描述性分析只能分析数据呈现出来的基本特征，不能挖掘变量之间深层次的关系，无法为后期模型的建立及预测做准备。这个时候就需要掌握推断性分析方法，第一个方法就是相关分析。
#基本统计分析 #整体描述性统计分析，针对数值变量 attach(mtcars) opar = par(no.readnoly=TRUE) d = mtcars[c("mpg","hp","wt")] head(d) #summary #较标准正态分布呈现正偏，且较平。（偏度为正，峰度为负） summary(d) plot(density(mpg)) #describe #多了峰度，偏度等数据 library(psych) describe(d) #分组描述统计，针对数值变量 #aggregate,f
本文介绍了DevOps的一些关键度量指标，包括部署频率、部署时间、平均部署大小、失败部署的平均时间、平均恢复时间等。这些指标可以帮助团队了解他们的部署和恢复过程，并确定改进的领域。
相关系数可以用来描述定量变量之间的关系。相关系数的符号（±）表明关系的方向（正相关或负相关），其值的大小表示关系的强弱程度（完全不相关时为0，完全相关时为1）。除了基础安装以外，我们还将使用psych和ggm包。
前面我们讨论的关联规则都是用支持度和自信度来评价的，如果一个规则的自信度高，我们就说它是一条强规则，但是自信度和支持度有时候并不能度量规则的实际意义和业务关注的兴趣点。 一个误导我们的强规则 看这样一个例子，我们分析一个购物篮数据中购买游戏光碟和购买影片光碟之间的关联关系。交易数据集共有10,000条记录，其中购买6000条包含游戏光碟，7500条包含影片光碟，4000条既包含游戏光碟又包含影片光碟。数据集如下表所示： 买游戏不买游戏行总计买影片400035007500不买影片200050025
数据汇总是一个将原始数据简化为其主要成分或特征的过程，使其更容易理解、可视化和分析。本文介绍总结数据的七种重要方法，有助于理解数据实质的内容。
在这里，我想和大家简单介绍一下如何度量列联表里分类变量之间的相关性。我们可以使用“vcd”包里的assocstats(x)函数，这里x是一个列联表，示例如下：
最近以人群为基础的神经成像和行为测量研究为研究大脑区域连接和行为表型的个体间差异之间的关系开辟了前景。然而，基于连接的预测模型的多变量特性严重限制了神经科学对大脑行为模式的洞察。为了解决这一问题，我们提出了一种基于区域连通性的心理测量预测框架。本文首先阐述了两个主要的应用:1)单个脑区对一系列心理测量变量的预测能力;2)单个心理测量变量在不同脑区间的预测能力变化。我们将这些方法提供的大脑行为模式与激活方法提供的大脑行为关系进行了比较。然后，利用我们方法增加的透明度，我们展示了各种数据处理和分析的影响是如何直接影响大脑行为关系的模式，以及该方法提供的对大脑行为关系的独特见解。
相关系数可以用来描述定量变量之间的关系。结果的正负号分别表明正相关或负相关，数值的大小则表示相关关系的强弱程度。
熵可以从随机变量状态需要的平均信息量角度理解, 也可以从描述统计力学中无序程度的度量角度理解.
两周前，我很高兴有机会在Search Love San Diego的活动上演讲。那次演讲的主题围绕“谷歌是否还重视链接？”该演讲着眼于谷歌在2017年会如何以及多大程度上将链接作为排名因素的已有证据，今天在此分享的研究结果也包括在上次演讲的内容中。
本文介绍了由坦普尔大学Vincenzo Carnevale和Allan Haldane共同通讯发表在Nature Communications的研究成果：本文提出了一个新的标准来度量蛋白质序列生成模型（GPSM）的准确性和生成能力，并使用该标准比较了不同GPSM的生成能力。与之前的度量标准相比，能够直接测量高阶边缘值，衡量GPSM捕获高阶协变的能力，对GPSM的准确性和生成能力有更加直接和科学的度量。
书接上回，在之前发表的文章《在微服务世界度量DevOps，你准备好了吗？》一文中，我们介绍了如何以GRE理论评价DevOps的实施情况，以及度量驱动和评价企业从开发敏捷到业务敏捷转型。本篇文章会更加深
即将发展为阿尔兹海默病（AD）痴呆人群的静息态功能连接（rs-fMRI）在早期就已经出现异常。这种异常可能有助于AD的临床前研究。本文运用静息态（rs）fMRI数据得到了一个预测大脑年龄的模型，并评估了AD的遗传决定因素和淀粉样蛋白（A）病理学是否会加速大脑老化。使用从多地得到的1340名（年龄在18-94岁）认知未受损的参与者数据，结果表明根据rs-fMRI构建的图的拓扑属性可以预测整个生命周期上的年龄。将预测模型应用于临床前AD，结果表明常染色体显性AD的症状前阶段存在功能性大脑老化加速。这种联系在有明显A病变的个体中更强。
数据的输入质量决定了输出的最后结果，数据的探索、预处理、特征选择、降维等特征工程占了项目的70%的时间。那么如果我们确定了商业目的，该如何一步一步渐进式进行特征工程呢？各位看官不急，请小的慢慢给你道来。 在建立模型前，我们大致需要顺序经过以下几步： 1、变量识别 2、单变量分析 3、双变量分析 4、缺失值处理 5、异常值处理 6、变量变化 7、变量创建 其中第4-7步在模型优化中会重复进行。 1、变量识别 首先，识别Predictor（即feature、输入）和Target（输出）变量。 接下来，确定变量的
上篇中，咱们尝试回答了最近几年 “软件研发效能” 为什么会成为业界的热词 “Buzzword” ，有哪些合适的软件研发效能度量指标这两个问题。下篇 希望根据业务的情况，界定的团队上下文，给出一些推荐的度量指标。为了让这些内容更加有上下文和代入感，这里加入本文作为中篇，在本篇里聊聊我在一线开发过程中对效能的三个观察和观点。
管理学大师德鲁克曾说过“如果你无法衡量它，就无法管理它（If you can’t measure it, you can’t manage it）”。可见，要想有效管理某个事务，就需要将它全面且有效地度量起来。
相关分析（Analysis of Correlation）是网站分析中经常使用的分析方法之一。通过对不同特征或数据间的关系进行分析，发现业务运营中的关键影响及驱动因素。并对业务的发展进行预测。本篇文章将介绍5种常用的分析方法。在开始介绍相关分析之前，需要特别说明的是相关关系不等于因果关系。
服饰业商品管理常用的考核指标有销售折扣、毛利率、售罄率等，这些是整盘货品的大指标。更为细节的一个指标是订单准确性，即买手订的多的产品是否正好是卖的好的，准确性评判可以具体到单个SKU。
本文试图成为理解和执行线性回归所需的参考。虽然算法很简单，但只有少数人真正理解了基本原理。
方差是统计学中用来度量一组数据分散程度的重要指标。它反映了数据点与其均值之间的偏离程度。在数据分析和机器学习中，方差常用于描述数据集的变异情况
基因集富集分析（Gene Set Enrichment Analysis，简称GSEA）是一种用来确定一个预先定义的基因集是否在某种生物学状态下（比如疾病状态）表达水平有显著变化的方法。
FRM第一部分的考试第二章叫做数量分析，其实说白了就是概率论和数理统计。想想自己在本科学的概率论，虽然分数还比较高，但是真的是没有理解透彻，学了一遍也算是加深了系统性理解了吧。
本文综述了图神经网络（GNN）在图挖掘应用中的最新进展，并强调了其在低维表示中保留丰富知识的能力。然而，GNN在可靠性方面存在挑战，包括OOD泛化能力、公平性和可解释性。为了解决这些问题，研究人员开始将因果学习纳入可信赖图神经网络（TGNN）的开发中。
因为书中列举的方法和知识点比较多，没必要全都掌握，会一种，其他的了解即可。我就简要地整理一下我觉得重要的吧。
分析需求：评估客户价值，调整销售策略。 解决方案：将Top n客户发销售部门。 1.商业理解 确定客户价值：购买总金额，频次，平均每次购买金额，最近购买金额，它们的线性组合。 数据挖掘方法：描述汇总，分类，预测，概念描述，细分，相关分析。 数据来源：客户信息表，订单信息表，订单明细。 2.基本分析流程 计算单品总金额：读入订单明细表，计算单品总金额。 计算订单总金额：读入订单表，合并单品总金额数据，计算订单总金额。 汇总至客户总金额：读入客户表，合并订单总金额。 列出Top n客户：先按金额排序，然后选取
本文主要是介绍基于逻辑回归算法的稳定度评分模型实现流程，所选案例也详细展示了模型构建的整个流程及处理方法。
通过检验数据集的数据质量、绘制图表、计算某些特征量等手段，对样本数据集的结构和规律进行分析的过程就是数据探索。
今天给大家介绍的是由英国谢菲尔德大学Fowler和Williamson教授发表在Cell（Structure）上的文章”The accuracy of protein structures in solution determined by AlphaFold and NMR” 本文采用一种称为ANSURR的方法，来评估AlphaFold2预测结构和核磁共振（NMR）结构的准确性；以此作者比较了904种人类蛋白质的AlphaFold2和NMR结构，找到了不同情况下，两者准确性的差异。
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daily 5% VaR as $1000: 有5%的概率一天的损失大于¥1000
白质结构连接支持了功能激活或功能连接的底层基础。结构和功能连接分布之间的关系，被称为SC-FC耦合，目前已经在全脑、全连接组水平上进行了研究，但很少有研究在区域尺度上研究这种关系。在本文中使用来自人类连接组计划的扩散加权MRI和静息态功能MRI数据量化了健康年轻成人在局部脑区水平的SC-FC耦合，并研究了SC-FC耦合是否可遗传以及SC-FC耦合的个体差异。
张旭本职工作是台湾高数课外补习班老师，因为把自己的教学视频传到了全球最大的成年人网站Pxxxhub，而意外收获了众多国内外高数学习者的关注。看似很荒唐的事情，背后却隐藏着这位数学老师强大的逻辑思维。刚开始录制网络视频是为了招生，但他把视频发在YouTube和Facebook上没有带来多少点击量，因为教培界内卷太严重，这类网站关于高数的教学视频太多。
函数var()应用在多组数据上，得到的计算结果是一个协方差阵，其每个元素是各个向量之间的协方差。使用指令cor(group)也得到相同结果。
背景:功能性磁共振成像的重测可靠性对于识别精神疾病的可重复性生物标志物至关重要。最近的研究表明，可靠性如何限制了大脑行为关联的可观察效应，阻碍了这些效应的检测。大量文献探讨了健康个体的单变量和多变量可靠性，但相对较少的研究探讨了精神疾病人群的可靠性或其与年龄存在相互作用。
作者简介：茹炳晟，腾讯T4级专家，腾讯研究院特约研究员，业界知名实战派研发效能和软件质量双领域专家。“软件研发效能度量规范”团体标准的核心编写专家，Certified DevOps Enterprise Coach，年度IT图书最具影响力作者，多本技术畅销书作者，极客时间《软件测试52讲》作者，新书《软件研发效能提升之美》也即将出版。同时担任国内各大技术峰会的技术委员会成员，出品人和keynote演讲嘉宾。 优秀的度量体系设计对目标会有很强的正向牵引作用，不恰当的度量体系往往会引发一场“腥风血雨”。
到目前为止，R语言的数据操作和基础绘图部分已经讲解完毕，换句话说，大家应该已经能将数据导入R中，并运用各种函数处理数据使其成为可用的格式，然后将数据用各种基础图形展示。完成前面这些步骤之后，我们接下来要探索数据中变量的分布以及各组变量之间的关系。
摘要 使用Spearman等级相关性测试两个等级变量或一个等级变量和一个测量变量之间的关联。 如果您担心非正态性，也可以对两个测量变量使用Spearman等级相关性而不是线性回归/相关性，但这通常不是必须的。
作者 | 张乐 编辑 | 蔡芳芳 研发效能度量的出发点虽然很好，但是如何正确、有效的度量却是一个颇有难度的技术活儿。近期围绕如何进行效能度量的讨论不绝于耳，但如何构建度量的体系化框架、如何进行度量指标的选取、如何进行度量分析、如何进行落地运营，却鲜有文章具体阐述。在这一背景下，张乐老师撰写了《研发效能度量核心方法与实践》系列文章，对以往经验进行了总结和提炼，包括以下内容： 1. 效能度量的难点和反模式 2. 效能度量的行业案例和关键原则 3. 效能度量的实践框架和指标体系设计 4. 效能度量的常用
主要用在线性回归的时候来估计b1 unbiasedness: 估计的残差是随机的 efficiency：对比其他估计样本残差最小 consistency：样本增大残差方差降低 linearity：是样本的线形函数
今天为大家介绍的是来自Fabian J. Theis & Nir Yosef团队的一篇论文。当前估算 RNA 流速的方法缺乏有效的策略来量化不确定性并确定其对感兴趣系统的整体适用性。在这里，作者介绍了 veloVI（velocity variational inference），这是一个用于估算 RNA 流速的深度生成模型框架。veloVI 学习了基因特异性的 RNA 代谢动态模型，并提供了转录组范围内的流速不确定性量化。
摘要：与人类偏好对齐可以防止大型语言模型（LLMs）产生误导性或有毒内容，但同时需要高成本的人类反馈。假设人工标注的资源有限，可以考虑两种不同的分配方式：标注更多样化的 "指令"（PROMPTS）或更多样化的 "回应"（RESPONSES）。然而，这两种方式的影响还没有直接的比较。在这项工作中，我们首先根据样本数量控制双方的多样性，以便进行微调，这可以直接反映出它们的影响。我们发现，对于人类对齐而言，更多的response和更少的提示反而能更好地触发 LLM。此外，提示语多样性的概念可能比通常以个位数量化的回答更为复杂。因此，我们提出了一种新的提示多样性表述方式，进一步揭示了微调后 LLM 的最终性能与提示多样性呈线性相关。我们还将其用于数据增强，并通过实验展示其对不同算法的影响。
根据已掌握的一批分类明确的样品建立判别函数，使产生错判的事例最少，进而对给定的一个新样品，判断它来自哪个总体。
线性回归和逻辑回归通常是人们学习预测模型的第一个算法。由于这二者的知名度很大，许多分析人员以为它们就是回归的唯一形式了。而了解更多的学者会知道它们是所有回归模型的主要两种形式。
在获取数据，并且完成数据的清洗之后，首要的事就是对整个数据集进行探索性的研究，这个过程中会利用到各种描述性统计量和推断性统计量来初探变量间和变量内部的基本关系，本篇笔者便基于R，对一些常用的数据探索方法进行总结： 1.描述性统计量部分 1.1 计算描述性统计量的常规方法 summary() summary()函数提供了最小值、最大值、四分位数和数值型变量的均值，以及因子向量和逻辑型向量的频数统计： > #挂载鸢尾花数据 > data(iris) > #计算鸢尾花各变量的基本描述统计量 > summary(
统计假设检验报告了假设观察结果的可能性，例如，变量之间没有关联或集合之间没有差异。
相关关系：当一个或几个相互联系的变量取一定的数值时，与之相对应的另一变量的值虽然不确定，但它仍按某种规律一定的范围内变化。变量间的这种相互关系，称为具有不确定性的相关关系。
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皮尔森相关系数也叫皮尔森积差相关系数，用来反映两个变量之间相似程度的统计量。或者说用来表示两个向量的相似度。
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