连续型数据特征 数据特征值的应用 经验法则 盒须图 连续型数据特征 集中趋势 平均数 中位数(群体η\eta，样本X̃ \tilde{X}) 众数 选择：...
顺序统计量 将长度为 n 的数组升序排序后，则第 i 个位置的数字是该数组的第 i 小的量，称之为第 i 顺序统计量 数组最小值是第1个顺序统计量，最大值是第n个顺序统计量，中位数(又称下中位数)是第⌊...(n+1)/2⌋个顺序统计量 ⌊n⌋ 表示对 n 向下取整，⌈n⌉表示对 n 向上取整 最大值和最小值 若想要寻找n个数字里的最大值或最小值，只需要进行(n-1)次比较 int min = a[0];...} i += 2; } cout << "min:" << min << endl; cout << "max:" << max << endl; } 第i顺序统计量...如果想要找到数组里的第 i 顺序统计量，也就是第 i 小的数字，通常的办法是把整个数组排序，然后直接取出对应位置的数字。
mean inference for comparing two independent means inference for comparing two paired means 回顾 之前讲了Z统计量...Z统计量的总体逻辑是：假设H0成立，建立群体均值的正态分布。正态分布的均值是总体均值，标准差是σ/n−−√\sigma /\sqrt{n}，σ\sigma一般用ss估计。
概要 用统计指标对定量数据进行统计描述，常从【集中趋势】和【离中趋势】两个方面进行分析。
在往期推送中，米老鼠和大家介绍过评价弱工具变量偏倚的策略------孟德尔随机化之F统计量。...一般而言，当F 统计量大于经验值10时，我们认为工具变量法估计值的偏倚大约是观察性研究的10%，因此F大于10这个标准在孟德尔随机化研究中广为使用。然而，这样的盲目使用不见得是合理的。...从上表中我们不难看出，随着均分的子队列数目增加，观察性估计量比较稳定，2SLS和LIML的估计值和实际观察值越来越接近，但是每个子队列的平均F统计量在不断减少。...也即说明，等分的子队列数目越多，工具变量估计值越接近真实值，但这时候F统计量可能是比较小的。...从上表中我们不难看出单纯依靠F统计量大于10来判断弱工具变量偏倚是不可靠的，当然我们这里并不是否认F统计量的作用，在实际研究中，F统计量越大，确实偏倚会小，但不能拿F大于10作为“金标准”。
「统计描述」是指用统计指标和适当的统计图表来描述资料的「分布规律」及其「数量特征」，本文将介绍统计描述中的常见概念。...我们可以通过如下步骤计算频数分布（以连续变量为例）： 求极差（最大值和最小值之差） 确定组段数和组距 根据组距写出组段 分组划记并统计频数 计算得出的频数分布可以通过「频数分布表」或「频数分布图」进行展现
无偏估计量，数学期望等于被估计的量的统计估计量。 设^θ(X1,X2,…,Xn)是θ的估计量，若E(^θ)=θ，对一切θ∈Θ，则称^θ为θ的无偏估计量，否则称为θ的有偏估计量。...估计量的一种大样本性质:当样本容量n充分大时,估计量可以以任意的精确程度逼近被估计参数的真值。设n＝T (X1,X2,…,Xn)是未知参数θ∈Θ的估计量,其中Θ是θ的值域。
描述性统计量 第一部分：使用R语言基本函数进行统计描述 R语言是为统计分析而生的，它提供了大量灵活而使用的统计功能，其中最基础的就是一些描述性统计量，主要包括求和、均值、最值、方差、标准差...下面我们将在R语言中逐一学习一遍： # 基本统计量示例 ##创建相关变量 a <- c(1,2,3,NA,5) # 创建变量a b <- c("red", "white", "red", "blue",...) # 创建变量b c <- c(TRUE,TRUE,TRUE,FALSE,TRUE) # 创建变量c mydata <- data.frame(a,b,c) # 利用以创建的变量构建数据框 ##基本统计量计算...第二部分：使用“psych”包进行统计描述 上面的例子都是使用R语言基本函数进行统计描述，实际上R语言里面还有一个很强大的统计包---“psych“，这个R包一开始是计量心理学（Psychometric...在psych包中我们可以使用describe.by()函数直接获得数据的基本统计量，这里面有四个统计量trimmed（trimmed mean，切尾均值）、mad（median absolute deviation
在SAS使用统计相关的过程步输出结果的时候，结果经常会呈现在result中（以网页或者Lst的形式展现），那么你曾经是否纠结过如何将这些统计量的值自动提取出来，或直接输出到数据集中呢...那么今天小编将盘点一下...SAS中Ods Output 将统计量输出到数据集中的方式与技巧，如果有不当或错误之处，同时也邀各位前辈纠错... proc means统计量的输出 描述性统计中最基本的一个过程步，这个过程步可以算的东西也挺多的...还是右键查看属性，然后看名称，是不和ods output中的那个单词很像.... proc freq统计量输出 proc freq也是一个很常用的过程步，卡方检验啥的都可以用这个过程步....同样会产生统计量...卡方输出统计量：采用output形式输出统计量到指定数据集 CrossTabFreqs输出行列表的频数和百分率、 CMH输出CMH检验的统计量和p值、 FishersExact输出Fisher确切概率检验的...小结一下 基本上所以的统计过程步都可以利用上面的方法进行统计量的输出...并非小编举了3个过程步的例子，就只能这三个过程步用，几乎常见所有的统计相关的过程步都可以这样输出的统计量..例子不在多举，几万字也举不完
证明比较繁琐,参见<<算法导论>> ,直观上根据算法可知,只是不断的递归找该索引在的高区或者低区,没有排序,只是做了线性的选择,复杂度应为
《R语言实战》这本书上是这样描述by()函数的： 使用by()分组计算描述性统计量，它可以一次返回若干个统计量。...9.10929 9.03668 9.94821 9.96994 9.99839 这时，我们就可以对表达矩阵exp进行分组，将同一个symbol所对应的多个探针分成不同的组，并对每组探针进行统计...by()函数就可以返回每个分组里的统计结果，即每个symbol所对应的唯一探针IDprobe_id，存放在tmp里。
问题 如何使用R软件计算下列统计量：均值、中位数、标准差、方差、协方差和相关系数。...R软件中，用简单的函数便能完成标准差和其他基本统计量的计算。...一般来说，函数参数是一个数值向量，而函数返回计算出的统计量： > x <- c(0,1,1,2,3,5,8,13,21,34) > mean(x) [1] 8.8 > median(x) [1] 4 >...对于R软件返回的结果你应该慎重地考虑：数据中的缺失值是否会严重影响统计结果？
对与传统计量模型（如GARCH）与深度学习模型（如LSTM），哪类模型预测的准确度更高，学术界一直没有停止过讨论，本文搜集了近几年关于LSTM用于波动预测的论文。为大家在波动预测模型建模提供参考。...一般来说，神经网络优于其他模型，因为相比传统计量模型，神经网络能够处理预测特征之间的非线性关系，而且高维的特性能够更好地逼近未知或可能存在的复杂的逻辑。...循环神经网络的表现优于所有传统的计量经济学方法。此外，通过LSTM捕获长期依赖似乎也可以提高在高度波动时期的预测精度。...实验结果也表现，LSTM模型的预测精度显著优于传统的计量模型，如GARCH模型。...但在呈现均值回归的波动率预测上，LSTM已经吊打了大部分传统计量模型。 所以很多还在怀疑深度学习到底能不能用在量化上的顾虑可以打消了。 论文下载 后台回复：LSTMYYDS
这个性能由不同的统计量来度量，包括准确率（ accuracy ）、精确率（ precision ）、召回率（ recall ）等等。选择我们会根据某个特定的应用场景来选择相应的统计量。...例如，在二类分类问题中，精确率和召回率都是简单和直观的统计量。 而另一方面，目标检测则是一个相对不同且很有意思的问题。 ...这个统计量也叫做 Jaccard 指数（Jaccard Index），是由 Paul Jaccard 在 20 世纪初首次提出的。 要获得交集和并集的值，我们首先把预测边界框覆盖在参考边界框之上。
在此基础上，有学者提出使用F统计量来评估弱工具变量效应，它的具体计算公式如下： 这里N代表暴露GWAS研究的样本数，k代表IV的个数，R2是IV解释暴露的程度（回归方程的决定系数）。...当然，有时候我们通过上述方式也是无法获取R2的，这时候我们便无法获取F统计量了，唯一的方法便是联系GWAS文章的通讯作者。...从传统经验角度来看，当F统计量小于10时，我们通常会认为使用的遗传变异是弱工具变量，这可能会对结果产生一定的偏倚，此时我们对结果的解释需要十分谨慎。...虽然现在也有学者认为F统计量可能并不是一个非常好的评估弱工具变量偏倚的工具，但我们现阶段还是先使用F统计量，毕竟它是被广泛应用且证实效果良好的方法，而其他的新方法还需要经过更多的实践检验。...小结：我们可以使用F统计量来评估弱工具变量偏倚，一般F统计量大于10是比较好的，当然能大于100是更好的。
Markowitz的最新论文中，提出了一种新的相关性度量指标Gerber统计量，相对传统的协方差矩阵，这个统计量的表现来的更加稳健。...Gerber矩阵 有了Gerber统计量，我们就有了Gerber矩阵，我们用 表示。在矩阵 中，第 行 列的值 表示标的 的Gerber统计量。...由此作者改进了Gerber统计量的计算方法。...Gerber统计量与Pearson相关系数的比较 1、相关系数基于所有历史数据进行计算，而不管两者是否是同向涨跌，这其中可能包括了部分噪音，导致相关系数对较小的同向涨跌比较敏感。...2、而Gerber统计量，正如等式11的分母所示，仅包含了显著涨跌的数据，这使得Gerber统计量比Pearson相关系数更稳健。
ROC曲线下面积（AUC）等于C-统计量，所以IBM SPSS软件也可以计算C-统计量，在此不再赘述。 当我们通过训练集建立回归模型时，我们如何科学地评估回归模型预测的准确性？...然后，在这45个人中，与真正生病的50个人相重叠的人数直接决定了你的模型预测能力的准确性，我们称之为“准确度”，其通常通过ROC曲线和C统计量来衡量（Logistic回归模型中的AUC等于C统计量）。...Indexes”参数C，即C统计量。...Indexes”参数C，即C统计量。C-Statistics = 0.738. ?...小结 到目前为止，本节中对Logistic回归中计算C统计量的三种方法的演示已经完成。实际上，无论使用哪种方法，都不会直接给出C统计的标准误，因此置信区间的计算非常麻烦。
设 X 1 ∼ χ 2 ( m ) , X 2 ∼ χ 2 ( n ) X_{1} \sim \chi^{2}(m), X_{2} \sim \chi^{2}...
——————————————————————————————————————————————————— 三、统计量 对数据集的操作。
昨天分享了描述性统计量相关内容，今天把昨天剩下的部分写完， 昨天文章链接： 6.数据分析(1) --描述性统计量和线性回归(1) 前言：在针对非物理信号分析的时候，例如用户数、用户经常出入的地点、疾病感染人数等...，这部分涉及到数据分析知识，本文分享一下Matlab常用的描述性统计量函数和线性回归的基本应用。...该统计量表明通过拟合模型得到的值与模型可预测的因变量的匹配程度。拟合模型的残差方差定义 R2： R2 = 1 – SSresid / SStotal SSresid 是与回归的残差的平方和。...您可获得更接近数据的拟合，但代价是模型更为复杂，此时需要对该统计量R2进行改进，调整 R2 中包括了一项对模型中项数的罚值。因此，调整 R2 更适合比较不同的模型对同一数据的拟合程度。...在上面的示例中，与线性拟合相比，使用三次拟合使这两种统计量都有所增加。线性拟合并非始终差于更高阶拟合：更复杂拟合的调整 R2 也有可能低于更简单的拟合，此时表明增加复杂度并不适当。
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