作者 | Indhumathy Chelliah 编译 | VK 来源 | Towards Data Science
s^2 = \frac {1}{n-1} \sum_{i=1}^n \left(x_i - \overline{x} \right)^ 2
我们在日常生活中做出决定时，总会在心里提前打个“小算盘“——估算一下概率值P，研究者做某项检测，根据概率值P，得出最终的结果；资本家做投资，根据以往数据的统计分布，估算P值，得出最终的决策等等。P值在潜移默化地影响着我们的生活，那么有没有想过我们所依赖的P值到底可靠吗？
宾夕法尼亚大学的Raquel E. Gur教授及其研究团队，利用样本量高达9498的费城神经发展队列研究（不同于一般的纵向研究，属于纵向展开但不是同一个被试）数据库（PNC），收集了1601名青年人的脑影像数据，从社会经济地位（socioeconomic status,SES）和创伤性应激事件（ traumatic stressful events ,TSEs）的经历两个方面研究环境对年轻人的心理、行为和脑发育的影响，结果表明低SES（低社会经济地位）和TSEs（创伤性应激事件经历）是影响认知神经发育和脑结构及功能的独立因素，低SES和经历过TSE的青年人具有较早的生理发育和脑发育特征。研究进一步强调了环境因素对神经发育影响的重要性，研究结果发表在JAMA Psychiatry杂志。
在人力资源的数据分析中，我们经常会看到很多统计学的知识，很多同学对统计学的知识都不是特别的了解，从这期开始我们和大家聊一聊在人力资源数据分析中的统计学，以及这些统计学的应用，今天我们聊的是标。
用少量数据来概括大量数字是日常生活中常见的。那么可以用少量所谓汇总统计量或概括统计量(summary statistic)来描述定量变量的数据。任何样本的函数，只要不包含总体的未知参数，都称为统计量(statistic)，那么样本的随机性决定了统计量的随机性。
最近，挪威精神疾病研究中心的Dag Alnæs、Tobias Kaufmann等人在JAMA Psychiatry上发文，研究了儿童和青少年的白质纤维束属性与其遗传认知能力和精神病理学的关系。他们以748名8岁到23岁的儿童和青少年作为被试，收集了他们的基因信息，一般认知能力(流体智力)和精神与心理健康问卷，并采集了他们的弥散脑成像数据。最终发现：个体遗传的一般认知能力和精神病理因素与其白质纤维属性的特定模式有关，这表明大脑白质纤维连接障碍在精神疾病易感和症状增加的个体中，是一种跨诊断的大脑表型。 关键词：
标准差是反应数据离散程度的一种量化的形式，通过标准差的数据我们可以分析判断整个数据组的稳定性，比如我们要分析一个篮球运动员的得分稳定性，我们就取其一个赛季的每场球赛的得分，然后对这组数据求标准差，就可以分析判断他的得分稳定性。
通常情况下是为了消除量纲的影响。譬如一个百分制的变量与一个5分值的变量在一起怎么比较？只有通过数据标准化，都把它们标准到同一个标准时才具有可比性，一般标准化采用的是Z标准化，即均值为0，方差为1，当然也有其他标准化，比如0--1标准化等等，可根据自己的数据分布情况和模型来选择。
python100天还在继续，到第三周的时候就显得有点难啃了，笔记中很难进行很好的转述，因此就对原有的python3笔记进行补充。今天的推送主要解决不同方式下的柱形图可视化，当然主要要使用python。R真香。
视频业务快速发展，已经从强调用户规模走向注重提升服务品质的阶段。消费者对观看体验的要求不断提高，提升视频用户体验质量已经成为视频服务的主要竞争因素。
如上图，可以看到中间的分割点，此中心代表likert反应的中心。两边分别是低水平和高水平分别对应的百分比是柱状图两侧的数值。当然，我们如果不是通过中心定义高低水平，那么可以自定义，也可以不用标注：
写在前面 在工作中，经常利用多个数据指标对整体进行综合评价，需要把多个数据压缩成一个综合指标，这就是多指标综合评价方法。 耐心学完本期内容，足够装X一整年。 专业内容 专业术语的名称能吓死人，不用深究。 实际内容很简单，一个案例你就可以完全掌握。 一个案例 富帅们看着美女数据，在进行激烈的讨论... 那么，李富帅喜欢的“综合起来最好的”类型，到底是哪个？ 小龙女是最好的？虽然她最高，但是体重和胸围都不是最优的 赵敏头发是最长的，但是其他数据也不是最好 要找出“综合最好的”，需要把各项数据进
本文根据 2022.05.28 日，《前端早早聊大会》 的“性能”专场分享整理而来。
其实沙画的笔触模拟是非常复杂的，本篇我们来实现一个非常简单的笔触形式，也就是通过randomGaussian()来模拟沙子的笔触分布情况。
作者：Dishashree Gupta 翻译：闵黎 卢苗苗 校对：丁楠雅 本文长度为6500字，建议阅读20分钟 本文是Analytics Vidhya所举办的在线统计学测试的原题，有志于成为数据科学家或者数据分析师的同仁可以以这41个问题测试自己的统计学水平。 介绍 统计学是数据科学和任何数据分析的基础。良好的统计学知识可以帮助数据分析师做出正确的商业决策。一方面，描述性统计帮助我们通过数据的集中趋势和方差了解数据及其属性。另一方面，推断性统计帮助我们从给定的数据样本中推断总体的属性。了解描述性和
引用MBA智库百科的原文：内部审计，是建立于组织内部、服务于管理部门的一种独立的检查、监督和评价活动，它既可用于对内部牵制制度的充分性和有效性进行检查、监督和评价，又可用于对会计及相关信息的真实、合法、完整，对资产的安全、完整，对企业自身经营业绩、经营合规性进行检查、监督和评价。
大多数的富集工具都是以列表和复杂等级树显示。Cluoego可视化归纳相似的过程或通路。主要是GO和KEGG ,并且作者可以设置自己的阈值动态改变网络。 Cluego有两个主要的特征：1.根据基因列表，可以用于terms的可视化，2，两个clusters的功能解释的比较。
它们都是从激活函数的输入来考虑、做文章的，以不同的方式对激活函数的输入进行 Norm 的。
常用的Normalization方法主要有：Batch Normalization（BN，2015年）、Layer Normalization（LN，2016年）、Instance Normalization（IN，2017年）、Group Normalization（GN，2018年）。它们都是从激活函数的输入来考虑、做文章的，以不同的方式对激活函数的输入进行 Norm 的。
今天，讲一个数据分析或机器学习里非常重要的概念，置信度和置信区间。为什么说置信度和置信区间非常重要？举个例子。
本文主要介绍如何在两个图像之间实现颜色迁移的功能。给定任意两个图像，一个源图像，一个目标图像，然后可以将源图像的颜色空间迁移到目标图像。
数据科学的一个重要方面，是发现数据可以告诉我们什么未来的事情。气候和污染的数据说了几十年内温度的什么事情？根据一个人的互联网个人信息，哪些网站可能会让他感兴趣？病人的病史如何用来判断他或她对治疗的反应？
Mongodb 2.2 开始就提供了数据Aggregation Pipeline (聚合管道)用于简单数据分析统计,包括计数(count),求和(sum),均值(average),标准差(stddev) 等. 这个特性相较以前的 Map Reduce 方式提升了很多. 遗憾的是在服务端代码上使用 Aggregation Pipeline 还是需要使用比较繁复的 API, 包括 Spring Data 和 Morphia 提供的 API. 这大多是因为 Aggregation Pipeline 需要兼顾各种情况, 比如嵌入数组的 rewind, 还有对第一次聚合数据进行再聚合等.
最近和朋友聊到买房问题，所以对某二手房价格信息进行了爬取，爬虫见本公众号另一篇文章。
本文转自知乎作者G-kdom文章：常用的 Normalization 方法：BN、LN、IN、GN。AI科技评论获授权转载，如需转载请联系原作者。
引言：在数据分析时，对大量信息进行归纳是最基本的任务，而这就需要用到描述统计方法。
先说结论：方差单位和数据的单位不一致，没法使用。标准和数据的单位一致，使用起来方便。具体说下吧。
本章是关于特殊数组和通用函数的。 这些是您每天可能不会遇到的主题，但是它们仍然很重要，因此在此需要提及。**通用函数（Ufuncs）**逐个元素或标量地作用于数组。 Ufuncs 接受一组标量作为输入，并产生一组标量作为输出。 通用函数通常可以映射到它们的数学对等物上，例如加法，减法，除法，乘法等。 这里提到的特殊数组是基本 NumPy 数组对象的所有子类，并提供其他功能。
猴子数据分析训练营的第2关视频课程是《如何看懂数据？》，根据同学在训练营里的讨论，我对常见问题进行了整理和回答。
偏度（skewness）是用来衡量概率分布或数据集中不对称程度的统计量。它描述了数据分布的尾部（tail）在平均值的哪一侧更重或更长。偏度可以帮助我们了解数据的偏斜性质，即数据相对于平均值的分布情况。
现在使用实际的2400亿个细胞计算均值，也就是总体均值（Population Mean）
当我们想了解不同年级的学习态度是否有区别，进而提供有针对性的教学方案，又或者分析不同职业对某产品的购买意愿是否有差异，进而根据分析结果精准投放广告。以上这些分析两个及两个数据之间的差异情况都可以使用同一种分析方法——方差分析。
局灶性脑损伤是深入了解潜在神经、精神症状的神经解剖学基础。几十年前就已有对中风和脑肿瘤的左额叶损伤和抑郁有关的相关研究报道。随后的研究进一步阐明了这种关联与背外侧前额叶皮层(DLPFC)病变的关系。这些病灶的定位研究非常重要，因为抑郁症是脑卒中发病率和死亡率的独立预测因子。其次，这些病变的定位研究对于深入了解原发性抑郁症的神经解剖学也很重要，包括治疗靶点的确定。
大家好，关于Python数据分析的工具我们已经讲了很多了，相信一直关注的读者对于Pandas、NumPy、Matplotlib的各种操作一定不陌生，今天我们就用一份简单的数据来学习如何使用Python进行数据分析，本文主要涉及下面三个部分：
学习曲线是一种评估机器学习模型性能的可视化工具，它可以帮助我们理解模型在不同训练数据大小下的表现。在本篇博客中，我们将深入介绍学习曲线的概念，并使用 Scikit-Learn 中的工具绘制学习曲线。
事实是否可靠，我们该问谁？我们该如何分析和判断？ 平均数在寻找数据典型值方面是一个好手段，但是平均数不能说明一切。平均数能够让你知道数据的中心所在，但若要给数据下结论，尽有均值、中位数、众数还无法提供充足的信息。分析数据的分散性和变异性，可以更好地认识和理解数据。通过各种距和差来度量分散性和变异性。 使用全距区分数据集 平均数往往给出部分信息，它让我们能够确定一批数据的中心，却无法知道数据的变动情况。 通过计算全距（也叫极差），轻易获知数据的分散情况。全距指出数据的扩展范围，计算方法是用数据集中的最大数减去
这里用到的是R语言的内置数据集sample_n_by()函数很有用，能够分组随机抽样%>% 是管道符 是将前面的结果传输给后面的函数
本届共有9122篇论文提交，其中2334篇被接收，占比26% ，接受率较前几年的20%左右水平明显上升。
快速阅读 思维导图 常用统计量 python实现 思维导图 📷 常用统计量 描述型统计学常用统计量与数学符号 📷 python实现 1、基本统计量的python实现 #导入包 import pandas as pd import numpy as np from scipy import stats import math """ Scipy是一个高级的科学计算库，Scipy一般都是操控Numpy数组来进行科学计算， Scipy包含的功能有最优化、线性代数、积分、插值、拟合、特殊函数、快速傅里叶
在 Excel 中，stdevp 是计算样本总体标准偏差的函数，它反映了相对于平均值的离散程度。但在 PHP 里是没有该函数的，要计算标准偏差时，只能自己进行写算法，十分不便。于是查询相关资料和公式，总结出了以下代码。
变异系数法(Coefficient of variation method)又称”标准差率”（标准差与平均数的比值）是直接利用各项指标所包含的信息，通过计算得到指标的权重。是一种客观赋权的方法。此方法的基本做法是:在评价指标体系中，指标取值差异越大的指标，也就是越难以实现的指标，这样的指标更能反映被评价单位的差距。例如，在评价各个国家的经济发展状况时，选择人均国民生产总值(人均GNP)作为评价的标准指标之一，是因为人均GNP不仅能反映各个国家的经济发展水平，还能反映一个国家的现代化程度。如果各个国家的人均GNP没有多大的差别，则这个指标用来衡量现代化程度、经济发展水平就失去了意义。
导读：在数据分析方法论（干货）中介绍了数据分析的整体方法论，其中，对比分析是最基础、最常用的方法之一，本期就围绕对比分析的定义、原则、对象和方法进行介绍。
统计分析是数据分析的重要组成部分，它几乎贯穿整个数据分析的流程。运用统计方法，将定量与定性结合，进行的研究活动叫做统计分析。而pandas是统计分析的重要库。
2023年12月2日，西安交通大学龙建纲教授团队，联合西安交通大学孟德宇教授，在Briefings in Bioinformatics上发表文章MESPool: Molecular Edge Shrinkage Pooling for hierarchical molecular representation learning and property prediction。
一、重要性 对神经疾病亚型进行鉴别可以提高临床和研究的精确性。现已有研究关注临床症状亚组，但仍需考虑更广泛的临床谱系、理清疾病轨迹并且调查基因相关性。
本文档用于比较六个不同统计软件程序（SAS，Stata，HLM，R，SPSS和Mplus）的两级分层线性模型的过程和输出。
本文用于比较六个不同统计软件程序（SAS，Stata，HLM，R，SPSS和Mplus）的两级分层线性模型的过程和输出。
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