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统计常用知识随笔(1)

注：以下均来自牛客网 小红书笔试题目~       1.调查全公司1000名员工平均交通费用支出情况，采取不重置抽样，从其中抽取100名进行调查。根据以往调查可知总体方差s²为100，则样本均值的方差为 （100/111）    2.X服从区间（1,5）上的均匀分布，求对X进行3次独立观测中，至少有2次的观测值大

『迷你教程』机器学习的中心极限定理及Python实现

文章目录 中心极限定理大数定律一个随机的示例 中心极限定理是统计学和机器学习中经常被引用但被误解。 它经常与大数定律相混淆。尽管该定理对初学者来说可能看起来很深奥，但它对我们如何以及为什么可以对机器学习模型的技能进行推断具有重要意义，例如一个模型在统计上是

2021-06-19

​spss-单样本t检验 使用情况： （1）总体正态分布，总体方差未知。 （2）进行样本平均数与总体平均数差异的检验 spss操作及结果 （1）spss操作：分析-比较平均值-单样本t检验 放入变量，检验值填入总体平均值 （2）结果： 单样本统计表中可以看到，样本均值是29.34,13个被试 单样本检验表中可以看到，自

显著不显著的后背是什么, 非(半)参估计里解决内生性

凡是搞计量经济的，都关注这个号了 邮箱：econometrics666@sina.cn 所有计量经济圈方法论丛的code程序, 宏微观数据库和各种软件都放在社群里.欢迎到计量经济圈社群交流访问. 感谢@小苏 @伤心的奶牛 @Beet @Pengbin @Bee @Rimbaud @Pheastra.H等群友探讨. 可以到计量社群交流计量发展

R语言抽样并验证总体分别为正态分布、均匀分布、指数分布时样本均值的抽样分布

文章目录 正态分布均匀分布指数分布 【练习一】对example1_1.Rdata中数据,利用R软件,完成分别有放回和无放回抽取10名学生的姓名组成一个随机样本,输出学生姓名分别有放回和无放回抽取10名学生的姓名和分数组成一个随机样本,同时输出学生姓名和分数。 data<-read.csv(

概率论_十 统计量一

前言：   目录：   1： 总体和样本   2： 统计量和常用统计量   3： 分布(卡方分部 )    4： t 分布和 F分布   一 总体和样本      例：          要研究某校5000个学生的身高         目的： 用部分的数据推断出总体未知参数       总体： 研究的对象全体，5000个学生  

陈芙瑶 2019.11.28 spss

经验分布:是指实际的样本服从分布，观测到的样本数据的相对频率分布称为经验分布 抽样分布:只样本统计量(样本均值，样本方差、样本的标准差)所服从的分布 置信区间:只样本统计量所构造的总体参数的估计区间 理论分布:总体所服从的分布，可能有一个解析表达式，该表达式一般是具有指定参数

统计学中的自由度 Degrees of freedom (statistics)

拾人牙慧： wiki：In statistics, the number of degrees of freedom is the number of values in the final calculation of a statistic that are free to vary. 简单说,n个样本，如果在某种条件下，样本均值是先定的 (fixed)，那么只剩 n-1 个样本的值是可以变化的。 统计学上的自由

可汗学院公开课：统计学笔记——中心极限定理、置信区间

中心极限定理（central limit theorem）：无论离散还是连续 样本均值的抽样分布：随着样本增多，样本均值的频率图会越来越接近正态分布，标准差也越来越小。原本的总体可以是任意分布，抽样分布的均值与原本总体的均值相差不大，且标准差更小。 偏度：左尾较长-负偏态，右尾较长-正偏态  峰度：峰度

Bootstrap抽样

2019-07-07 14:35:47       原文地址： http://blog.sciencenet.cn/home.php?mod=space&uid=255662&do=blog&id=523462       Bootstrap又称自展法，是用小样本估计总体值的一种非参数方法，在进化和生态学研究应用十分广泛。例如进化树分化节点的自展支持率等。      在进行分

二 统计量及其抽样分布

一 统计量  二 关于分布的几个概念 三 由正态分布导出的几个重要分布 四 样本均值的分布与中心极限定理 五 样本比例的抽样分布 六 两个样本平均值之差的分布 七 关于样本方差的分布

统计学基本知识二

声明：文中的图来自于可汗学院公开课，若有侵权，联系我删除。 中心极限定理：随着样本容量n的增加，样本均值或者样本和的频率图将很接近正态分布。 如下图就在求解样本均值。 如下图就是样本均值的频率图，很接近正态分布。 http://onlinestatbook.com/stat_sim/sampling_dist/index.htm