统计学

《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。

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