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9.5 课后题 14 阅读全文
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9.5 课后题 13 阅读全文
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1. 数字特征 随即构造一个正态样本，研究它的数字特征 # 构造数据，随机生成一个正态分布 X <- rnorm(10,0,1) 1.1 样本均值 mean(X) > mean(X) [1] -0.0586382 加入截尾参数 trim，该参数默认为0 mean(X, trim = 0.1) # 去 阅读全文
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案例 学习网址：https://seaborn.pydata.org/examples/errorband_lineplots.html import seaborn as sns import pandas as pd sns.set_theme(style="darkgrid") # 导入数据 阅读全文
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二、散点图 import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt sns.set_theme(style = 'whitegrid') # 加载 diamonds 数据集 diamonds = sns.load_dataset('diamonds 阅读全文
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学习网站： http://seaborn.pydata.org/examples/scatterplot_matrix.html 一、Anscombe's quartet（安斯库姆四重奏） 1973年，统计学家F.J. Anscombe构造出了四组奇特的数据。它告诉人们，数据分析之前，描绘数据所对应 阅读全文
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方法简析 简单来说，当我们无法求某个问题的精确解时，可以进行随机抽样，根据统计试验求该问题的近似解。 $\pi$ 的近似求解 已知：圆的面积 $S(r)=\pi r^2$（别问我为什么），于是 $$ \pi = S(1) $$ 构造单位圆的外接正方形，如下图 先向正方形内随机撒点（均匀分布），当点的 阅读全文
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GM(1,1) 预测模型 原理步骤 Step1: 数据检验和处理 设参考数列为 $x^{(0)} = (x^{(0)}(1),x^{(0)}(2),\cdots,x^{(0)}(n))$，计算序列的级比 $$ \lambda(k)=\frac{x^{(0)}(k-1)}{x^{(0)}(k)}, k 阅读全文
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Python一元线性回归 阅读全文