峰度(Kurtosis) 定义 峰度又称峰态系数,表征概率密度分布曲线在平均值处峰值高低的特征数,即是描述总体中所有取值分布形态陡缓程度的统计量.直观看来,峰度反映了峰部的尖度.这个统计量需要与正态分布相比较. 公式 定义上峰度是样本的标准四阶中心矩(standardized 4rd central moment). 随机变量的峰度计算方法为随机变量的四阶中心矩与方差平方的比值. 具体计算公式为: 性质 峰度 =0表示该总体数据分布与正态分布的陡缓程度相同: 峰度 >0表示该总体数据分布与正

机器学习中的数学 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 原创文章,如需转载请保留出处 本博客为七月在线邹博老师机器学习数学课程学习笔记 矩 对于随机变量X,X的K阶原点矩为 \[E(X^{k})\] X的K阶中心矩为 \[E([X-E(X)]^{k})\] 期望实际上是随机变量X的1阶原点矩,方差实际上是随机变量X的2阶中心矩 变异系数(Coefficient of Variation):标准差与均值(期望)的比值称为变异系数,记为C.V 偏度Skewness(三阶) 峰度Ku

我们一般会拿偏度和峰度来看数据的分布形态,而且一般会跟正态分布做比较,我们把正态分布的偏度和峰度都看做零.如果我们在实操中,算到偏度峰度不为0,即表明变量存在左偏右偏,或者是高顶平顶这么一说. 一.偏度(Skewness) Definition:是描述数据分布形态的统计量,其描述的是某总体取值分布的对称性,简单来说就是数据的不对称程度.. 偏度是三阶中心距计算出来的. (1)Skewness = 0 ,分布形态与正态分布偏度相同. (2)Skewness > 0 ,正偏差数值较大,为正偏或右偏.

简述redux(1) 概念: 是一个有用的架构,应用场景一般为:多交互.多数据源.如: 某个组件的状态需要共享 某个状态需要在任何地方可以看到 一个组件需要改变全局状态. 一个组件需要改变另一个组件的状态 设计思想 Web 应用是一个状态机,视图与状态是一一对应的. 所有的状态,保存在一个对象里面. API store:保存数据的地方,可以看成是一个容器,整个应用只有一个store,Redux提供了createStore函数,用于生成Store对象. import { createStore }

一.SciPy库概述 1.numpy提供向量和矩阵的相关操作,高级计算器 2.SciPy在统计.优化.插值.数值积分.视频转换等,涵盖基础科学计算相关问题. (额,对统计和概率,数理完全一窍不通) 3.量化分析中,运用最广泛的是统计和优化的相关技术,为本章重点. 4.涉及矩阵代数,可以暂时跳过(正有此意,这个以后再进行系统学习,对于后面的涉及,再仔细推敲,先解决业务问题,再学习后面的基础知识). 5.相关模块: import numpy as np import scipy.stats as s

在大数据时代下,我们借助机器学习.数据仓库.大数据平台等大数据技术手段,将运维产生的数据进行分析.处理,得出最佳运维策略,以期实现对故障的事先干预,将风险降低到最低,从而降低运维成本,提升运维效率,最终实现运维智能化.本文分享网易杭州研究院在这个领域的实践经验. 本文由作者授权发布,未经许可,请勿转载. 作者:席晶晶,网易杭州研究院运维与账号中心工程师 一.运维面临问题与挑战 眼下,随着信息化.数字化的深入发展,技术飞速迭代,应用服务也不断升级,企业面临的运维压力也越来越大,传统运维受到了前所未

1.根据某个列进行groupby,判断是否存在重复列. # Count the unique variables (if we got different weight values, # for example, then we should get more than one unique value in this groupby) all_cols_unique_players = df.groupby('playerShort').agg({col:'nunique' for col

一.简介 SciPy 是一个开源的 Python 算法库和数学工具包.Scipy 是基于 Numpy 的科学计算库,用于数学.科学.工程学等领域,很多有一些高阶抽象和物理模型需要使用 Scipy.SciPy 包含的模块有最优化.线性代数.积分.插值.特殊函数.快速傅里叶变换.信号处理和图像处理.常微分方程求解和其他科学与工程中常用的计算. 1 安装 下载对应的版本号 numpy+mkl:地址 http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#numpy sci

转自:http://blog.csdn.net/colddie/article/details/7773278 函数名称 函数说明 调用格式 正态总体的参数检验 ztest 单样本均值的z检验 (总体服从正态分布) [h,sig,ci,zval] = ztest(x,mu0,sigma,alpha,tail) ttest 单样本均值t检验 (总体服从正态分布) [h,sig,ci,tval] = ttest(x,mu0,alpha,tail) ttest2 双样本均值差t检验 (两个总体均服从正

计算各种描述性统计量函数脚本(myDescriptStat.R)如下: myDescriptStat <- function(x){ n <- length(x) #样本数据个数 m <- mean(x) #均值 me <- median(x) #中位数 mo <- names(table(x))[which.max(table(x))] #众数 sd <- sd(x) #标准差 v <- var(x) #方差 r <- max(x) - min(x) #极

本文对应<R语言实战>第6章:基本图形:第7章:基本统计分析 ================================================================================================================================================== 本章讨论的图形,主要用于分析数据前,对数据的初步掌握.想要对数据有一个初步的印象,最好的方式就是观察它,也就是将数据可视化.在这个过程中,我们

 最近学习特征工程(Feature Enginnering)的相关技术,主要包含两块:特征选取(Feature Selection)和特征抓取(Feature Extraction).这里记录一些要点,作为备忘.   特征选取 R中的FSelector包实现了一些特征选取的算法,主要分两大类:   Algorithms for filtering attributes: cfs, chi.squared, information.gain, gain.ratio, symmetrical.unc

code{white-space: pre;} pre:not([class]) { background-color: white; }if (window.hljs && document.readyState && document.readyState === "complete") { window.setTimeout(function() { hljs.initHighlighting(); }, 0);} .main-container

一.涉及内容 1.理解索引的概念和类型. 2.掌握创建索引的命令. 3.理解视图的概念和优点. 4.理解可更新视图应具备的特点. 5.掌握创建一般视图和可更新视图的命令. 6.理解序列和同义词的概念和作用. 7.掌握序列的创建与应用. 8.掌握同义词的创建与应用. 二.具体操作 ( 实验) 1.在数据库中创建Student表,包括学号Id.姓名Name.性别Sex.班级编号Class_id.利用该表创建如下索引: (1)在Id字段上创建唯一的B树索引. (2)在Name字段上创建普通的B树索引.

数据作为信息的载体,要分析数据中包含的主要信息,即要分析数据的主要特征(即数据的数字特征), 对于数据的数字特征, 包含数据的集中位置.分散程度和数据分布,常用统计项目如下: 集中趋势统计量:  均值(Mean).中位数(Median).众数(Mode).百分位数 离散趋势统计量:标准差(sd).方差(var).极差(range).变异系数(CV).标准误.样本校正平方和(CSS).样本未校正平方和(USS) 分布情况统计量:偏度.峰度 示例函数 集中趋势 均值(mean):描述数据取值的平均位

1.SPSS中变量视图里的度量标准的三个选项是什么意思 Nominal名义变量是对数据进行分类得到的变量,如按性别分为男女,按年龄分为老.中.青: Ordinal顺序变量是对数据进行排序得到的变量,如按成绩先后分为第一.第二.第三.第四等: Scale 定距变量是对数据经过按标准测量,或使用工具测量后得到的数据,有绝对零点或相对零点的数据:有绝对零点的如长度.重量等:有相对零点的如温度.成绩.智商等. 2.ctrl + h替换(男变为1),选全部替换会出问题 3.描述性分析里的“将标准化的分另存

R语言数据分析系列六 -- by comaple.zhang 上一节讲了R语言作图,本节来讲讲当你拿到一个数据集的时候怎样下手分析,数据分析的第一步.探索性数据分析. 统计量,即统计学里面关注的数据集的几个指标.经常使用的例如以下:最小值,最大值,四分位数,均值,中位数,众数,方差,标准差.极差,偏度,峰度 先来解释一下各个量得含义,浅显就不说了,这里主要说一下不常见的 众数:出现次数最多的 方差:每一个样本值与均值的差得平方和的平均数 标准差:又称均方差,是方差的二次方根.用来衡量一个数据集的

一.对数据的分布进行初步判断     1.1 原理 对于不同的分布,有特定的偏度(skewness)和峰度(kurtosis),正态分布.均匀分布.逻辑斯谛分布.指数分布的偏度和峰度都是特定的值,在偏度-峰度图中是特定的点,而伽马分布和对数正态分布在偏度-峰度图中是一条直线,贝塔分布在偏度-峰度图中是一片区域.因此可以通过未知分布的偏度峰度值(在图中是一个观察点),与各种分布的偏度峰度点(线.区域)进行对比,判断未知分布数据大致可能的一个或几个分布.     1.2 R代码         li

1.R语言重要数据集分析研究需要整理分析阐明理念? 上一节讲了R语言作图,本节来讲讲当你拿到一个数据集的时候如何下手分析,数据分析的第一步,探索性数据分析. 统计量,即统计学里面关注的数据集的几个指标,常用的如下:最小值,最大值,四分位数,均值,中位数,众数,方差,标准差,极差,偏度,峰度 先来解释一下各个量得含义,浅显就不说了,这里主要说一下不常见的 众数:出现次数最多的 方差:每个样本值与均值的差得平方和的平均数 标准差:又称均方差,是方差的二次方根,用来衡量一个数据集的集中性 极差:最大值

4.29自我总结 一.Jupyter的安装以及运行 1.Jupyter的安装 运行CMD,在CMD中输入pip3 --default-timeout=100 install -U jupyter 再输入pip3 install jupyter_contrib_nbextensions 再输入jupyter contrib nbextension install --user ==关于pip3 --default-timeout=100 install -U jupyter的详细意思== ==pi