统计学

  统计学(Statistics)是研究收集、分析、解读、展示及组织(collection, analysis, interpretation, presentation and organization)数据的学科，通过量化地研究随机性，从而理解数据的产生机制，并进行判别、预测、优化、决策。统计学理论和方法是很多现代科学分支的支柱，其广泛的应用深刻地影响现代生活，具有代表性的应用领域包括： 生物/医学(生物统计学，基因统计学，生物信息学，制药学等) 社会学/环境学(社会统计学，心理学，人口学，空间统计学，环境统计学等) 工业工程学(质量控制，可靠性分析等) 经济学/金融学(精算学，金融统计学等) 工程学/计算机科学(统计学习，数据挖掘，信号/图像采样/处理等) 基础科学(统计物理学，统计化学等)

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AMOS分析技术：Bootstrap法中介效应检验

基础准备草堂君前段时间用两篇文章分别介绍了中介效应和调节效应的概念，作用及其检验方法，大家可以点击下方文章链接进行回顾：数据分析技术：中介效应及其...
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谈谈过拟合

在尚未接触机器学习之前，笔者在学习统计学中的回归分析的时候，曾经对R2这个指标盲目迷信，总是前方百计的想提R2的值，想必学统计出身的诸位必然也有此经历...
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其实，很多时候我们会自以为是

1 什么是概率偏见？行为经济学家把人类自己以为是的概率，称为：心理概率。心理概率，和客观概率的不吻合，就叫做概率偏见。比如，著名的三门问题。你参...
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朴素贝叶斯算法的案例实现

一、朴素贝叶斯分类算法的实现函数R中的e1071包中的naiveBayes()函数可以实现朴素贝叶斯算法，具体的函数格式如下：naiveBayes(x, y,laplace=0)常用变量具体...
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Logistic回归及其在Python中的一个实现

一、回归分析的不足我们大家对回归分析很清楚，但是有这样一类变量，它们的因变量不是连续型变量，而是分类变量。比如这件商品是买还是不买；某个病人是否已...
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数学之美（一）

总第73篇本篇为书籍《数学之美》的一部分读书笔记，分两篇来完成，只摘录了书中我个人认为重要的、典型的部分章节的部分内容分享出来，有兴趣的可以自己买来...
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概率论基本概念：1.1 随机事件，样本空间

概率论起源于17世纪；1654年，Pascal和Fermat对“分赌本”问题的讨论；使概率论成为数学的一个分支的真正奠基人是瑞士数学家J.伯努利；概率论的飞速发展在17世...
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R|ggplot2(二)|覆盖柱状图各种需求

目录赋权和所用数据类型分组作图与aes隐含参数解释分组条形图，三种展现形式，如不同组在一根柱子上堆叠还是并排放置柱子高低顺序排列正负条形图横向条形图饼...
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分类算法—朴素贝叶斯

一、基础统计学知识(虽然枯燥，但是硬着头皮也要看)二、基于朴素贝叶斯定理的条件概率三、朴素贝叶斯分类的工作流程四、朴素贝叶斯分类中需要注意的问题⑴每一...
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因子分析的背景、理论及其应用，不看会后悔滴！

因子分析 (factor analysis)完成本篇博文，作者前期阅读的数目有：张文彤老师的《SPSS统计分析高级教程》高桥老师的《漫画统计学之因子分析》何晓群老师...
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如何通俗地理解决策树中的信息熵

​好，开篇之前，我们先做好定义：信息熵？这是什么玩意，它代表了什么？信息量为什么又和概率有关？好了，为了解决问题，让我们还是回到定义本身中来。1.信息...
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如何通俗地理解假设检验基本原理

假设检验的基本原理在日常的统计分析当中，我们针对所研究问题的全体对象，称之为总体。例如我们想要研究2017年大学生毕业生的薪酬水平，那么在2017年所有大...
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一秒钟看穿统计陷阱

正所谓“流氓懂科学，谁也挡不住”。如今越来越多的复杂统计数据像潮水般向我们涌来，一批又一批的调查结果，都显得那么铿锵有力，似乎那就是客观事实。统计陷...
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n-gram文法中数据稀疏问题解决方案之一：Good-Turing平滑

统计语言模型中，N元语法模型不可避免的一个问题，就是数据稀疏，其原因是大规模语料统计与有限语料的矛盾。根据Zipf法则，我们能够推测知零概率问题不可避免...
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【超级干货】17张思维导图，一网打尽机器学习统计基础

作者：小越酱    已获得作者授权本文用一系列「思维导图」由浅入深的总结了「统计学」领域的基础知识，是对之前系列文章做的一次完整的梳理，也是...

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