统计量分布

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常见统计量与分布函数简介
在统计学中,我们常用一些统计量来总结数据特征,如样本均值、样本方差和样本标准差等。此外,还有常见的离散型分布,如单点分布、二项分布和泊松分布等。每种分布都有其特定的数学定义和应用场景。
统计描述:总体、样本、误差和统计量
深入了解统计分析,从总体、样本到误差和基本统计量。
分布式环境下保护私有信息的统计量化规则挖掘
统计量化规则(SQ rule)在数据挖掘领域具有重要价值。集中式挖掘SQ规则的算法已得到广泛应用,但其在分布式环境中,尤其是在涉及私有信息保护的情况下,面临挑战。如何在保护各方私有信息的前提下,实现多方协作完成SQ规则挖掘,成为保护私有信息的数据挖掘(PPDM)研究的重点。 基于安全求和、安全求平均和安全求频繁项集等PPDM基本工具,提出了两种算法,用于在水平划分数据下实现保护私有信息的SQ规则挖掘。其中,一种算法能够安全计算置信区间。
SPSS连续变量统计量设置
SPSS连续变量统计量设置 选中目标变量图标(例如,Horsepower)后,Summary Statistics按钮将被激活。 点击 Summary Statistics 按钮,弹出统计量设置对话框。 通过对话框右侧的上下移动按钮,可以调整统计量的计算顺序。例如,若要优先计算频数,可将其移动至均数上方。
统计量及其分布:估计最优状态-卡尔曼滤波、h∞滤波和非线性滤波
总体:该地区的所有电视用户 样本:被访问的电话用户 总体:任意100名成年男子中吸烟人数 样本:50名学生调查所得的吸烟人数,每位学生调查100人 总体:每一盒盒装产品的不合格品数 样本:被抽取的n盒产品中每一盒的不合格品数 总体:鱼塘中的所有鱼 样本:一天后再从鱼塘里打捞出的一网鱼 总体:该厂生产的全体电容器的寿命 样本:被抽取的n件电容器
MATLAB数据统计分析的基本统计量
随机变量x的基本统计量可以通过以下MATLAB命令进行计算:均值:mean(x),中位数:median(x),标准差:std(x),方差:var(x),偏度:skewness(x),峰度:kurtosis(x)。例如,对于职工工资总额x,可以使用上述命令计算其基本统计量。
关联规则挖掘基于T统计量方法
提出一种基于T统计量的关联规则挖掘方法,使用显著度取代置信度,挖掘出的规则具有统计显著性。
计量经济和统计分析软件
常用的计量经济和统计分析软件包括:EViews、SAS、SPSS、Stata、MATLAB、S-Plus、R。
化学计量学回归工具的统计视角
1993年5月,《Technometrics》杂志发表的一篇文章,探讨了一些化学计量学回归工具的统计视角,特别是以Lq范数为边界的LASSO方法。
高阶统计量matlab工具包的应用
使用该exe文件解压高阶统计量的matlab工具箱,并参考内附的使用手册。