人力资源的数据分析除了要掌握 人力资源的专业度以外,我们也需要了解一些数据和统计学的专业基础知识,特别是在薪酬的数据分析中,就会涉及到回归函数,相关性分析,指数函数等,在人力资源的数据分析中,有一个基础统计学的概念很多同学都会关注,就是离散度的分析,数据的离散度是来分析判断一组数据的稳定的关键指标,我们在人力资源的应用中,会用离散度里的方差,标准差等数据来分析员工的绩效稳定性,今天我们就来聊一聊数据的离散度。
【GaintPandaCV导语】F8Net用定点化量化方法对DNN进行量化,在模型推理只有8-bit的乘法,没有16-bit/32-bit的乘法,采用非学习的方法即标准差来定小数位宽。目前是我看到的第一篇硬件层面全8-bit乘法的模型推理的方法。
为了改进蝴蝶算法容易陷入局部最优和收敛精度低的问题,本文从三个方面对蝴蝶算法进行改进。首先通过引入柯西分布函数的方法对全局搜索的蝴蝶位置信息进行变异,提高蝴蝶的全局搜索能力;其次通过引入自适应权重因子来提高蝴蝶的局部搜索能力;最后采用动态切换概率 p p p平衡算法局部搜索和全局搜索的比重,提升了算法的寻优性能。因此本文提出一种混合策略改进的蝴蝶优化算法(CWBOA)。
因为公号迁移的原因,之前很多的文章都找不到了,就有小伙伴建议我把之前写过关于机器学习的文章再重新发一遍。于是我又花了点时间,重新整理了一下之前的文稿。
3 这个公式的计算方法是先按照行求平均值得到一个向量a,按行求标准差得到一个向量b,最后是按照列来进行abs(x-a)/b
参考链接: Python中的统计函数 2(方差度量) 转载自:博客园:寻自己 https://www.cnblogs.com/xunziji/p/6772227.html?utm_source=it
期望这个概念我们很早就在课本里接触了,维基百科的定义是:它表示的是一个随机变量的值在每次实验当中可能出现的结果乘上结果概率的总和。换句话说,期望值衡量的是多次实验下,所有可能得到的状态的平均结果。
数据处理是日常科研工作中很重要的一部分,这里就会涉及到统计学知识。但说真的,统计是一个难倒了很多人的学科,科研本身就是个被动掉头发的事情,遇到了统计之后,很多人都会为此主动薅掉无数根头发,平日里大家总是觉得现在有那么多方便快捷的数据软件,直接分析就好了,但是这种投机取巧的想法,并不是长久之计,而且不学习统计学,你可能分析方法用错了,都不知道。笔者最近也是在整理实验数据,所以,给大家整理了一些统计学的基本知识以及统计学在Graphpad prism里的应用,希望可以集思广益,帮到大家。
除了np.mean函数,还有np.average函数也可以用来计算mean,不一样的地方时,np.average函数可以带一个weights参数:
身高(到肩膀)是:600mm、470mm、170mm、430mm 和 300mm。
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。
基金业绩评价这种事,无非也就是那么几个指标,Sharpe ratio,Treynor Ratio,InformationRatio,Jensen‘s alpha,当然啦,还有一些特立独行的,不过一般教科书上就是这几个。
“A/B测试不一定是最好的评估方法。它不是万能的,但不会A/B测试肯定是不行的。”
上图是万圣节的一周,在捣蛋和给糖之间,数据极客们在社交媒体上为这个可爱的网红词汇而窃窃私语。
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
数据的集中趋势描 述是寻找反映事物特征的数据集合的代表值或中心值,这个代表值或中 心值可以很好地反映事物目前所处的位置和发展水平,通过对事物集中 趋势指标的多次测量和比较,还能够说明事物的发展和变化趋势。国家 的人均GDP就是一个集中趋势指标,虽然每个人对国家的GDP贡献度不 一样,但是人均GDP能够代表每个人对国家GDP的平均贡献度,从而反 映一个国家的经济发展水平。
大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。 三点估算也称PERT法,在计算每项活动的工期时都要考虑三种可能性,计算最悲观的工期、最可能的工期、最乐观的工期,然后再计算出该活动的期望工期,PERT法计算的是期望工期. 用PERT法计算工期,我们必须记住下面三个公式(P代表最悲观工期;M代表最可能工期;O代表最乐观工期) PERT公式
箱线图(Box Plot):是由一组数据的最大值(maximum),最小值(minimum),中位数(median),两个四分位数(quartiles)这五个特征值绘制而成的,它主要用于反映原始数据分布的特征,还可以进行多组数据分布特征的比较。
机器学习的世界是以概率分布为中心的,而概率分布的核心是正态分布。本文说明了什么是正态分布,以及为什么正态分布的使用如此广泛,尤其是对数据科学家和机器学习专家来说。
我们从高中就开始学正态分布,现在做数据分析、机器学习还是离不开它,那你有没有想过正态分布有什么特别之处?为什么那么多关于数据科学和机器学习的文章都围绕正态分布展开?本文作者专门写了一篇文章,试着用易于理解的方式阐明正态分布的概念。
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
前面讲了大数定理,讲了中心极限定理,有读者留言让讲讲切比雪夫定理,安排。这一篇就来讲讲切比雪夫定理。
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)
公众号与点宽DigQuant量化社区开展了本期研究合作。 大家应该前段时间就知道 Alpha 101 了吧,很多人有去做,但是做的大多数都是简单的进行了一个复现,没有过多的区深究每个因子的涵义。本期推文我们和点宽合作,推出一个系列。来很系统的介绍 Alpha 101 。 社区俱乐部成员把 WorldQuant Alpha 101 的每个因子都了做一次最详细的解释和回测研究,一层一层的去拆分因子,把每个公式都说清楚。我们不讨论这些因子是否都是有效的,我们更多的是希望通过我们分析因子背后的金融意义,帮助大家
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一、百度百科上方差是这样定义的: (variance)是在概率论和统计方差衡量随机变量或一组数据时离散程度的度量。概率论中方差用来度量随机变量和其数学期望(即均值)之间的偏离程度。统计中的方差(样本方差)是各个数据分别与其平均数之差的平方的和的平均数。在许多实际问题中,研究方差即偏离程度有着重要意义。 看这么一段文字可能有些绕,那就先从公式入手, 对于一组随机变量或者统计数据,其期望值我们由E(X)表示,即随机变量或统计数据的均值,
大家看文献,或者自己做文章的时候应该都接触过误差线。误差线是通常用于统计或数据科学,用来显示潜在的误差或相对于系列中每个数据的不确定程度。误差线可以用标准差或标准误差,一般用标准差(standard deviation)。
技术中心的年度研发效能报告已于前不久发布,在吞吐的分析中,我们新增了一个指标「标准差」(计算公式见图1)。
做统计相关系统的朋友一定都会学习过什么正态分布、方差、标准差之类的概念,在 PHP 中,也有相应的扩展函数是专门为这些统计相关的功能所开发的。我们今天要学习的 stats 扩展函数库就是这类操作函数。当然,本身我并没有做过什么类似的系统,对这些概念也是一知半解,所以今天学习的内容也只是基于个人的理解以及原来稍微接触过的一些内容。不过据说 Python 在这方面就相对来说会更加强大一些,毕竟是万能胶水语言,而且也是在统计领域获得成功之后才慢慢被大众接受的一门语言,有兴趣的同学可以自己研究一下。
概率是指的对于某一个特定事件的可能性的数值度量,且在0-1之间。我们抛一枚硬币,它有正面朝上和反面朝上两种结果,通常用样本空间S表示,S={正面,反面},而正面朝上这一特定的试验结果叫样本点。对于样本空间少的试验,我们极易观察出他们样本空间的大小,而对于较复杂的试验,我们就需要学习些计数法则了。
众所周知,统计学是数据分析的基石。学了统计学,你会发现很多时候的分析并不那么准确,比如很多人都喜欢用平均数去分析一个事物的结果,但是这往往是粗糙的。而统计学可以帮助我们以更科学的角度看待数据,逐步接近这个数据背后的“真相”。大部分的数据分析,都会用到以下统计方面的知识,可以重点学习:
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。
首先,要做一件事情首先要搞清楚的是:为什么要这么做?随着年纪越来越大,越来越觉得时间珍贵,所以每一分钟都要用好。而参加这个兴趣小组的原因很简单,想进一步提升自己的能力!
描述性统计是借助图表或者总结性的数值来描述数据的统计手段。数据挖掘工作的数据分析阶段,可以借助描述性统计来描述或总结数据的基本情况。
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。
CPK:Complex Process Capability index 制造过程能力指标。顾名思义,是用来衡量制造过程能力的一个指标。
完全独立随机设计的两样本均数的比较,其目的是检验两样本所来自总体的均数是否相等。例如两个不同版本的测试程序对产品温度控制是否一样;两种不同的加工方法加工出的工件长度是否一样等。
道德经云:”道生一,一生二,二生三,三生万物“。学习知识亦是如此,一个概念衍生出两个概念,两个概念演化出更小的子概念,接着衍生出整个知识体系。
本文作者为纽约市立大学在读博士生 Fahd Alhazmi,专注于神经科学、人工智能和人类行为研究。
标准差是方差的平方根。标准差能反映一个数据集的离散程度,标准偏差越小,这些值偏离平均值就越少,反之亦然。标准偏差的大小可通过标准偏差与平均值的倍率关系来衡量。平均数相同的两个数据集,标准差未必相同。
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。
来源:DeepHub IMBA本文约1200字,建议阅读5分钟可变性的最佳衡量标准取决于不同衡量标准和分布水平。 variability被称作变异性或者可变性,它描述了数据点彼此之间以及距分布中心的距离。 可变性有时也称为扩散或者分散。因为它告诉你点是倾向于聚集在中心周围还是更广泛地分散。 低变异性是理想的,因为这意味着可以根据样本数据更好地预测有关总体的信息。高可变性意味着值的一致性较低,因此更难做出预测。在统计学中,我们的目标是测量一组特定数据或一个分布的变异性。简单来说,如果一个分布中的数据值是相同的
variability被称作变异性或者可变性,它描述了数据点彼此之间以及距分布中心的距离。
今天的干货,不是一般的干,噎死人那种干。没下面这些准备的话直接退出吧,回去度娘啊谷哥啊弄懂是什么东西再回来。 知识储备必须有这些: BitMap知识。概率论二项分布。泰勒展开。函数求极限。求期望值。求方差、标准差。log对数变换。极大似然估计。 照例甩一波链接。 大数据计数原理1+0=1这你都不会算(一)No.47 <- HashSet 大数据计数原理1+0=1这你都不会算(二)No.50 <- BitMap 大数据计数原理1+0=1这你都不会算(三)No.51
今天有人问我遗传变异系数怎么计算, 我第一次听说这个概念, 一般来说, 大家在汇总统计中经常计算最大值, 最小值, 方差, 标准差, 变异系数, 这里的变异系数就是标准差除以平均数.
“超级引擎”是一家专门生产汽车引擎的公司,根据政府发布的新排放要求,引擎排放平均值要低于20ppm, (ppm是英文百万分之一的缩写,这里我们只要理解为是按照环保要求汽车尾气中碳氢化合物要低于20ppm)。公司制造出10台引擎供测试使用,每一台的排放水平如下:
一是 集中程度,反映一组数据的普遍性,通常采用的统计量有平均数、中序数、中位数、众数等;
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