我该如何计算这些统计数据？
您好！您提到的问题是关于如何计算统计数据的问题。在这里，我们将讨论一些常用的统计方法和工具，以帮助您分析和处理数据。
- 描述性统计：这是一种基本的统计方法，用于描述数据集的特征。常见的描述性统计指标包括：平均值、中位数、众数、标准差、方差、最小值和最大值等。
- 分类统计：这是一种将数据分组并对每组进行统计分析的方法。常见的分类统计方法包括：频率分布表、交叉表、箱线图等。
- 回归分析：这是一种用于研究两个或多个变量之间关系的统计方法。常见的回归分析方法包括：简单线性回归、多元线性回归、逻辑回归等。
- 假设检验：这是一种用于检验研究假设是否成立的统计方法。常见的假设检验方法包括：t检验、ANOVA、卡方检验等。
- 聚类分析：这是一种将相似的数据点归为一组的统计方法。常见的聚类分析方法包括：K-means聚类、层次聚类等。
- 关联分析：这是一种研究变量之间关联性的统计方法。常见的关联分析方法包括：皮尔逊相关系数、斯皮尔曼相关系数等。
在进行统计分析时，您可以使用许多软件工具来帮助您。其中一些流行的统计软件工具包括：
- Microsoft Excel
- R
- Python（使用pandas和numpy等库）
- SPSS
- Stata
这些工具都提供了各种统计功能，可以帮助您分析和处理数据。希望这些信息对您有所帮助！
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1回答
数据科学家的先决条件:什么是基本的先决条件统计主题？
statistics、beginner
我可能在数据库应用程序开发方面有多年的经验，主要集中在Server和Oracle上。
我喜欢进入数据科学领域，我的理解是，我需要一个坚实的统计知识和背景-我想知道这是否正确？
我想知道什么是重要的统计主题，我必须知道数据科学的先决条件？
我正在读以下书：
简单地说，第二版的统计数据(http://amzn.com/1449316824 )
以下哪个主题对数据科学很重要，还是在我开始数据科学之前我必须学习的其他重要主题？
第三章推断统计
第四章描述性统计和图形显示
第六章t检验
第七章皮尔逊相关系数
第八章回归与方差分析
方差分析
第十章多元线性回归
第11章Logistic、多项式和多项式回归
浏览 0提问于2016-05-29得票数 0
7回答
什么是一个好的.Net统计数学包？
c#、math、statistics
我正在寻找一个做高等数学，统计，统计分布等的图书馆。
目前我正在寻找做二项分布和泊松分布的东西。
浏览 3提问于2009-10-12得票数 37
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2回答
你如何将假设检验应用于你的特征？
machine-learning、feature-selection、data-science-model、features
如何将假设检验应用于ML模型中的特征？比方说，我正在做一个回归任务，我想削减一些特性(一旦我训练了我的模型)来提高性能。如何应用假设检验来确定该特性是否有用？我只是有点困惑于我的零假设会是什么，重要性的水平，以及如何运行实验来获得特性的p值(我听说0.15的显着性水平是一个很好的阈值，但我不确定)。
例如。考虑到三台机器(A，B，C)的生产情况，我正在做一个回归任务来预测我工厂的成本。我对数据进行线性回归，发现机器A的p值大于我的显着性水平，因此，它在统计上没有显着性，我决定在我的模型中放弃这个特征。
数据如下所示
d = ('Cost': [44439, 43936, 444
浏览 0提问于2019-07-04得票数 2
3回答
我可以对相同的数据集先应用“分类”，然后再应用“回归”吗？
machine-learning、regression、classification、data-science、prediction
我是数据科学的初学者，需要一个主题的帮助。
我有一个关于某机构客户的数据集。我的目标是首先找出哪些客户将向该机构付款，然后找出付费客户将支付多少钱。
在这种情况下，我认为我可以首先通过“分类”找出哪些客户将支付，然后通过应用“回归”来确定将支付多少。
因此，首先我想要应用“分类”，然后将“回归”应用于此输出。我该怎么做呢？
浏览 0提问于2020-11-14得票数 1
3回答
特征应该是相关的还是不相关的，用多元回归分析进行特征选择？
classification、regression、feature-selection、pearsons-correlation-coefficient
我见过研究人员使用Pearson相关系数来找出相关特征--保留与目标相关值较高的特征。这意味着在分类问题中，相关特征为发现目标提供了更多的信息。然而，我们删除了一些冗余的特征，相关值可以忽略不计。
( Q1)与目标变量高度相关的特性应该包括还是从分类问题中删除？对这一步有更好的解释吗？
Q2)当涉及多个变量时，我们如何知道数据集是线性的？数据集是线性的是什么意思？
( Q3)如何检查非线性情况下的特征重要性？
浏览 0提问于2019-11-21得票数 6
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2回答
对于一个初学定量研究和统计的学生来说，哪一个是较好的开始统计工具:r还是IBM？为什么？
r、statistics、data-analysis、beginner、research
目前，我正在写我的研究设计。然而，对于我应该使用什么统计工具来进行数据分析，我仍然犹豫不决。我试着上网，对我的问题有不同的答案。
我注意到R(编程语言)和IBM社会科学统计软件包是在谈到这个问题时提到的两个反复出现的工具。那么哪一个更好？我需要一些洞察力，这样我才能解决这个难题。
提前感谢！
浏览 0提问于2021-12-29得票数 1
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1回答
二次分析与数据挖掘的区别
methods、statistics、data-mining、spss
我试图从为其他目的而建立的大型多维数据集中提取某些人口群体的消费模式。采用人工方法(SPSS)进行聚类和回归分析。这是否被认为是二次分析或数据挖掘？我理解统计分析和数据挖掘之间的区别，但在这种情况下，似乎是在……谢谢
浏览 3提问于2015-12-30得票数 0
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2回答
为什么某些统计数据不用于数据科学？
statistics、kaggle
我学过统计学，包括平均值，中位数，模式和不同的测试。
是Z检验、F检验和卡方检验，而且几乎全部参与
困难的数字数据预测挑战，如on kaggle和其他
我很少看到有人使用像z，f，chi这样的统计测试，
数据的规范化--我们都用方格图，条形图来表示意思，
中位数、模式等
我的问题是，这些测试在哪里是数据科学中不可或缺的一部分？
这些问题主要是基于设计研究的。
在数据科学问题中，最理想的情况是使用统计数据的哪一部分
当所有的统计数据都必须用于数据科学时，为什么只使用某些部分。
除了算法之外，我还在询问测试和其他统计数据。
浏览 2提问于2018-03-14得票数 0
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1回答
范畴变量与目标变量
categorical-data、correlation
虽然这里回答了一个类似的问题，但我想采取一种不同的方法。假设我有一个二元目标变量1/0和一个分类变量M/F，由此，我可以得到一个比例为p1的M和目标1的F，而p2的F是目标1的，N1和N2分别是M和F的总数。对H0: p1=p2进行测试是否明智？如果H0不能被拒绝，它是否表明性别与目标没有任何关联？
浏览 0提问于2019-06-03得票数 0
5回答
数值模式匹配
pattern-matching、numerical
我正在研究的一个项目需要一些数字模式匹配。我的搜索没有找到很多相关的匹配结果，因为大多数结果都是关于文本模式匹配的。我们的想法是，我们将有特定的波形模式，我们将需要关注并尝试将传入数据与我们将要构建的波形数据库进行匹配。这是我们需要匹配的其中一个波形的示例。
很明显，那里有一个模式，但峰值不会有完全相同的值，但波迭代的整体形状将非常相似。关于如何存储和稍后匹配这些模式和/或其他搜索词，我可以用来查找有关模式匹配主题的更多信息，有人对此有什么建议吗？
谢谢，蒂姆。
浏览 2提问于2010-04-20得票数 4
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假设非线性模型但没有具体说明时，应该使用哪种统计分析？
r、regression、clustering、linear-regression
我是一名心理学专业的学生/研究人员，我希望建立一个有3个变量的现象模型。这些变量之间的关系非常不清楚，但我假设这些变量在本质上是非线性的，这意味着我不应该使用线性回归或相关分析(比如说，学习的动机，测试的结果，以及成就感，对于有阅读障碍的人)。但是，由于我手头没有数据，所以数据分布的性质还不清楚。
我问过我的同事们，他们建议我使用GLM (广义线性模型)，但我不确定它是否合适，因为它是线性的。此外，即使它适用于非线性模型，我假设回归线的性质需要指定(例如，二项式)，但是你怎么做到的呢？这将是手工和探索性的？像AIC这样的信息规范似乎已经被利用了，但我认为它的本质还需要某种程度的具体说明。
我一
浏览 0提问于2022-04-18得票数 0
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当比较logistic模型时，ANOVA函数没有偏差p值。
r、statistics、logistic-regression、anova、model-fitting
我正在研究R.中的质量库的活检数据，我正处于建立一个logistic回归模型的初始阶段，以了解哪些变量对发生恶性肿瘤的概率有影响。我删除了所有丢失数据的行(大约16个观察)。所有变量本身都是重要的，所以我从包含所有变量的最充分的模型开始，而第三个变量(V3 -单元大小的一致性)在这个最完整的模型中最不重要。
我创建了另一个删除V3的模型。然后，我想使用anova()函数来查看这两种模型的匹配是否有显着性差异。然而，我从我的anova测试中没有得到p值。这是否意味着p值接近于1？在我的模型设置中，我犯了什么错误吗？
感谢您的所有输入！
#post removal of rows with mis
浏览 0提问于2018-03-05得票数 0
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我需要一个类来对正常总体进行假设检验。
java、image-processing、statistics、computer-vision
具体地说，我想生成一个容差区间，对于这个区间，我需要让x的Zx的值在标准法线上的某个值。
Java标准库有没有类似的东西，或者我应该自己开发？
编辑:具体地说，我希望在一组图像上做类似于线性回归的事情。我有两个图像，我想看看它们像素之间的相关度是多少。我想这也可能属于计算机视觉的范畴。
浏览 2提问于2011-01-13得票数 3
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软件开发与统计编程/分析相比如何？
r、statistics
统计分析/编程，是在编写代码。无论是描述性还是推断性，您都可以编写代码:导入数据、清理数据、分析数据和编译报表。
分析数据可能涉及许多曲折的统计过程，以及您查看数据的角度。最后，您有许多文件，有许多代码行，对数据执行任务。其中一些是可重用的，您可以将其封装为“具有良好的功能”。
“统计分析”的过程对我来说就像“编程”，但我不确定每个人的感觉都是一样的。
来自
软件开发一词通常用于指计算机编程活动，即编写和维护源代码的过程，而广义的术语则包括从所需软件的概念到软件的最终表现形式之间所涉及的所有内容。因此，软件开发可能包括研究、新开发、修改、重用、重新设计、维护或任何其他导致软件产品的活动。对于
浏览 2提问于2010-02-19得票数 14
2回答
一个热编码/不平衡列会导致聚类分析的偏差吗？
machine-learning、data-mining、clustering、k-means、one-hot-encoding
我想知道，对于某一特定特性，过多的列是否会导致对聚类分析的偏见。
例如，如果我的数据集有列= “来电”、“对外电话”、“失踪电话”、“年龄”，如果我运行诸如K-均值或混合模型之类的聚类算法，那么聚类结果是否会有偏差，因为它主要基于调用来分割数据集？
另一个例子是，如果我有两个分类列:颜色(‘红色’，‘蓝色’，‘绿色’)和形状(‘圆’，‘方形’)，在一个热编码后，颜色将扩展为三列，形状将扩展为两列。如果我在一个热编码的数据集中，颜色在分割数据方面会比形状有更大的权重吗？
浏览 0提问于2020-05-28得票数 2
3回答
处理大样本量的策略
logistic-regression、sampling
统计中没有一个众所周知的事实。随着样本数量的增加，更多的p值就变得重要了。
我正在研究一个由300万个样本组成的大规模样本(约占美国人口的1% )。这是一个Logistic回归，几种关系的p值分别为5%、1%和0%。
我把论文的摘要交给几个期刊看是否有兴趣。只有我提交给德国期刊(那些聪明的德国人，真的)发现这样一个非常大的样本可能更容易产生显着的p值，而我需要在某种程度上对此进行调整。
要明确的是，过大的样本大小不会产生虚假的p值。更多的小效果大小的效果开始显示显著的p值。
我希望你对如何处理这种情况的策略有意见，以便进行可靠的研究。我想过的一些策略是：
按照目前的情况进行研究，并且只考虑在某
浏览 0提问于2017-03-31得票数 2
1回答
与其他特征选择方法(如相关性、方差分析等)相比，何时应该使用相互信息进行特征选择？
machine-learning、feature-selection、mutual-information、anova、spearmans-rank-correlation
我有一个包含分类和连续/序数解释变量和连续目标变量的数据集。我试着用单向方差分析分类变量的特征，用Spearman的相关系数对连续/序数变量进行过滤，我正在使用p值进行过滤。然后，我还使用互信息回归从这两种技术中选择了不匹配的features.The结果。有谁能解释一下什么是差异，什么时候应该使用？
浏览 0提问于2020-06-17得票数 1
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4回答
机器学习/数据分析的类型
machine-learning
我正在寻找一个框架或图表，分类所有不同类型的数据分析/机器学习。我想用这个分类来组织我的知识/领域学习。
我所指的数据分析/ML类型的例子包括：-地理地图-图像识别(CV，OCR.)-信号处理-文本/语音理解
是否有对所有这些领域进行分类的图表/框架？
浏览 0提问于2019-11-21得票数 1
2回答
统计分析与数据挖掘
data-mining、statistics
为什么A/B检验、相关性和回归被认为是统计分析的方法，而“关联规则”则属于数据挖掘领域？
统计分析与数据挖掘的不同之处
浏览 0提问于2019-01-18得票数 1
1回答
机器学习中统计分析(统计重要特征)与特征消除的目的是什么？
machine-learning、classification、statistics
我正在为covid19症状(生病后)开发一个分类模型，我不理解统计分析的重要性(其中一些部分)。
1.首先:基本上我们进行状态分析来了解数据。然而，计算平均值、标准差的目的是什么，如下所示：
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0010482522000762#bib27
它会给我什么样的洞察力？
此外，他们还进行了统计检验，如X-平方，以寻找有统计学意义的特征。假设他们有大约15个“血液参数”，测试会告诉我们其中只有10个在统计学上是重要的。这是否意味着这5将不会用于培训和可以删除？
如果他们可以被删除:特征消除证明是一样的吗
浏览 0提问于2022-05-01得票数 1
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