似然(三)

3. GEE参数的经验似然3.1 GEE参数的定义1. 给定来自总体F的样本{Xi, i=1,2,...,n}，其中Xi的维数是q. 我们称由以下一般估计方程(General Estimating Equ...
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【入门】数据分析必知统计学

前言...
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用交互式图形探索一个五百年前的脑洞

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如何通俗地理解假设检验基本原理

假设检验的基本原理在日常的统计分析当中，我们针对所研究问题的全体对象，称之为总体。例如我们想要研究2017年大学生毕业生的薪酬水平，那么在2017年所有大...
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分类算法—朴素贝叶斯

一、基础统计学知识(虽然枯燥，但是硬着头皮也要看)二、基于朴素贝叶斯定理的条件概率三、朴素贝叶斯分类的工作流程四、朴素贝叶斯分类中需要注意的问题⑴每一...
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数学之美（一）

总第73篇本篇为书籍《数学之美》的一部分读书笔记，分两篇来完成，只摘录了书中我个人认为重要的、典型的部分章节的部分内容分享出来，有兴趣的可以自己买来...
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朴素贝叶斯算法的案例实现

一、朴素贝叶斯分类算法的实现函数R中的e1071包中的naiveBayes()函数可以实现朴素贝叶斯算法，具体的函数格式如下：naiveBayes(x, y,laplace=0)常用变量具体...
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如何用Python创建眼下火爆的区块链？这篇干货请收藏

源 | learnblockchain | 小象    文 | Daniel van Flymen     译 | Tiny熊对数字货币的崛起感...
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excel学统计基础（一）对单列数据进行描述性统计的生成指标解释和动手计算（0基础，自学自整理、自科普为机器学习打基础）

本文目标：本文的内容是对excel统计结果反推计算过程加深理解，后续会写多列的计算。《一元（多元）线性回归分析之Excel实现》帖子阅读后，发现excel中很多统...
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浅谈正态分布检验

正态分布是我们经常听到的一个名词，又叫高斯分布，许多模型或算法都要求数据服从正态分布，比如：pearson相关系数、线性回归等。样子如下：plot(density(rno...
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大数据时代 传统统计学依然是数据分析的灵魂

引言：在数据“爆炸”的时代，大数据常常被寄予厚望。到底，什么样的数据才算大数据，怎样才能用好大数据，传统统计学还有用武之地吗？来源|中文互联网数据研究...

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