《临床营养管理 节选95》重复测量数据分析
(1)研究目的比较各次测量数据有无差别。(2)研究设计单个处理组重复测量设计。(3)变量类型数值变量。(4)数据分析可采用重复测量方差分析、广义估计方程和(广义)线性混合模型。4.两组或多组重复测量(测量≥3次)(1)研究目的有两个:①K(组数)种干预措施是否有效;②K种干预措施疗效有无差异。(2)研究设计...
用AI给化石算命!别笑 想法上了Nature
例如,使用传统形态描述方法的研究表明,在灭绝事件期间,菊石(一种鹦鹉螺的古生物远亲)的形态差异几乎没有减少,表明灭绝事件没有形态选择性;相反,使用其他研究方法,如使用综合离散特征分析(根据形态变化范围最大和最小值、数据方差之和与数据的中位数综合分析),则表明菊石在灭绝事件中形态多样性显著减少,支持了灭绝事件...
机器学习面试的 12 个基础问题|算法|导数|神经网络_网易订阅
算法1:批归一化变换,在一个mini-batch上应用于激活x。批归一化是一种用于训练神经网络模型的有效方法。这种方法的目标是对特征进行归一化处理(使每层网络的输出都经过激活),得到标准差为1的零均值状态。所以其相反的现象是非零均值。这将如何影响模型的训练:首先,这可以被理解成非零均值是数据不围绕0...
Excel怎么计算一组数据的标准方差
1、首先,我们在Excel中输入一系列数据,2、在空白表格中输入“=stdeva()"公式,3、将表格定位在公式括号中,并选中所有的数据后,敲入回车键后,就计算出了,这一系列数据的标准方差,
官员规模怎么隐形扩张的?一份40年数据的蹊跷发现|文化纵横
表3报告了误差修正模型的结果,模型1和2分别以政府雇员规模总量和官民比作为因变量。调整后R平方数值表明两个模型引入的自变量可以解释55%~65%的因变量差异。就模型1而言,人口总量和人均GDP在模型中都没有通过显著性检验,表明中国人口增长与经济增长对政府雇员规模可能并不存在因果关系。瓦格纳法则关于政府规模随经济...
因子溢价与因子择时:一个世纪的数据验证
我们将利差定义为假设市场条件不变的情况下,资产的预期收益率(www.e993.com)2024年8月6日。对于股票指数,以期货近月合约对现货的贴水来衡量,因为这一数据1990年前不可得,我们采用超额股息收益率来衡量1990年前的数据;对于货币,利差等于两国短期利率差;对于国债,等于10年期收益率减去3月期利率;对于大宗商品,以假设期货曲线没有变化的情况下,持...
给儿子的第一封信 | 数据正在改变的未来
以前的营销针对的是一个粗放的群体,我们会用均值(方差)这些统计变量对这些群体做描述,贴标签,比如海飞丝针对的是“平均年收入5万美金的中产阶级家庭”——你作为“中产阶级女性”中的一员,就这样被“平均”了。而现在的世界已经变了:通过在线数据的连接,每个人的喜好特质很容易变成“显性”凸显出来,换句话说,...
数据科学岗位必备面经:17个热点问题如何回答?(一)
例如,以一个总统选举调查作为例子,我们可以通过偏差和方差的双重透镜解释调查中的错误:从电话簿中选择调查参与者会导致偏差;小样本量会导致方差。最小化总模型误差依赖于偏差和方差误差的平衡。理想情况下,模型是低方差的无偏差数据的集合的结果。然而不幸的是,模型变得越复杂,它的趋势是偏差越小,但方差越大;...
干货|作为一个合格的“增长黑客”,你还得重视外部数据的分析!
1.1描述型数据分析描述型分析是用来概括、表述事物整体状况以及事物间关联、类属关系的统计方法,是上述四类中最为常见的数据分析类型。通过统计处理可以简洁地用几个统计值来表示一组数据地集中性(如平均值、中位数和众数等)和离散型(反映数据的波动性大小,如方差、标准差等)。
100+数据科学面试问题和答案总结-基础知识和数据分析
方差:方差是由于复杂的机器学习算法在模型中引入的误差,模型会从训练数据集学习噪声,在测试数据集上表现很差。它会导致高灵敏度和过拟合。通常,当增加模型的复杂性时,会看到由于模型中较低的偏差而导致的误差的减少。然而,这种情况只会在特定的点发生。当模型变得更复杂时,最终会过度拟合型,因此你的模型将开始变...