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数据分布最新视觉报道_数据分布图怎么做(2024年11月全程跟踪)

内容来源：麦吉窗影视所属栏目：热点更新日期：2024-11-29

数据分布

分类问题的数据分布：什么是好的分布？在分类问题中，我们的目标是预测每个样本的类别标签。那么，什么是“好的”数据分布呢？简单来说，就是那些能让模型更有效地区分不同类别的数据分布。均衡的类别分布 𐟎†想情况下，每个类别的样本数量应该大致相等。这样可以避免模型过于偏向多数类别。举个例子，在一个疾病诊断系统中，如果健康和疾病的样本数量差不多，模型就不太可能总是预测健康，从而能更准确地识别疾病。清晰的类别分界 𐟧 数据的特征应该能帮助模型清晰地区分不同的类别。比如在图像识别中，猫和狗的图片在特征空间中应该有明显的区别。这样模型才能更容易地做出正确的分类。有助于泛化的分布 𐟌 训练数据应该尽可能地代表实际情况，避免过度特殊化或者偏离真实世界的分布。举个例子，如果在车辆识别系统中，训练数据只包含红色汽车，那么模型在遇到非红色汽车时性能可能会大打折扣。检查数据分布的方法 𐟔 查看类别分布：类别频率计数：简单计算每个类别的样本数量。条形图：绘制每个类别的样本数量，直观显示类别分布是否平衡。分析特征与类别的关系：箱形图：对于数值型特征，箱形图可以展示不同类别下特征的分布情况。散点图：如果特征是二维的，散点图可以很好地展示不同类别的数据点是如何分布的。通过这些方法，我们可以更好地理解数据的分布情况，从而选择更适合的数据来训练我们的分类模型。

公众号这边。看了下基本也是全平台的数据分布。

分布函数图：从t到F 在统计学中，分布函数图是理解和分析数据的重要工具。除了标准分数和正态分布，我们还会接触到几种常见的分布，如t分布、卡方分布和F分布。通过对比这些分布的特点，我们可以更深入地理解它们在实际应用中的作用。 𐟔 t分布的特点：平均值为0。分布关于平均值对称，左侧为负值，右侧为正值。变量取值在(-∞, +∞)之间。当样本容量趋于无穷大时，分布接近正态分布，方差为1；当样本容量小于30时，t分布与正态分布相差较大，离散程度（方差）越大，分布图的中间变低但尾部变高。 𐟓Š 卡方分布的特点：平均值为0。分布关于平均值对称，左侧为负值，右侧为正值。变量取值在(0, +∞)之间。卡方分布常用于假设检验和置信区间计算。 𐟓ˆ F分布的特点：平均值为0。分布关于平均值对称，左侧为负值，右侧为正值。变量取值在(0, +∞)之间。 F分布用于方差分析和回归分析等统计方法中。通过这些分布函数图，我们可以更直观地理解不同统计方法背后的数学原理，从而在实际应用中做出更准确的推断和预测。

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

CFA一级数量部分公式大集合！ 𐟒“ 最近真是有点焦虑啊，不过也快到头了。这里给大家分享一下数量部分需要记住的所有公式和概念，希望对你们有帮助！货币的时间价值 𐟒Ž 首先，记住一句话：不同时间的货币价值不一样！这句话可是有效年利率计算的关键哦。描述性数据 𐟓Š 接下来是描述性数据部分，包括一阶中心趋势（中位数、均值、众数），二阶离散（方差、标准差），三阶偏度，四阶峰度。这些公式可是基础中的基础。概率论 𐟎𒊧„𖥐Ž是概率论部分，需要掌握概率的加法法则、乘法法则、全概率法则以及贝叶斯定理中的应用。还有赔率（Odds）、期望值和协方差的计算公式。离散分布和连续分布 𐟓ˆ 这一部分主要讲的是离散分布和连续分布，特别是二项分布和正态分布。正态分布下的z分布和t分布也要记清楚。样本和估计 𐟓š 样本和估计部分包括点估计和区间估计，估计量，中心极限定理非常重要！置信区间以及何时使用z分布和t分布也要牢记。假设检验 ⚖️ 假设检验部分主要讲的是一类错误和二类错误，单边检验和双边检验，以及假设检验的test statistics和decision rule的确定。单一正态检验方法也要掌握。线性回归 𐟓ˆ 最后是线性回归部分，简单线性回归的SSE，最小二乘法估计参数b0和b1的值，ANOVA table衡量拟合度的记忆。这些公式可是线性回归的基础。

[LG]《BONE: a unifying framework for Bayesian online learning in non-stationary environments》G Duran-Martin, L S㡮chez-Betancourt, A Y. Shestopaloff, K Murphy [Queen Mary University of London & University of Oxford & Memorial University of Newfoundland & Google DeepMind] (2024) ...

[LG]《Manifolds, Random Matrices and Spectral Gaps: The geometric phases of generative diffusion》E Ventura, B Achilli, G Silvestri, C Lucibello... [Bocconi University] (2024)网页链接「机器学习」「人工智能」「论文」

非参数检验：不依赖正态分布的统计分析方法在实际研究中，我们经常会遇到数据不满足正态分布的情况。这时，如果选择进行数据转换，很可能会失去数据的初始意义，导致分析有误。那么，此时就可以选择非参数检验进行分析。非参数检验的适用范围 𐟓Š 非参数检验不依赖于样本所来自的总体分布类型，适用范围非常广泛。以下是几种常见的适用情况：总体分布类型未知的资料数据分布呈现明显偏态的资料某些变量无法精确测量的资料方差不齐的情况只能以严重程度、优劣等级、次序先后等表示的登记资料数据的一端或者两端为不确定值的资料，如<0.1，>50等，俗称开口资料非参数检验的优点与缺点 𐟌Ÿ 非参数检验的优点：不受总体分布的限制，对数据的要求不严格检验方法灵活，使用范围广泛计算简单，易于理解和掌握非参数检验的缺点：虽然非参数检验适用于任何分布类型的资料，但方法本身缺乏针对性。当资料满足参数检验的条件时，使用非参数检验会大大降低检验的功效。非参数检验主要使用等级或者符号秩，而不是使用原始数据，会损失部分信息，降低统计检验效率，导致犯第二类错误的概率比参数检验大。常见的非参数检验方法 𐟓ˆ 常用的非参数检验方法包括：秩和检验符号检验等级相关检验 Ridit分析非参数检验在实际研究中的应用 𐟔슥œ襮ž际研究中，很多情况下，我们无法对总体分布形态做假定。例如，医学中进行实验研究的数据通常都是非常少的，很难满足正态性这一特性。那么，就无法使用方差分析、t检验等参数检验方法。此时，非参数检验就派上用场了。通过以上内容，我们可以看到，非参数检验是一种非常灵活且广泛的统计推断方法，尤其适用于数据不满足正态分布的情况。希望这篇文章能帮助你更好地理解和应用非参数检验！

pure,20241006,行为决定数据(现象)，可以用一个式子来解释这句话：BOX->结果(现象抽象为控制过程)，可以再进一步f(x)->分布(控制过程用数学描述)。即函数的参数决定分布。这在实践中可以表示为：状态决定数据分布特征的差异(信息化手段具象化表述数学描述)。而这里就可以再进一步的利用概率统计的方法得到量化数据，进而指导自身金融行为。所以可以看到，如何描述即抽象当前状态才是根本的问题。然后在这个起点下，进行数据分析得到一些分布特征，进而得到风险计量，从而决定个人规避风险的金融行为。以上的这个过程，其实就是一个完整的抽象入计算机的过程。只不过大量人茫茫然不懂得利用数学方式来抽象自身行为，不知道自己决策实际上是基于既不完整甚至于极少的数据下总结的概率经验。没意识到不代表你不是这么干的。可以明确这个过程就能主动的顺应规律。而当波动率与价值分析两者结合起来的时候，就能更好的锁定异常信号。这里不是“AND”运算，而是"OR"运算的关系，只不过当都为真的时候，进入IF判断分支的另一边，形成增强信号。而行为也随着信号的出现而依照反馈信息动态调整，进行负反馈控制。如果还认为以上是“简单粗暴”，那是不是该想想，这个“简单粗暴”是你自己对信息判断的主观想法，还是人家真的就是“简单粗暴”。金融服务业与投资是两个不同的行业和思维方式，前者的所谓资深人士，在后者看来，能力就跟新入市的没什么差别。以上，我认为就是波动率分析的最核心的主控流程。这比开源都直接吧，开源顶多给代码，还有的XX不写注释。而且多是基于某个特定问题的。而这个给出的是如何编写的方法，依照这个，自己可以按照数据和需求不同，创造出无限多的适合各种情况下的自主自动化分析过程。过去的那些技术分析早就过时了，那些都是不自觉的利用极少数的数据来构造的直观分析方法，他们甚至都没有加以状态的区分。

逻辑回归的优缺点详解，你知道多少？逻辑回归是一种在统计学和机器学习中广泛使用的二分类算法。它通过将线性回归的输出转换为逻辑函数，从而实现二分类预测。下面我们来详细探讨一下逻辑回归的优缺点。 𐟌Ÿ优点：简单易用：逻辑回归的原理和计算过程相对简单，容易理解，上手快。计算效率高：一旦确定了最优化的参数，就可以直接使用这些参数进行预测，不需要像线性回归那样反复计算预测值和误差。可解释性强：逻辑回归的模型参数可以很容易地解释为对数几率，方便理解和解释模型的预测结果。适用于二分类问题：逻辑回归专门用于二分类问题，并且可以与其他算法结合使用，实现更复杂的分类任务。能够有效处理多变量数据：逻辑回归可以处理多个自变量对因变量的影响，并能够有效地解决多变量之间的相互作用问题。 ⚠️缺点：对数据分布假设要求较高：逻辑回归基于正态分布假设，如果数据分布不符合正态分布，可能会导致模型预测准确度下降。对数据规模和质量要求较高：逻辑回归需要一定规模和质量的数据才能得到较好的预测结果。如果数据量不足或者数据质量不高，可能会影响模型的稳定性和泛化能力。容易过拟合：逻辑回归模型的参数数量通常较多，因此可能会产生过拟合问题，导致模型在训练数据上的表现很好，但在测试数据上的表现较差。对异常值和离群点敏感：如果数据中存在异常值或离群点，可能会对逻辑回归模型的训练结果产生较大影响，导致模型预测准确度下降。对多分类问题处理不够灵活：虽然可以通过组合多个逻辑回归模型来处理多分类问题，但是这会增加模型的复杂性和计算成本，同时可能会降低模型的解释性和泛化能力。通过以上分析，我们可以看到逻辑回归有其独特的优势和不足。在实际应用中，需要根据具体问题选择合适的算法，并注意数据的分布和质量。

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