在车祸中越大的车越安全吗?双因素方差分析方法
HIC值越大,在车祸中造成头部损伤的概率就越高。在介绍统计方法之前,我们应当先探索一下数据。样本统计数据如表12-2所示。参考数据的统计量以及不同车型HIC的箱形图。非正式的比较表明,小型车的均值高于其他类型的车。但箱形图中四类车的数据有所重叠,所以差异并不明显。因此,我们需要使用统计方法来判断...
数据并非都是正态分布:三种常见的统计分布及其应用
3、最小化估计误差正态分布假设支持最小二乘法(OLS)估计的有效性。当残差正态分布时,OLS估计器是“最佳”的线性无偏估计器(BLUE),这意味着在所有线性无偏估计中,它具有最小的方差。4、处理异常值正态分布的假设有助于识别异常值。在正态分布的假设下,大多数数据点应聚集在均值周围,只有少数数据点会落在...
多品种小批量,想要改善生产计划达成率,需要留意的四个关键点
产品种类多样化也不是问题,一些小订单积累起来也是相当可观的。交货期越短越好,如果回复的交期太长,客户可能会失去耐心,购买其他竞品去了。生产部门的诉求则是完全相反的,订单数量越大越好,品种越单一越好,交货期越长越好,因为这样才能提高产量和效率,减少更换模具的时间损失。在产销利益冲突之下,供应链部门必须起到...
不是大模型全局微调不起,只是LoRA更有性价比,教程已经准备好了
答案是否定的,当我将数据量为50k的Alpaca示例指令微调数据集的迭代次数增加一倍,模型的性能下降了。因此,我得出的结论是,多轮迭代可能不利于指令微调。我在1k的示例LIMA指令微调集中也观察到了同样的状况。模型性能的下降可能是由过拟合造成的,具体原因仍需进一步探索。在更多层中使用LoRA下表显示了...
【统计学&Python】数据异常如何检验?14种检验方法!
数据点P的局部可达密度=P最近邻的平均可达距离的倒数。距离越大,密度越小。点P到点O的第k可达距离=max(点O的k近邻距离,点P到点O的距离)。图4:可达距离点O的k近邻距离=第k个最近的点跟点O之间的距离。整体来说,LOF算法流程如下:对于每个数据点,计算它与其他所有点的距离,并按从近到远排序;...
这位清华教授,是大模型创业的“非共识”者
这个情况下,一方面预训练的数据量和跨模态需求还在提升,另一方面“对齐”需要的算力占比会更多,GPU还是会更紧缺(www.e993.com)2024年10月23日。如果商业模式不能确立,这也是投入大模型后期会越来越难的重要原因。值得一提的是,算力紧缺是一个全球性的问题,由于供给关系与地缘政治等多方面因素影响,短期内非常难以解决。目前我们能做的,首先从...
超详细讲解时间序列分析和预测(含实例代码)
#查看原始数据的均值和方差draw_trend(ts,12)通过上图,我们可以发现数据的移动平均值/标准差有越来越大的趋势,是不稳定的。接下来我们再看Dickey-Fuller的结果teststationarity(ts)TestStatistic0.815369p-value0.991880#LagsUsed13.000000NumberofObservationsUsed130.000000...
基于ARCH类模型的当归价格指数波动影响因素分析及趋势预测
2.4数据平稳序列处理及检验由于当归价格指数原始数据波动趋势明显,变量不平稳,理论上不能直接构建ARCH类模型。因此,需要对原始价格指数进行取对数和差分处理(如式1),将其转换为稳定性序列,以确保后续分析的可靠性。DLNPt是一阶差分后的当归价格指数,Pt第t月的价格指数,Pt-1为变量第t-1月的价格指数...
18个常用的六西格玛统计工具,值得收藏
直方图是连续数据的图形快照。直方图使您能够快速识别数据的中心和范围。它显示了大部分数据落在哪里,以及最小值和最大值。直方图还显示您的数据是否为钟形,可以帮助您找到可能需要进一步调查的异常数据点。—3—GageR&R准确的测量至关重要。如果您无法准确测量过程,则无法对其进行改进,这时GageR&R就有了用武之...
如何用数学思维,理解商业世界的底层逻辑
如果你知道,你小时候背九九乘法口诀,居然这么有用时,你是不是背起来也会更加有兴趣呢?所以说,数学,是有趣,而且有用的。如果你觉得数学枯燥,而且脱离现实,除了考试之外毫无用处,那是非常可惜的。你错过了一门连接现象与本质之间的语言,你错过了理解商业世界最底层逻辑的终极方法。