数据分析中,哪些统计学是必须掌握的?认证CDA对从业有帮助吗?

离散程度度量:极差、方差、标准差、四分位数间距。分布形状度量:偏度(描述数据分布的不对称性)、峰度(描述数据分布的尖锐度或平坦度)。概率论基本概率:事件的概率、条件概率、独立事件。概率分布:离散型分布(如二项分布、泊松分布)和连续型分布(如正态分布、均匀分布)。推断统计点估计与区间估计:用样本统...

华中科技大学2025考研招生考试大纲:统计学

5.掌握常见的离散型随机变量及其分布:(0-1)分布,二项分布、泊松分布、几何分布、超几何分布;6.掌握常见的连续型随机变量及其分布:均匀分布、指数分布、正态分布;7.掌握随机变量及随机变量函数的数学期望的性质及计算方法,掌握随机变量的方差的性质及计算方法,了解协方差、相关系数的概念;8.了解大数定...

如何让自己在“输”的时候仍然获益?

7、上面的例子里,对冲牺牲了一小部分期望值,换来了一些确定性,体现为在不同结果上的回报分布是均匀的。后面会提及在多次博弈中,这种均匀分布对整体回报的好处。8、案例里下注者随着比赛的进程,对B球队下注对冲风险,以获得稳赢的结果,也算是某种贝叶斯更新,根据新的信息来评估过去的决策和概率权,并更新下注。9...

哈勃常数危机

可以看到,这与4.1.1节的局域宇宙学方差关系(12)式不同,这里与哈勃偏差关联的局域密度不再是观测者的局域密度,而是样本超新星宿主星系的局域密度。因此我们将这种关联称为非局域宇宙学方差。出人意料的是,当利用实际观测数据来直接检验上述非局域宇宙学方差关系时,我们发现观测结果和理论预言也存在不可忽视的冲突...

趣题:均匀分布且和为常数的n个变量

我试图从“n个变量的和的期望值是n/2”出发,证明和为1.5的3个变量不可能均匀分布在0到1之间。不过,最终还是没有找到突破口。在上面n为偶数的情况下,有n/2对不独立的变量。是否有可能每一对变量都互相独立呢?很多人估计想,这怎么可能,既然总和要求相等,各个变量之间必然会相互依赖、相互限制。而事实上,如果...

详解丨数据分析常用的知识点大全(烧脑,但是值得学习)

均匀概率分布随机变量x在任意两个子区间的概率是相同的(www.e993.com)2024年11月8日。均匀概率密度函数数学期望方差正态概率分布正态概率分布是连续型随机变量中最重要的分布。世界上绝大部分的分布都属于正态分布,人的身高体重、考试成绩、降雨量等都近似服从。正态分布如同一条钟形曲线。中间高,两边低,左右对称。想象身高体重、考试...

清华大学《随机过程》教材中的基本概念和研究方法错误

显然,所有布朗粒子在t时刻的位置{x1(t),x2(t),……,xn(t)}服从数学期望为零、方差为2Dt的正态分布,图2给出了t=0.1秒、0.2秒、0.5秒和2秒时的正态分布曲线。图2布朗运动正态分布曲线图3为1000个布朗粒子的位移曲线。可以看出,1000个布朗粒子在任一时刻的位置均服从(0,σ2t)正态分布。由于正态...

数据科学中的 10 个重要概念和图表的含义

1、偏差-方差权衡这是一个总是在机器学习最重要理论中名列前茅的概念。机器学习中的几乎所有算法(包括深度学习)都努力在偏差和方差之间取得适当的平衡,这个图清楚地解释了二者的对立关系。2、基尼不纯度与熵Gini(缺乏同质性的度量)和Entropy(随机性的度量)都是决策树中节点不纯度的度量。

常用的连续概率分布汇总

若随机变量X服从一个数学期望为μ、方差为σ2的正态分布,记为N(μ,σ2)。其概率密度函数为正态分布的期望值μ决定了其位置,其标准差σ决定了分布的幅度。当μ=0,σ=1时的正态分布是标准正态分布。正态性检验包括Shapiro-WilkW检验、Anderson-Darling检验(AD-Test)和Kolmogorov-Smirnov检验。

随机误差的统计特性及其估算方法

1测量数据的分布曲线可以看到两批电池的测量的平均数据相同,但是偏离平均值的结果是不同的,因此,只是期望不能表示出结果的差别,需要引入方差与标准差的概念。显然,第一批电池的测量数据的分散程度较第二批好,即第一批较第二批方差较小。标准偏差定义为:...