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期待小琪老师后续课程 正好想再学习一下高数和线性代数
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统计学的应用:
人口统计学、医药统计学、金融统计学、大数据、生物统计学、气象统计学
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统计学是什么:
它是一门收集、整理和分析统计数据的方法科学
其目的是探索数据内在的数量规律性,以达到对客观事物的科学认知
他研究随机现象,以推断为特征,由“部分推及全体”的思想贯穿于统计学的始终
统计学应用领域:
机器学习中数学的重要性,算法15%、统计学25%、高等数学15%、线性代数35%
经济学也依赖统计学,国民收入账目是经济学研究的一项重要指标,而统计学是建立这些账目的基础,统计学方法用来收集、分析数据,并作出检验假设,可用来研究人口比率、供求关系、进出口通货膨胀、人均收入等这些问题
统计学可以应用于管理决策方面
统计学可以帮助你成为一个合格的商人,如果你知道客户需要什么、需要多少,制定相宜的生产数量等等
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统计学分描述统计学和推断统计学两类:
描述统计学
研究如何取得反映客观现象的数据、
并通过图表对该数据加工处理后呈现,
进而通过综合概况与分析得出反映客观现象的规律性数量特征。
推断统计
研究如何根据样本数据去推断总体数量特征的方法
基于对样本数据进行描述的基础上
对统计总体的未知数量特征做出以概率形式表述的推断
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描述统计学就是统计分析
推断统计学就是在部分描述数据的基础上推断总体数据的情况
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统计学的应用
统计学的分类
数据描述的数值方法
案例分析
机器学习中偏差与方差
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统计学分类:1、描述性,2、推断性统计学
1、通过图像,反映出普遍的规律
2、根据样本数量,推断出该数据的概率
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峰度示例图
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偏态示例图
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偏态(skewness)
公式中 s-标准差
与n相关的项是为了无偏估计
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峰度的分布形态
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峰度kurtosis
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偏差的分布
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偏态skewness
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极差=最大值-最小值
方差Variance:描述一组数据离散程度的度量。
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