為了理解為什么除以n會(huì)低估總體方差(population mean)拥褂，我們會(huì)從幾個(gè)簡(jiǎn)單的例子開始瓷叫，然后用數(shù)學(xué)證明狂魔，一勞永逸地。 在第一個(gè)簡(jiǎn)單的例子中飞苇，我想用0替換樣本均值(s...
發(fā)簡(jiǎn)信
IP屬地：北京
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38統(tǒng)計(jì)基礎(chǔ)- 為什么除以n會(huì)低估了方差 -
差異分析
差異基因的篩選方法 統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)得到p值 比方說你想研究什么基因，可以在全部都是腫瘤組織里面以某個(gè)基因分類，分成高表達(dá)和低表達(dá)的兩組肩祥，兩組數(shù)據(jù)進(jìn)行不配對(duì)t檢驗(yàn)或者anova方差分...
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大廠面經(jīng)/網(wǎng)易2020數(shù)據(jù)分析崗位面試全經(jīng)歷
絢麗的小海螺 | 作者 知乎專欄 |來源 https://zhuanlan.zhihu.com/p/163531470 用戶分析是電商數(shù)據(jù)分析中重要的模塊后室，在對(duì)用戶特征深度理...
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以前真是對(duì)置信區(qū)間有誤解statquest學(xué)習(xí)筆記+1啊啊啊啊啊，以前真是對(duì)置信區(qū)間有誤解混狠。視頻地址：https://www.bilibili.com/video/BV1vb411p7xE[http...
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chapter 16 聚類分析作者： 于餅喵閱讀時(shí)間：10min 有時(shí)我們需要將樣本按照特征分為不同的類岸霹，比如，金融機(jī)構(gòu)需要根據(jù)客戶的特征將客戶劃分不同的等級(jí)将饺，這時(shí)聚類算法可以滿足我們的需求 本章主要介紹...
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4個(gè)步驟：聚類分析如何分析用戶刮吧？
文章發(fā)布于公號(hào)【數(shù)智物語】（ID：decision_engine），關(guān)注公號(hào)不錯(cuò)過每一篇干貨掖蛤。 來源：阿薩姆談AI 聚類分析（cluster analysis）是常見的數(shù)據(jù)挖...
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60小時(shí)Python爬蟲學(xué)習(xí)：從100行數(shù)據(jù)到10W+數(shù)據(jù)這是我Python爬蟲學(xué)習(xí)第31天筆記 從4月30號(hào)開始蚓庭，我每天學(xué)習(xí)Python致讥、寫代碼、爬取數(shù)據(jù)器赞。先看一下學(xué)習(xí)成果垢袱。 一、一個(gè)月寫了18篇文章： **一個(gè)月共寫了18篇文章...
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A/B text 實(shí)例(過程)A/B 測(cè)試項(xiàng)目 實(shí)驗(yàn)概述：免費(fèi)試用篩選器 在本次實(shí)驗(yàn)時(shí)拳魁，課程目前在課程概覽頁面上有兩個(gè)選項(xiàng)：“開始免費(fèi)試用”和“訪問課程資料”惶桐。如果學(xué)生點(diǎn)擊“開始免費(fèi)試用”，他們將被要求輸...
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R語言中dnorm, pnorm, qnorm與rnorm以及隨機(jī)數(shù)
--title: R語言中dnorm, pnorm, qnorm與rnorm以及隨機(jī)數(shù)date: 2018-09-07 12:02:00type: "tags"tags: 隨...
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小流量AB測(cè)試能做嗎潘懊？能姚糊！AB測(cè)試對(duì)于產(chǎn)品和運(yùn)營(yíng)優(yōu)化的重要性有目共睹。為了能更快的得到試驗(yàn)結(jié)果授舟，試驗(yàn)流量越大越好救恨。但是當(dāng)流量不夠的時(shí)候怎么辦呢？小流量AB測(cè)試能不能做释树？能肠槽！下面有多個(gè)節(jié)約流量的方法。 ...
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今日頭條 數(shù)據(jù)分析 面試題總結(jié)
SQL題： 表 Cost: date | cname(customer's name) | cost找出每天花費(fèi)最大的客戶 一個(gè)日志表奢啥，有兩列 date,cid(custom...
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本博客純屬胡說八道桩盲，有疑問還請(qǐng)自行翻閱相關(guān)資料
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（二）假設(shè)檢驗(yàn)之——T檢驗(yàn)假設(shè)檢驗(yàn)也叫顯著性檢驗(yàn)寂纪，是以小概率反證法的邏輯推理，判斷假設(shè)是否成立的統(tǒng)計(jì)方法，它首先假設(shè)樣本對(duì)應(yīng)的總體參數(shù)（或分布）與某個(gè)已知總體參數(shù)（或分布）相同捞蛋，然后根據(jù)統(tǒng)計(jì)量的分布規(guī)...
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多學(xué)拟杉，多思庄涡，多做
