统计学

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。

因子分析——数学原理及R语言代码FactorAnalysis的目的是从多个高度相关的观测变量中提取出少数几个LatentFactor，这些因子代表了变量背后的共通结构，从而实现降维并提升可解释性。

P值、置信度与置信区间的关系：统计推断的三大支柱在统计学中，P值（P-value）、置信度（Confidence Level）和置信区间（Confidence Interval, CI）是进行假设检验和参数估计时最常用的三个概念。它们看似独立，实则紧密相连，共同构成了现代统计推断的核心框架。

统计学中的p值是什么？怎么使用？李升伟整理在统计学中，p值（p-value）是帮助研究者判断假设检验结果是否具有统计显著性的重要指标。以下是关于p值的详细解释和使用方法：

学硕热度下降，25西电数学与统计学院（考研录取情况）学长、学姐分析由表可看出：1、数学专业25年相较于24年下降25分，为300分2、统计学专业25年相较于24年下降35分，为290分

【AI知识点】R²（决定系数）【AI论文解读】【AI知识点】【AI小项目】【AI战略思考】【AI日记】【读书与思考】因为 ChatGPT 和 deepseek 的解释各有千秋，我就都贴上了

机器学习第一道菜（一）：线性回归的理论模型以追女孩为例，假设送的礼物越贵，妹子对我们抱以微笑的时候就越多。也就是说，二者成线性关系：妹子的微笑次数是礼物金额的一次函数。假设某君实际统计了一系列礼物金额与微笑次数的数据，并画出散点图：现在交给你个任务，请回答：送6000元礼物能有多少次微笑回馈。这个问题很简单，一眼就能看个差不离，大概四五十次的样子。

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基于R语言的现代贝叶斯统计学方法（贝叶斯参数估计、贝叶斯回归、贝叶斯计算实践过程专题一　贝叶斯统计学的思想与概念1.1 信念函数与概率1.2 事件划分与贝叶斯法则1.3 稀少事件的概率估计

赶紧写完去睡觉

数学建模入门——描述性统计分析摘要：本篇博客主要讲解了数学建模入门的描述性统计分析，包括基本统计量的计算、数据的分布形态、数据可视化和相关性分析。

扛着仪器去爬山

R-Meta分析原文：R-Meta分析https://mp.weixin.qq.com/s/9ziVzSNRsgUbV9hTtXz5_g?token=340211611&lang=zh_CN

我不爱机器学习

python实现各种描述统计/概率分布/假设检验/置信区间/回归/方差分析/卡方检验最近在学习统计方面的知识，看到一个不错的学习网站，分享给大家，网址链接在文末。如何在 Python 中计算 z 分数如何在 Python 中计算相关性如何在 Python 中计算 Spearman 等级相关性如何在 Python 中计算偏相关如何在 Python 中计算互相关Cross Correlation 如何在 Python 中计算Point-Biserial Correlation 如何在 Python 中计算类内相关系数如何在 Python 中执行关联测试如何在 Python 中创建

随机性、熵与随机数生成器:解析伪随机数生成器（PRNG）和真随机数生成器（TRNG）随机性在诸多领域中扮演着至关重要的角色,涵盖密码学、仿真和机器学习等方面。因为随机性为无偏决策、不可预测序列和安全加密提供了基础。然而生成随机数是一项复杂的任务,理解伪随机数生成(pseudo-random number generation, PRNG)与真随机数生成(true random number generation, TRNG)之间的区别至关重要。本文将探讨随机性、熵的概念以及不同类型随机数生成器(random number generator, RNG)的原理,重点介绍伪随机数生成器(PR

算法收敛的一些证明方法与案例证明一个算法收敛通常涉及多个角度，以下是一些常用的方法和示例：通过数学归纳法证明算法在每一步的输出结果都在收敛范围内。

【AI知识点】假设检验（Hypothesis Testing）更多AI知识点总结见我的专栏：【AI知识点】 AI论文精读、项目和一些个人思考见我另一专栏：【AI修炼之路】有什么问题、批评和建议都非常欢迎交流，三人行必有我师焉😁

【AI知识点】二项分布（Binomial Distribution）二项分布（Binomial Distribution）是概率论和统计学中描述独立重复的伯努利试验中成功次数的离散概率分布。它是基于多次独立的伯努利试验的扩展，用于描述在 n n n 次试验中发生成功的次数。

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R 语言学习教程，从入门到精通，R 绘图饼图（23）条形图，也称为柱状图条形图，是一种以长方形的长度为变量的统计图表。条形图可以是水平或垂直的，每个长方形可以有不同的颜色。 R 语言使用 barplot() 函数来创建条形图，格式如下：

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R 语言学习教程，从入门到精通，R 绘图饼图（22）R 语言提供来大量的库来实现绘图功能。饼图，或称饼状图，是一个划分为几个扇形的圆形统计图表，用于描述量、频率或百分比之间的相对关系。 R 语言使用 pie() 函数来实现饼图，语法格式如下：

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R 语言学习教程，从入门到精通，R 绘图散点图（25）散点图是将所有的数据以点的形式展现在直角坐标系上，以显示变量之间的相互影响程度，点的位置由变量的数值决定，每个点对应一个 X 和 Y 轴点坐标。散点图可以使用 plot() 函数来绘制，语法格式如下：

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R 语言学习教程，从入门到精通，R XML 文件使用（19）XML 指的是可扩展标记语言（eXtensible Markup Language），XML 被设计用来传输和存储数据。 R 语言读写 XML 文件需要安装扩展包，我们可以在 R 到控制台输入以下命令来安装：

深入理解双变量（二元）正态投影：理论基础、直观解释与应用实例在统计学和机器学习中,理解变量之间的关系对于构建预测模型和分析数据至关重要。探索这些关系的一种基本技术是双变量投影 bivariate projection。它依赖于二元正态分布的概念，所以又被称为二元投影。这种技术允许我们根据另一个变量来检验和预测一个变量的行为,利用它们之间的依赖结构，所以在本文中我们统一将其翻译为二元投影。