09 2017 档案
摘要：学习如何使用置信区间估计总体参数，并估计某种处理的效果。 总结下上一章的内容，我们从一个总体(分布) 即 Klout 分数开始介绍，该总体的数量是 1,048，Klout 分数均值是 37.72，总体标准偏差约为 16.04，根据中心极限定理，如果我们取出同一样本量的所有可能样本，然后算出每个样本的
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摘要：如果给出正态分布总体的均值和标准偏差，我们就能通过计算出小于或大于任何值的百分比，将该值与总体中剩余的值对比，那对于样本呢，我们如何将总体中的特定样本与其他样本相比较？ 所有选项都正，之前我们已经了解到中心值可以描述一组数据，如果我们要对比样本，我们可以对比该样本的中心值具体来说即均值。 举一个简单
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摘要：概率密度函数 在正态分布中，通过查看某个值在 x 轴上的位置，即标准偏差，我们能够确定小于或大于任何值的百分比，接下来将学习如何计算这些百分比。请注意，我们使用的是理论曲线来绘制数据模型，该曲线下的面积是 1，因为它是用分布数据的相对频率（即比例）来绘制数据模型，该曲线叫做概率密度函数，通常缩写为
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摘要：之前已经看到了用直方图来显示数据集的重要性，以便分析图表形状，我们想要分析该形状，这样就可以严谨地思考平均值、中位数和众数并描述数据集，在偏态分布中平均值、中位数和众数各不相同，在很多情况下，中位数可能比平均值更有用，在正态分布中，平均值、中位数和众数几乎相等，还需要了解分布形状的哪些方面？ 举例说
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摘要：学习如何使用方差和标准偏差定量分析数据的分布。并学习如何使用箱线图和四分位距找出差异值。 值域 平均值、中位数和众数似乎是一样的 众数 图1，众数是y轴值为330的那一列，对应的x轴的值为40000-50000；图2，众数是y轴值为187的那一列，对应的x轴的值为40000-50000 中位数 样本
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摘要：学习集中趋势的三种量度：均值、中位数和众数。 用这些分布来判断，看起来大多数护理专业学生每年能挣50,000到60,000之间，所以，如果说出这两个数字之间的数字，那么就没错，但对于大多数地理专业学生来说，应该在40,000到可能55,000之间，我们关注分布的中心，这是大多数得分所在的位置，这个中
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摘要：通过创建和解读直方图、柱状图和频数图，学习数据可视化基础知识。 大多数学员都来自中国，但是只花 4 秒钟的时间来观察这一表格可能很难看出，你可能扫了一眼表格，发现上面写了好多“中国”，因此能够感觉到哪个国家出现的概率最高，你的大脑可以自动这么思考，但是对于统计学，我们需要用简单的方式规范化这一流程，
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摘要：学习构建（Constructs，有时也叫抽象概念）、总体与样本、相关与因果、假设以及试验。 构建 例：假如你明天有一场大考，你要尽力保证自己记忆力清晰，你会做什么准备呢？假如我们采访一批受访者，42% 的受访者会在考试前一晚努力健身，28% 回应要好好吃一顿，16% 会通宵达旦地学习，13% 要睡个
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摘要：初识机器学习 机器学习主要源于2个领域：人工智能和数据科学。 人工智能 人工智能是创造出与人类一样聪明的机器，在这个方向上，该领域又分为不同的学派，包括关注构建像人类一样思考的认知系统。 人工智能（AI）的难题： 1.所有的智能体都只有很少的计算资源、很低的处理速度和很小的内存等等。2.所有的计算都
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