统计学

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。

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R 语言学习教程，从入门到精通，R CSV 文件使用（17）R 作为统计学专业工具，如果只能人工的导入和导出数据将使其功能变得没有意义，所以 R 支持批量的从主流的表格存储格式文件（例如 CSV、Excel、XML 等）中获取数据。

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R 语言学习教程，从入门到精通，R 包安装使用（16）包是 R 函数、示例数据、预编译代码的集合，包括 R 程序，注释文档、示例、测试数据等。 R 语言相关的包一般存储安装目录下对 “library” 目录，默认情况在 R 语言安装完成已经自带来一些常用对包，当然我们也可以在后期自定义添加一些要使用的包。 R 语言完整的相关包可以查阅：https://cran.r-project.org/web/packages/available_packages_by_name.html 接下来我们主要介绍如何安装 R 语言的包。

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R 语言学习教程，从入门到精通，R 数据重塑（15）合并数据框 R 语言合并数据框使用 merge() 函数。 merge() 函数语法格式如下：常用参数说明： x, y：数据框 by, by.x, by.y：指定两个数据框中匹配列名称，默认情况下使用两个数据框中相同列名称。 all：逻辑值; all = L 是 all.x = L 和 all.y = L 的简写，L 可以是 TRUE 或 FALSE。 all.x：逻辑值，默认为 FALSE。如果为 TRUE, 显示 x 中匹配的行，即便 y 中没有对应匹配的行，y 中没有匹配的行用 NA 来表示。 a

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R 语言学习教程，从入门到精通，R 数据框（14）数据框（Data frame）可以理解成我们常说的"表格"。数据框是 R 语言的数据结构，是特殊的二维列表。数据框每一列都有一个唯一的列名，长度都是相等的，同一列的数据类型需要一致，不同列的数据类型可以不一样。 R 语言数据框使用 data.frame() 函数来创建，语法格式如下：

24西安电子科技大学数学与统计学院—考研录取情况数统院24年院线相对于23年院线增加高达30分，确实增长浮动比较高，接近30分的水平，因此大家更需要好好去努力，应对这种变化。

【ACM出版-EI稳检索】第三届金融创新、金融科技与信息技术国际学术会议（FFIT 2024，7月26-28）第三届金融创新、科技与信息技术国际学术会议（FFIT 2024）将于2024年07月26-28日于重庆举行。 FFIT2024 将围绕“金融创新”、"金融科技”与“信息技术”等相关最新研究领域，为来自国内外高等院校、科学研究所、企事业单位的专家、教授、学者、工程师等提供一个分享专业经验，扩大专业网络，面对面交流新思想以及展示研究成果的国际平台，探讨本领域发展所面临的关键性挑战问题和研究方向，以期推动该领域理论、技术在高校和企业的发展和应用，大会诚邀国内外高校、科研机构专家、学者、企业界人士及其他相关人员参

【统计推断】-01 抽样原理之（六）：三个示例对于抽样问题，前几期文章都是理论探讨。本篇给出若干示例，展现具体的情况下，面对数据，如何给出处理策略。

【统计推断】-01 抽样原理之（三）上文中叙述母体和抽样的设计；以及抽样分布的概念，本篇将这种关系定量化，专门针对抽样的指标参数和母体参数的对应关系，这是我们以后做检验的基础。

基于R、Python的Copula变量相关性分析及AI大模型应用原文链接：基于R、Python的Copula变量相关性分析及AI大模型应用https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzUzNTczMDMxMg==&mid=2247600075&idx=2&sn=8c19f6d8e0739d86f9c1bf06f0a65ed2&chksm=fa82062ccdf58f3a872b436108baae0393a6e680bd3175b5fd8602d9e36607b62f8ca6b5ef48&token=1458786269&lang=zh_CN#