03 2024 档案
分析方法案例
摘要:https://boardmix.cn/app/share/CAE.CPCQwQwgASoQYfH6G5uMEQpJtTjgmX-1qTAFQAE/vvi2eu, 1. 正太分布检验 拿到数据之后,先看数据是否满足正态分布 2. 统计分析 描述性分析: 集中趋势的度量:这些度量描述了数据的中心点或典
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相关分析
摘要:基础: 前提: 1.数据是连续的 年龄、体重、血压、温度 2.检验数据是否正太分布 符合正态分布-->皮尔逊 不符合 >斯皮尔曼 疑问: 1. 多变量进行相关性分析,是不是每个参数都是连续型的? 皮尔逊是,斯皮尔曼不是 2.多变量进行相关性分析,是不是都要单独判断每个变量是否符合正太分布? 如果每个
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回归分析
摘要:回归分析只能是多个自变量。可以一个因变量 线性 因变量是连续性的【量表题】 简单线性回归涉及一个自变量和一个因变量的线性关系。 多元线性回归则包含更多自变量。 前提 数据 是连续性的 因变量要符合正态分布 回归分析前要做相关性分析,自变量和因变量有相关性才能做回归 操作 选好自变量和因变量 结果 看
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参数检验
摘要:独立样本t检验 比较两组均值的差异 检验变量: 想要研究的参数 分组变量: 就是我们根据什么分的组。实验组的对照组的那一列 定义组:根据组里面实际来分。01 分组就是01 结果: 组统计: 个案数显示多少个数据 独立样本检验: 方差显著性:莱文方差P>0.05 ,服从方差齐性检测,看第一行的显著性
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非参数检验
摘要:卡方: 了解两个分类变量之间是否存在显著差异 和T的区别: 他是在一个样本中的。和T检验的区别,T检验是两个样本容 但是和T检验也是可以一块做,数据的某分类是两种,那就是算两个样本 案例: 研究:两种不同学习方法对成绩的影响 数据:一个班级的 学习方法:传统/新式 成绩:及格/不及格 结果: P<0
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正太分布检验
摘要:操作: 数据量<=50:看夏皮洛 数据量>50:看柯尔莫 数据量>5000:spss只显示ks结果 判断: 图像法: 看直方图 数值法: 显著性大于0.05 符合正态分布 我有这么多数据,看谁? 有一个不满足,就是非正态分布
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第八章 假设检验
摘要:假设检验 定义: 评估特定假设或断言是否与观察到的数据相一致 比如使用t检验来决定两组数据的均值是否有显著差异 和参数估计的区别: 假设检验的步骤: 假设检验的p值是怎么算的 定义:p值(p-value)是在统计假设检验中使用的一个概念,它表示在零假设(H0)为真的条件下,观察到的数据或更极端数据
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第七章 参数估计
摘要:参数估计 参数估计是指使用样本数据来估计总体参数的过程。参数是对总体特征的数学描述,如均值、方差、比例等。参数估计的目的是根据样本信息推断总体的特性 点估计 点估计是指用样本统计量(如样本均值、样本方差)直接作为总体参数(如总体均值、总体方差)的估计值。点估计给出了单一的数值作为对未知参数的最佳估计
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第四章 随机变量的特征
摘要:二 三 相关系数之所以有用,是因为它提供了一种简明的方式来判断两个变量是否存在某种程度的线性关系,以及这种关系的强度
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第六章 统计量和抽样分布
摘要:一 总体: 把研究对象的全体称为总体, 构成总体的每个成员称为个体. 样本: 总体分布永远是未知的的总体中按一定规则选取一些个体(即抽样) 单样本: 在单样本研究中,研究者收集来自一个群体(population)的样本,并对这个样本的统计数据(如平均值、比例等)进行分析,以推断或测试关于整个群体的假
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第三章 多维随机变量分布
摘要:一 在统计学中,多维随机变量(也称为随机向量或多元随机变量)是由两个或更多个随机变量组成的向量。这些随机变量可以同时观察,并可能相互之间存在某种关联。每个随机变量代表不同的维度或特征,而它们作为一个整体,描述了一个多维空间中的随机现象 二 联合分布 多维随机变量中所有随机变量共同取值的概率分布。 对
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第二章 随机变量分布
摘要:一 随机变量、 定义:是一个数学表示,它将某个实验的每一个可能的结果。简单来说,随机实验产生的结果 离散随机变量:如果随机变量的可能值是可数的(整数),那么这个随机变量被称为离散随机变量。离散随机变量的例子包括掷骰子的结果(1到6)、一次考试的正确答题数量等。 连续随机变量:如果随机变量可以取某个区
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分析方法概念
摘要:https://boardmix.cn/app/share/CAE.CPCQwQwgASoQYfH6G5uMEQpJtTjgmX-1qTAFQAE/vvi2eu, 1. 正太分布检验 拿到数据之后,先看数据是否满足正态分布 2. 统计分析 描述性分析: 集中趋势的度量:这些度量描述了数据的中心点或典
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前端:发送接收数据 后端:发送接收数据
摘要:普通数据 前端 发送:axios 接收:then里面些接收值 后端 发送:json 接收:request.json 流式数据 前端接收 先将字节码数据转成json 就是正常的 根据传过来的对象,看是否发送完毕 后端发送 stream example <template> <div> <a href=
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正则表达式
摘要:. 匹配除换行符以外的任意字符。 ^ 匹配字符串的开头。 $ 匹配字符串的结尾。 * 匹配前一个字符零次或多次。 + 匹配前一个字符一次或多次。 ? 匹配前一个字符零次或一次。非贪婪匹配,只要后面的满足就停止 {n} 匹配前一个字符恰好 n 次。 {n,} 匹配前一个字符至少 n 次。 {n,m}
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创建一个vue项目
摘要:1. 使用vite创建项目 npm create vite@latest 2. 替换main.js // 从 Vue.js 框架中导入 createApp 函数。createApp 是用来创建 Vue 应用的函数。 import { createApp } from 'vue' // 导入一个 CS
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nn.Transformer Layers
摘要:nn.TransformerEncoderLayer https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.nn.TransformerEncoder.html#torch.nn.TransformerEncoder 当使用这个层时,需要提供特定的输入数据。
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pycharm git
摘要:git 就是能备忘录,写好的代码放进去,想用在拿出来 创建git 创建gitignore 忽略文件 创建分支 合并分支 【当主分支和分支同时进行的时候,合并起来才会处理冲突】 【如果一条线,分支就会直接合并,进行覆盖】 代码回退 版本回退 退回到合并前 推到远程仓库 gitee创建仓库和项目 将项目
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水平居中
摘要:1. mx-auto <div class="mx-auto"> 这个元素会水平居中。 </div> 2.text-center <div class="text-center"> 这个文本会水平居中。 </div> 3. justify-content 4. justify-item-conten
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运算符
摘要:加减乘除 三元运算符 condition ? expression1 : expression2 symbolSize: Math.sqrt(triplet['COUNT']) * 4 > 2000 ? Math.sqrt(triplet['COUNT']) * 4 : 80,
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设计方案、实施方案的重要性
摘要:开发一个软件的设计方案和实施方案的重要性是不可忽视的。以下是它们的重要性: 设计方案的重要性: 需求理解和定义:设计方案帮助团队全面理解客户需求,并将其转化为可执行的计划和规范,确保软件开发符合用户期望。 系统架构规划:设计方案确定系统的整体架构、模块划分、数据流和交互方式,为后续的开发工作提供指导
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