统计分析

【R语言】地理探测器模拟及分析（Geographical detector）🗺️🔍地理探测器是一种用于探测空间分异性以及揭示其背后驱动因子的统计学方法。它由中国科学院地理科学与资源研究所的王劲峰研究员提出，并已被广泛应用于社会环境因素和自然环境因素的影响机理研究。地理探测器模型的核心思想是，如果某个自变量对某个因变量有重要影响，那么自变量和因变量的空间分布应该具有相似性。通过计算和比较各单因子的q值，可以判断它们对空间分异性的解释力，q值越大表示解释力越强。在当前的研究进展方面，地理探测器已经被应用于多个领域，包括城市扩张驱动力因素分析、健康与风险因子关系的评估、土壤重

如何利用有限的数据发表更多的SCI论文？——利用ArcGIS探究环境和生态因子对水体、土壤和大气污染物的影响原文链接：如何利用有限的数据发表更多的SCI论文？——利用ArcGIS探究环境和生态因子对水体、土壤和大气污染物的影响https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzUzNTczMDMxMg==&mid=2247602528&idx=6&sn=c89e862270fe54239aa4f796af07fb71&chksm=fa821087cdf599918bf1f4f76d4078cdf06dfaec2c3159ac950770c88ab050681a8546f3c8c5&token=

最新基于R语言lavaan结构方程模型（SEM）技术原文链接：最新基于R语言lavaan结构方程模型（SEM）技术https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzUzNTczMDMxMg==&mid=2247596681&idx=4&sn=08753dd4d3e7bc492d750c0f06bba1b2&chksm=fa823b6ecdf5b278ca0b94213391b5a222d1776743609cd3d14bfbddf2623795f0a8edadf4e6&token=20152544&lang=zh_CN#rd

excel统计分析——嵌套设计参考资料：生物统计学，巢式嵌套设计的方差分析嵌套设计（nested design）也称为系统分组设计或巢式设计，是把试验空间逐级向低层次划分的试验设计方法。与裂区设计相似，先按一级因素设计试验，然后在一级因素下面设计二级因素，依此类推；但与裂区设计不同，嵌套设计的次级因素的不同水平被安排在上级因素的不同水平上，因素的不同水平没有交叉，而裂区设计的各级因素的不同水平时相互交叉的。

ElasticSearch之聚合aggs本文看下es的聚合相关内容。即，数据的统计分析。如sum，count，avg，min，max，分组等。

python统计分析——使用AIC进行模型选择参考资料：用python动手学统计学1、导入库2、数据准备4、建立线性模型现在模型里只有temp（气温）这一个解释变量，我们不妨对比一下它和空模型的AIC。下面建立一个空模型，当没有解释变量时，定位“beer~1”。

python统计分析——单样本t检验参考资料：用python动手学统计学1、导入库2、准备基础数据3、提出假设零假设：data的均值为50

MiniTab的单值的变量控制图——I-MR 控制图分析单值的变量控制图分为：I-MR 控制图、Z-MR 控制图、单值控制图、移动极差控制图4种。I-MR 控制图

python统计分析——操作案例（模拟抽样）参考资料：用python动手学统计学1、抽样为了保证数据分析的可复现性，使用了随机种子。np.random.choice()的用法参考：https://blog.csdn.net/maizeman126/article/details/135572042

python统计分析——生成正态分布随机数参考资料：用python动手学统计学，帮助文档方法1：scipy.stats.norm.rvs()参数介绍如下：

数据科学作家

如何理解李克特量表？选项距离相等+题目权重相等！在学术研究中，通过开展问卷调查获取数据时，调查问卷分为量表题和非量表题。量表题就是测试受访者的态度或者看法的题目，大多采用李克特量表。

数据科学作家

数据分析中常见的问题之一：怎么用SPSS来读取Stata数据文件？我们以本书附带的“数据1F”为例进行读取Stata数据文件的讲解。“数据1F”是一个Stata数据文件，如图所示。

数据统计分析 — 正态分布连续型随机变量的概率分布德国的高斯法国的拉普拉斯回到最开始的业务场景通过统计描述，分析师已经了解了配件A过去的日消耗量波动情况，现希望基于历史数据设定库存控制线，要求该库存量能够保证99%的使用日不会出现库存断货情况。

数据统计分析 — 泊松分布在一指定时间范围内或在指定的面积或体积内某一事件出现的次数的分布，他们对应的随机变量的概率服从的分布叫做泊松分布,泊松分布是二项分布的极限工作中用到的比较少，比二项分布还少例如：

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【数学建模】统计分析方法εi一般是iid的，表示相互独立且同分布，~N（σ，σ^2）