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离散数据最新视觉报道_离散数据和连续数据的区别(2024年12月全程跟踪)

内容来源：麦吉窗影视所属栏目：热点更新日期：2024-12-02

离散数据

Matlab绘图秘籍，你知多少？大家好！今天我们来聊聊Matlab中的一些常用绘图函数，以及它们的使用方法。这些函数可以帮助你轻松绘制各种图形，提升你的工作效率。 1️⃣ scatter函数：散点图散点图是一种非常直观的展示数据分布的方式。使用scatter函数，你可以轻松绘制散点图。例如： ```matlab scatter(x, y); ``` 2️⃣ stem函数：阵状图 stem函数主要用于绘制离散数据点的阵状图。它的使用方法如下： ```matlab stem(x, y); ``` 3️⃣ bar函数：柱状图柱状图是一种常用的统计图形，用于展示不同类别的数据。使用bar函数，你可以轻松绘制柱状图： ```matlab bar(x, y); ``` 4️⃣ plot3函数：三位曲线图 plot3函数用于绘制三维曲线图，非常适合展示空间中的数据变化。例如： ```matlab plot3(x, y, z); ``` 5️⃣ mesh函数：三位网格图 mesh函数可以生成三维网格图，适用于展示复杂的三维数据。它的使用方法如下： ```matlab mesh(X, Y, Z); ``` 6️⃣ surf函数：三位曲面图 surf函数用于绘制三维曲面图，非常适合展示空间中的曲面变化。例如： ```matlab surf(X, Y, Z); ``` 希望这些函数能帮助你更好地理解和使用Matlab绘图功能！如果你对这些函数有更多的疑问或需要更多的示例代码，欢迎留言讨论！

𐟓Š 重庆大学22届大类分流全解析𐟓Š 𐟓š 探索重庆大学22届大类分流的奥秘，我们为你揭晓所有专业的分流情况。这些数据基于大一补考后的成绩统计，包括民族生，可能与分流时的实际成绩有所出入，但仅供参考。 𐟔 23届的新工科类和工程能源类，可以参考原工程能源类的数据。而22届的经济学作为单列专业，没有分流参考数据。23届的工商管理类、管理科学与工程类、经济学已合并为一个大类，可以根据22届的数据进行排名换算。 𐟓Š 数据解读：最低绩点/排名：这是通过分流进入的最低绩点和在原大类的排名。分流参考绩点/排名：为了减少民族生和断档情况的影响，我们剔除了尾部所有较离散数据后的绩点和在原大类排名，这具有较高的分流志愿参考价值。保研参考绩点/排名：依据2024年重庆大学保研率统计结合22届专业学生人数计算出来的保研参考数据。保研数据可供有志愿保研的同学参考（特殊情况已在备注内注明），实际保研情况受转专业和保研政策调整的影响，数据仅供参考。 𐟓ˆ 数据整理：重庆大学吧吧友工能小鼠鼠 𐟓Š 2024年保研数据参考来源：重庆大学吧吧友虎溪土豆爱好者 𐟌Ÿ 快来探索这些数据，了解重庆大学22届大类分流的详细情况吧！

数学建模必备十大算法，你掌握了吗？在数学建模比赛中，选择合适的算法至关重要。以下是十大常用算法及其使用方法，帮助你在比赛中取得好成绩。蒙特卡罗算法 𐟎𒊠 又称随机性模拟算法，通过计算机仿真解决问题。可以模拟来检验模型正确性，是比赛中的必备方法。数据处理算法 𐟓Š 包括数据拟合、参数估计和插值等。处理大量数据时，这些算法至关重要，通常使用Matlab作为工具。规划类问题 𐟓ˆ 如线性规划、整数规划、多元规划和二次规划等。建模竞赛中的大多数问题都属于最优化问题，这些算法可以描述这些问题，通常使用Lindo、Lingo软件实现。图论算法 𐟌 包括最短路、网络流和二分图等算法。涉及图论的问题可以用这些方法解决，需要认真准备。计算机算法 𐟒𛊠 如动态规划、回溯搜索、分治算法和分支定界等。这些算法在算法设计中非常常用，很多场合可以用到竞赛中。非经典算法 𐟌€ 包括模拟退火法、神经网络和遗传算法。这些算法用于解决较困难的最优化问题，但实现难度较大，需慎重使用。暴力搜索算法 𐟒加如网格算法和穷举法。当重点讨论模型本身而轻视算法时，可以使用这种暴力方案，最好使用高级语言作为编程工具。连续离散化方法 𐟌 很多实际问题数据是连续的，而计算机只认离散数据。因此，将其离散化后进行差分代替微分、求和代替积分等思想非常重要。数值分析算法 𐟔⊠ 如果使用高级语言编程，一些数值分析中的常用算法如方程组求解、矩阵运算和函数积分等需要额外编写库函数进行调用。图象处理算法 𐟓𘊠 赛题中有一类问题与图形有关，即使与图形无关，论文中也应该展示图片。这些图形的展示和处理可以使用Matlab进行处理。掌握这些算法，你在数学建模比赛中将如虎添翼！

S1复习笔记：轻松掌握所有知识点！嘿，小伙伴们！马上就要上考场了，是不是有点紧张？别担心，我来帮你们整理了一份超详细的S1复习笔记，绝对让你看完后不再慌张！位置与分布 𐟓Š 离散数据：找中位数（median）奇数个数据：median = Q2 偶数个数据：median = (Q2 + Q2) / 2 找Q1和Q3 奇数个数据：去掉Q2，前半部分的median是Q1，后半部分的median是Q3 偶数个数据：前半部分的median是Q1，后半部分的median是Q3 连续数据：用线性插值法找Q1、Q2、Q3 五数概括（Boxplot） Range = Max - Min IQR = Q3 - Q1 五数：Min、Q1、Q2、Q3、Max 如果有异常值（outlier），标记为㗊方差与标准差 𐟓ˆ 方差（variance）和标准差（standard deviation）的公式 Var(x) = E[(x - E(x))^2] StdDev(x) = sqrt(Var(x)) 编码 𐟒𛊧𚿦€祛ž归方程：y = a + bx 比较两组数据 𐟓Š 比较中位数，因为它是最常用的平均指标比较范围（range）或IQR，它们反映了数据的离散程度数据更集中还是更分散？解释一下数据可视化 𐟓Š 直方图（Histogram）频率密度 = 频率 / 类宽度（class width）面积与频率成正比，面积 = 类宽度 x 高度茎叶图（Stem and leaf plot）按照离散数据的方法找Q1、Q2、Q3 偏态分布（Skewness）方法1：判断分布类型方法2：利用对称性判断方法3：模式（mode）、中位数（median）、平均数（mean）的关系方法4：计算3(mean - median) / standard deviation 概率论 𐟎𒊧‹짫‹事件：P(A and B) = P(A) x P(B) 互斥事件：P(A or B) = P(A) + P(B) 非互斥事件：P(A or B) = P(A) + P(B) - P(A and B) 条件概率：P(A given B) = P(A and B) / P(B) 相关性与回归分析 𐟓ˆ 线性回归方程：y = a + bx PMCC/r = Sxy / sqrt(Sxx * Syy) 离散随机变量 𐟎𒊦œŸ望值（Expected value）：E(x) = x * P(x)) 方差（Variance）：Var(x) = E[(x - E(x))^2] 累积分布函数（Cumulative distribution function）：F(x) = P(X ≤ x) 连续随机变量 𐟎𒊦œŸ望值（Expected value）：E(ax + b) = aE(x) + b 方差（Variance）：Var(ax + b) = a^2Var(x) 离散均匀分布：P(W = w) = 1/n，对于w = 1, 2, ..., n 找P(2 < W < 3.5)，只需看W的取值范围找E(X)，不等分的情况下，X = 5 - 2W 找P(X < W)，或者P(X > W) 最后的小贴士 𐟓 记住这些公式和概念，多做练习题，考试当天保持冷静，你一定能取得好成绩！加油，小伙伴们！𐟒ꀀ

线性回归：简单与复杂的完美结合 𐟓ˆ 线性回归，这个听起来有点老派的机器学习算法，其实非常实用。它是一种有监督的学习方法，主要用于确定一个因变量和一个或多个自变量之间的关系。简单来说，就是通过一堆数据来预测某个值。什么是预测值和预测变量？你需要预测的值，叫做目标变量（target），用 y 来表示，通常是连续的数值。而那些影响目标变量的因素，叫做预测变量（predictors），用 X1 到 Xn 来表示，它们可以是连续的，也可以是离散的。模型（model）就是我们要求解的东西，它描述了这些变量之间的关系。线性回归的优点和缺点速度快：建模过程快，不需要复杂的计算。即使数据量很大，运行速度依然很快。解释性强：可以给出每个指标的理解和解释。线性关系：不能很好地处理单体数据，所以需要先判断变量之间是否是线性关系。为什么今天还在用线性回归？尽管深度学习现在很火，但线性回归依然有其独特的价值。通过对特征的非线性变换，以及广义线性模型的推广，输出和特征之间的函数关系可以是高度非线性的。更重要的是，线性模型的易解释性在物理、经济学等其他领域也发挥了重要作用。总结线性回归虽然看起来很简单，但它的应用非常广泛。无论是在机器学习领域，还是在其他学科中，它都是一个非常实用的工具。希望这篇文章能让你对线性回归有一个更清晰的认识。𐟓š

𐟓Š SPSS数据分析全攻略 𐟔 𐟓Œ 描述统计：描述性统计是探索数据集特征与趋势的利器。通过频数分析、描述性统计和正态检验，你能洞察数据的集中趋势和离散趋势。 𐟓Œ 信效度统计：想要了解数据是否可信有效？这种方法必不可少！通过检验alpha和kmo值，确保数据质量，一般0.7以上为合适。 𐟓Œ 因子分析：在信效度检测之后，因子分析将大展身手。它揭示影响特定变量的关键因素。例如，若设置五个维度，因子分析可能揭示出三个主因素。 𐟓Œ 相关分析：想要知道两个或多个变量之间的关系强度吗？相关分析帮你忙！通过判断正相关、负相关或无相关，了解变量间的联系。 𐟓Œ 回归分析：回归分析在论文中大放异彩！它研究一个或多个自变量与因变量之间的关系。线性回归要求因变量正态分布，而Logistic回归则对因变量无要求。 𐟓Œ 方差检验：方差检验用于研究分类自变量对连续因变量的影响。它能检验不同组或类别之间是否存在显著差异，但需注意数据正态性和方差齐性等前提条件。

ChatGPT画箱线图𐟓Š 今天我们来学习如何使用ChatGPT绘制箱线统计图。这种图表在科研和数据分析中非常常见，尤其适用于比较多个类别的数据分布，快速识别异常值和数据趋势。箱线图是一种统计图表，通过展示数据的中位数、四分位数和异常值，帮助我们快速了解数据的分布情况和离散程度。在图中，不同颜色代表不同的哺乳动物类别，如灵长类、食肉类和啮齿类等。我们还可以看到显著性标记，表明哪些类别之间存在显著差异。 𐟓Š 数据可视化 𐟓ˆ R语言 𐟓Š R语言绘图 𐟎“ 研究生 𐟔젦•𐦍†析 𐟎“ 博士生 𐟌 留学生

𐟓Š 常见可视化图表全解析，一文搞定！在数据分析中，将数据可视化是非常重要的，因为它能帮助我们更直观地理解数据。虽然图表种类繁多，但最常用的有柱状图和折线图。今天，我们来总结一下常见的可视化图表，帮助你快速掌握各种图表的用途和特点。柱状图 𐟓Š 柱状图是最常见的图表之一，用于展示不同类别的数据。通过柱子的高度来表示数值的大小，直观地展示数据的分布情况。折线图 𐟓ˆ 折线图适用于展示时间序列数据的变化趋势。通过连接各个点的线来表示数据的变化，可以清晰地看到数据的趋势和波动。饼图 𐟍• 饼图用于展示数据的比例关系。整个饼图代表100%，各个部分的大小表示不同类别的数据占比。散点图 𐟓 散点图用于展示两个变量之间的关系。通过点的分布情况来分析两个变量之间的相关性和趋势。箱线图 𐟓抧𚿥›𞧔褺Ž展示数据的分布情况，包括中位数、四分位数等统计指标。通过箱子的形状和位置来分析数据的集中趋势和离散程度。热力图 𐟔劧ƒ�›图用于展示数据的密度分布。通过颜色的深浅来表示数据的密度大小，可以清晰地看到数据的分布情况。雷达图 𐟌 雷达图适用于展示多个变量的综合情况。通过连接各个点的线来表示不同变量的变化情况，可以全面地了解数据的分布和趋势。 SPSSPRO绘图版 𐟎芓PSSPRO绘图版提供了丰富的图表模板和功能，可以轻松实现数据的可视化。只需拖拽变量、选择图表模板，系统就会根据变量类型和数量智能匹配统计图表，无需多余操作。此外，所有图表都支持在线复制，可以直接粘贴在Word、Excel、腾讯文档等文稿编辑软件中，无需导出再上传。大数据优化 𐟌 针对大数据图形内容展示，SPSSPRO绘图版支持鼠标滑动、滚动缩放等交互功能，实现数据精确一对一还原。无障碍花纹填充 𐟌ˆ 针对非真彩环境、特殊用户群体，SPSSPRO绘图版支持无障碍花纹填充，提升图表使用效果。通过这些图表类型，你可以根据不同的需求选择合适的可视化方式，将数据更直观地展示出来。

𐟌Ÿ热门数据分析方法揭秘𐟌Ÿ 𐟓Š 描述性统计描述性统计是快速了解数据整体特点的利器。通过数据的集中趋势和离散程度来分析数据特征。集中趋势指标：平均值、中位数和众数等。离散程度指标：方差、标准差、离散系数、分位距等。平均数：最常用的统计指标，但易受极值影响。中位数：按数据排序后处于中间位置的数，偶数长度数据取最中间两个数值的平均数。方差和标准差：越大说明数据波动越大，业务越不稳定。离散系数：标准差与平均值之比，越大说明数据离散程度大。分位距：上四分位数和下四分位数的差值，用IQR=Q3-Q1表示，Q1-1.5*IQR或大于Q3+1.5*IQR的数据点视作异常值点。 𐟓ˆ 变化分析变化分析用于寻找数据问题和突破口。常用同比和环比表示数据变化，如周同比、月同比、周环比、月环比。使用同比时需考虑数据周期性波动。 𐟓Š 指标体系指标体系是反映业务运营特点的多个指标集合。包括所有KPI及辅助指标，遵循MECE原则，即完全穷尽、相互独立、无重复、无遗漏。通过指标体系的分析，可以发现指标变化的真正原因，如基于业务口径和关联维度分析指标变化原因。 𐟓ˆ 相关分析相关分析用于判断业务归因，分析多个指标间的联系程度，并给出紧密联系的量化值。前提是指标间相互独立。 𐟓Š 趋势预测预测分析是典型的数据挖掘应用，通过分析序列提前预测业务数据。常用方法有基于时间序列和回归分析预测。

SPSS探索性分析，一文读懂！探索性因素分析（EFA）是一种数据分析方法，主要用于找出数据背后可能隐藏的公共因子。与验证性因素分析（CFA）不同，EFA并不事先设定因素的数量和意义，而是通过降维的思想，尽可能少地损失原始数据信息，将众多变量聚合成少数几个独立的公共因子。这些公共因子能够反映原始变量的主要信息，减少变量数量的同时，揭示变量之间的内在联系。探索性分析的注意事项 𐟓‹ 样本量要求：建议使用样本量大于题目数的5倍，最好是10倍的数据进行探索性因子分析。样本量太小可能导致因子提取不稳定、结果不可靠。变量要求：被分析的变量应该是连续变量或者顺序变量。离散变量或者名义变量在探索性因子分析中不适用。连续变量如身高、体重、年龄等，可以取到无限精度的值；分类变量如性别、血型、职业等，只能取到有限个值。相关性要求：被分析的变量之间应该存在相关性。变量相关性矩阵的可分性：可分性是指变量之间不能完全重叠，否则将无法提取出有用的因子。数据正态分布：变量的分布应该接近正态分布，否则在进行因子提取时可能会出现偏差。样本的代表性：即样本应该能够代表总体的情况。探索性因素分析的主要概念 𐟓š 抽取公因子方法：主成分法、主轴因子法、不加权最小平方法、加权最小平方法。标准：每个公因子的特征值应该大于1；碎石图：用于显示各因子的重要程度，横轴为因子序号，纵轴表示特征值大小，它将因子按特征值从大到小依次排列，从中可以非常直观的了解哪些是主要因子。特征值曲线变陡之时，就是决定因子个数之时。因子旋转目的：提取的公因子的命名解释性可能不好，使用因子旋转，可以帮助我们找到一个更好的命名的角度。方法：Varimax（方差最大正交旋转）、Quartimax（四次方最大正交旋转）、Equamax（平方最大正交旋转）、DirectOblimin（斜交旋转）、Promax（在方差最大正交旋转的基础上进行斜交旋转）。通过这些步骤和方法，探索性因素分析可以帮助我们更好地理解数据的内在结构和关系，为后续的实证研究提供有力的支持。