Statistics概念学习-第二章

第二章 data and sampling distributions

抽样和分布

random sampling and sample bias 随机抽样和抽样偏倚

• key terms

1. sample : 抽样集
   • subset from a larger dataset
2. population:
   • the larger data set of a dataset 众集
3. random sampling:随机抽样
   • draw elements into a sample at random
   • 其中随机抽样里面还有又放回和无放回的抽样
   • data quality > data quantity
4. stratified sampling: 分层抽样,strata层
   • devide the population into strata and randomly sample from each strata
5. simple random sample: 不是分层抽样
   • random sampling without stratifying the population
6. sample bias: 坏的样本，无法描述整体的样本
   • sample that misrepresents the population
7. self-selection sampling bias
   • 举的例子是：商品的评论reviews一般来说这个不能反应商品的真实水平，是因为大家写商品评论的动力比起商品多么多么好而言，更多的是因为收到的瑕疵品而对于商品有不满
8. statistical bias: 可以等同于理解为“系统误差”
   • systematic measurements/sampling errors 测量/抽样误差
9. 分层抽样的例子：
   • 政客调查支持率的时候会分人种:white,black,hispanics（西班牙裔的）
10. sample mean vs. population mean
    • 抽样平均和众集平均是两个不同的概念

selection bias 选择产生的bias

• key term

1. regression to the mean: 连续观测会导致极端观测值之后的观测值会更偏向于mean
   • involving successive measurements, extreme observations tend to be followed by more central ones
   • 举例：rookie of the year, sophomore slump 年度最佳球员，第二年打回原形

sampling distribution of a statistic 随机值的抽样分布

• key term

1. sampling distribution 抽样分布
   • 是抽样结果的频率分布
2. central limit theorem
   • 抽样数越多，抽样分布就约接近正态分布
3. standard error:
   • 抽样value 的std
   • 计算方法：SE = std/sqrt(n) ---> n:sample size

The Bootstrap:

• key term

1. bootstrap: 有放回抽样
   • 从已知的抽样sample set中，对自己再进行有放回的抽样，重新组成一个的抽样集
   • 其中有放回的抽样还可以等效理解为：将自己sample set 自我复制几百万次然后无放回抽样
2. bootstrap 算法：
   1. 抽样，记录，放回
   2. 重复n次
   3. 记录这n次的mean,std,median等参数
   4. 重复1-3 R次
   5. 用R 来：
      • 计算这R个数据的std ----> 就是抽样过程的error/bias
      • boxplot/histiogram
      • 找confidence interval
3. resampling vs. bootstrapping
   • 可以理解为同义词，只不过resampling多一个permutation procedures
   • 好处1是可以不用拟合复杂的模型就可以得到std
   • 好处2是多个bootstrap集合（bagging）可以比单个模型效果好
     

confidence intervals 置信区间

• key term:

1. bootstrap来计算置信区间：
   1. 有放回的的取n个data
   2. 计算这些data的特征数据:mean/std
   3. 重复1-2 R次
   4. 对于一个x%的置信区间，我们从两边减掉[(1-[x/100])/2]%的sample
   5. 剪枝点就是置信区间的两端点
2. 置信区间的目的：
   • 用区间来描述估计
   • 看我们能tolerate多少
   • 来判断我们estimate有没有可能的error
   • 看看是不是需要larger sample

normal distribution 正态分布

• key term

1. standardize: 正则化
   • (x-x_mean)/x_std
2. z-score:
   • 正则一个点的结果
3. standard normal:
   • mean=0,std=1的normal distribution
4. 95% confidence interval:
   • 2std

long-tailed distribution长尾分布

• key term

1. tail:
   • extreme values occur at low frequency 极值很少，大多都集中在某个区域
2. skew
   • one tail is longer than the other 一个tail比另一个要长

student t-distribution学生t分布

• key term

1. 90%的confidence interval在：
   • x±t_(n-1)(.05)*(s/n) ----> s:std,n:sample size,t_(n-1):t-statistic

binomial distribution二项分布/伯努利分布

如果事件是要么是或者否，那么可以被Model成二项分布

poisson distribution 泊松分布

• key term

1. exponential distribution：指数分布
   • 时间/地点距离的分布，从一点到另一点,one event to the next event
2. weibull distribution
   • generalized version of exponential, event rate is allowed to shift over time
3. lambda
   • the rate at which events occur 事件发生的速率

小结：

• 很多工作都是将数据拟合到分布上，但是不是每个数据都是正态的，有一些规则来明确哪些数据适合那些分布。
• 如果事件发生间隔固定:poisson distribution
• 如果事件间隔在变化：weibull distribution（比如飞机硬件故障率）

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来源： https://www.cnblogs.com/niemand-01/p/14219311.html