统计学

随机变量在代数运算中的误差传播（2/2）前文链接：随机变量在代数运算中的误差传播（1/2）在前文中，我们讲述支配不确定性如何在不同运算中传播的数学规则，并探索量化不确定性的方法。但仅仅考虑随机变量之间相互独立的情形，然而，假如不独立，将有什么变化？本文将继续探讨相关议题。

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Basic statistics - 12. One-way ANOVA BasicsOne way refers that it involves only one factor, for example a two-way ANOVA involves two factors.

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Basic statistics - 10. The unpaired t-test | Independent samples t-testOne-sample t-test : Basic statistics - 07. The one-sample t-test and p-values

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Basic statistics -11. The paired t-test | explained with a sample exampleLet’s say that we have collected eight individuals and would like to test new drug which is supposed to reduce the systolic blood pressure to test if the drug has an effect.

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Basic statistics - 07. The degrees of freedom - explained with a simple exampleIf we would estimate the population standard deviation with the following formula the degrees of freedom is then equal to the total sample size -1. Because we first need to estimate the population mean value before we calculate the standard deviation.

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Basic statistics - 02. The Normal distributionexamples： the heights of the populations sigma represents the standard deviation for the normal distribution curve, the area below the curve is always one. For example: we can use the area to get the rough estimation of individuals taht are between 190 an

威布尔分布：对生存时间数据进行建模本教程将引导您了解 Weibull 分布的数学基础。您将学习如何从数据中估计其参数，并了解其灵活性如何使其在可靠性分析和生存研究中发挥重要作用。课程结束时，您不仅会理解这种实用分布背后的理论，还会了解何时以及如何将其应用于您自己的生存分析挑战。

什么是拒绝抽样？关键词：Rejection sampling拒绝抽样是一种统计方法，它利用一个包络函数从目标分布中生成样本。该包络函数限定了目标分布的密度范围，并允许基于包含目标密度和包络密度的概率准则来接受样本。该技术从目标分布中生成独立样本，并且需要选择合适的包络函数来最大化接受概率并最小化计算效率损失。

青春不败 177-3266-0520

R-Meta分析核心技术：从热点挖掘到高级模型、助力高效科研与论文发表Meta分析是针对某一科研问题，根据明确的搜索策略、选择筛选文献标准、采用严格的评价方法，对来源不同的研究成果进行收集、合并及定量统计分析的方法，现已广泛应用于农林生态，资源环境等方面，成为Science、Nature论文的重要分析方法。

几何分布：首次成功事件建模（2-1）本指南涵盖几何分布的数学基础、独特性质及其在实际应用中的价值，尤其适用于处理序贯试验场景的人员。如需复习概率分布，建议参加我们的统计学入门课程。

《深入浅出统计学》学习笔记（二）这篇博客是我在学习《深入浅出统计学》这本书时整理的个人笔记。《深入浅出统计学》作为一本经典的统计学入门书籍，内容由浅入深、案例丰富，全书共 15 章。考虑到知识点的连贯性和阅读体验，我计划将整本书的学习笔记分为 3 篇在 CSDN 上分享，每篇聚焦 5 个章节的内容，本篇便是系列笔记的第二篇，涵盖书中的第 6章到第 10 章。

《深入浅出统计学》学习笔记（一）这篇博客是我在学习《深入浅出统计学》这本书时整理的个人笔记。《深入浅出统计学》作为一本经典的统计学入门书籍，内容由浅入深、案例丰富，全书共 15 章。考虑到知识点的连贯性和阅读体验，我计划将整本书的学习笔记分为 3 篇在 CSDN 上分享，每篇聚焦 5 个章节的内容，本篇便是系列笔记的第一篇，涵盖书中的第 1 章到第 5 章。

数据科学作家

有序逻辑回归的概念、适用场景、数据要求，以及其在Stata中的操作命令及注意事项，Stata ologit回归结果怎么看？并附详细示例有序逻辑回归是一种处理因变量为有序分类变量（例如满意度评级：不满意、一般、满意；疾病严重程度：轻度、中度、重度）的统计方法。它通过建模因变量的累积概率来捕捉自变量对类别顺序的影响，比多元无序逻辑回归更高效，因为它利用了因变量的顺序信息。以下从概念、适用场景、数据要求、Stata操作、结果解读及示例等方面详细说明。

TwoAnts&DingJoy

数据分析-泊松分布泊松分布是统计学中一个非常重要的离散型概率分布，尤其适合描述稀有事件的发生概率。泊松分布描述的是在一段固定时间或空间内，某个稀有事件发生的次数的概率分布。

残差：从统计学到深度学习的核心概念本文由「大千AI助手」原创发布，专注用真话讲AI，回归技术本质。拒绝神话或妖魔化。搜索「大千AI助手」关注我，一起撕掉过度包装，学习真实的AI技术！

数据科学作家

0基础怎么学习数据分析、统计分析、机器学习？数学不好、一看编程就头疼，能行吗？针对0基础的同学来说，我认为学数据分析，最关键的是要有落脚场景，结合业务，以学以致用为导向开展学习，不然很容易在枯燥的理论知识面前丧失所有学习热情，或者学了就忘。

机器学习数学基础与商业实践指南：从统计显著性到预测能力的认知升级本指南旨在帮助读者理解机器学习的数学基础，认识统计分析与机器学习预测之间的本质差异，并掌握现代机器学习在商业场景中的智慧应用。我们将从认知框架和成本效益的角度，深入探讨为什么统计显著的群体差异并不总能转化为准确的个体预测，以及如何在不同商业场景中选择最适合的技术路径。

数据可视化——一图胜千言写在前面：大家好，我是蓝皮怪！前面几篇我们聊了统计学的基本概念、数据类型和描述性统计，这一篇我们要聊聊数据分析中最直观、最有趣的部分——数据可视化。你有没有发现，很多时候一张图胜过千言万语？无论是新闻报道、商业分析，还是朋友圈晒步数，数据可视化都无处不在。今天我们就来聊聊，如何用图表让数据"说话"。

我不是小upper

统计学核心概念与现实应用精解（偏机器学习）统计学听起来似乎很复杂，但其实它的核心就是两个概念：概率分布和期望。这两个概念就像是我们日常生活中的决策助手。

从逻辑学视角理解统计学在数据挖掘中的作用在当今数据爆炸的时代，我们面临着如何从海量信息中提取有价值知识的挑战。逻辑学作为研究推理形式与思维规律的学科，为我们提供了分析问题的基础框架。然而，当我们面对复杂且不确定的数据世界时，传统的二元逻辑（对/错）往往显得力不从心。统计学弥补了这一缺口，它将确定性推理扩展为概率性推理，使我们能够在不完美信息的条件下做出合理决策。