数据统计

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数据统计与分析
概率统计的Matlab求解 概率统计实验 SPSS应用统计分析 专题二:时间序列分析(纵截面数据) 专题三:多元分析(横截面数据) 专题四:综合评价及其应用
SQL查询数据统计方法
SQL查询数据统计是一项关键的技能,它帮助分析数据库中的信息。通过SQL语句,可以有效地汇总和分析大量数据,以支持决策过程。
Pandas数据统计分析
Pandas模块提供了丰富的描述性统计指标函数,包括求和、求均值、求最小值和最大值等。
Excel数据统计分析
Excel统计分析功能概述 Excel强大的统计分析功能,可以帮助我们从数据中挖掘信息,并进行有效的决策。 Excel 2003 新增功能 Excel 2003 在统计分析方面新增了一些实用功能,进一步提升了数据处理效率。 统计方法分类 统计方法主要分为描述统计和推断统计两大类。 描述统计: 用于概括和描述数据的基本特征,例如平均值、标准差等。 推断统计: 基于样本数据,对总体特征进行估计和检验,例如假设检验、回归分析等。
大数据统计学基础
面向非数学专业人士的大数据统计学基础课程 这门课程专为希望进军大数据分析领域的非数学专业人士(如IT人员、业务人员等)设计,帮助他们夯实数学基础,为学习更高级的数据分析、数据挖掘、机器学习课程做好准备。 课程收益: 通过本课程的学习,学员的数学基础将得到显著提升,学习其他大数据分析课程时将更加轻松自如。 课程大纲: 第一课 统计学入门:描述性统计 均值、中位数、众数 方差、标准差 常见统计图表 第二课 概率论基础:赌博设计 概率的基本概念 古典概型 第三课 条件概率与贝叶斯公式 贝叶斯公式 事件的独立性 第四课 随机变量及其分布 微积分基础 二项分布、均匀分布、正态分布 第五课 多维随机变量及其分布 第六课 随机变量的数字特征 期望 方差与协方差 第七课 统计学的哲学基础 大数定律 中心极限定理 抽样分布 第八课 参数估计之点估计 第九课 参数估计之区间估计 第十课 基于正态总体的假设检验 第十一课 非参数检验:秩和检验 第十二课 预测未来的技术:回归分析 第十三课 方差分析 第十四课 时间序列分析简介 第十五课 随机过程与马尔科夫链简介
语言数据统计分析指南
本指南针对非数学背景人士,使用 R 统计程序对语言数据进行统计分析,适用于各类定量语言数据使用者。
FSpwr: FreeSurfer数据统计功效分析工具
FSpwr 工具能够对 FreeSurfer 数据进行统计功效分析。可靠性分析的表面数据存储于可靠性文件 reliabilty.zip 中,该文件包含 fsaverage 空间中的 ICC 覆盖文件。用户需要创建一个配置文件以执行不同类型的统计功效分析。此配置文件中的 cfg 结构提供了计算功率分析所需的所有信息,然后将其传递给 FSpwr.m 函数进行处理。输出数据将写入 cfg.outputPath 中指定的路径。
CANOCO数据统计分析教程
这份教程基于CANOCO,专注于丰富的数据统计分析,为用户提供详尽的辅导。
职业暴露数据统计分析
职业暴露数据服从对数正态分布,采用无偏估计、极大似然估计得到均值。并对置信区间进行近似计算。
数据统计及R语言资源汇总
在信息技术领域,统计学作为数据分析的核心工具之一,对数据科学、机器学习和人工智能起着至关重要的作用。详细探讨了统计学的基本概念、方法以及如何利用R语言进行统计分析。统计学通过描述性统计揭示数据集的主要特征,如平均值、中位数、众数、标准差和方差,并通过直方图、箱线图和散点图等图形工具分析数据分布。推断性统计则利用样本数据推断总体特性,包括假设检验和置信区间等概念。多元统计分析扩展了单变量和双变量分析,如线性回归和逻辑回归,以及主成分分析、因子分析、聚类分析和判别分析等方法。R语言作为统计分析的首选工具,提供了丰富的统计函数和可视化库,如ggplot2、dplyr和caret,适用于从基本统计到复杂机器学习算法的广泛应用。还介绍了一个资源压缩包,包含教程、PPT和书籍,帮助学习者掌握R语言的各个方面,包括数据加载、统计计算、模型构建和高级统计分析。