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数值变量最新视觉报道_名义变量(2024年11月全程跟踪)

内容来源：冲顶技术团队所属栏目：热点更新日期：2024-11-30

数值变量

标准分数、相关系数与数据描述方法详解 𐟓Š 标准分数：也称为z分数或z检验，可以为负数。 𐟓ˆ 相关系数：相关系数r，可以为负数，范围在[-1,1]之间。-1表示完全负相关，1表示完全正相关，＞0.7表示高度相关。 𐟓Š 全距：也称为极差R，表示统计资料中的变异量数，即最大值与最小值之间的差距，反映了总体标志值的差异范围。 𐟓ˆ 标准差：方差的平方根，反映数据的离散程度。 𐟓Š 方差：也称变异数或均方，表示数据的变异程度。 𐟓ˆ 积差相关：以两者的距离平方和为标准来计算它们的相关性，通常用来评估两个连续变量之间的线性关系程度。 𐟓Š 等级相关：也称斯皮尔曼相关，适用于两个变量之间的单调关系分析，可以使用秩次作为数据进行分析，而不需要假定数据符合正态分布。 𐟓ˆ 秩次：指将数值变量值或等级变量值按一定顺序（一般是从小到大）所排列的序号，通俗理解也就是排名。在统计学中，秩次常用于非参数检验，通过计算秩次之和（秩和），可以进行假设检验，判断两组数据是否存在显著差异。此外，秩次在语言学中也有应用，指秩禄等级的高低。例如，《汉书ⷦ𑟥……传》中提到“秩次”，指的是官员俸禄的动态排序。 𐟓Š 常用数据描述方法：集中量数：平均数、中数、众数差异量数：全距、平均数、方差、标准差地位量数：百分等级分数、标准分数相关系数：积差相关、等级相关、质量相关 𐟓ˆ F检验：通常用于比较三个或以上组别的均值是否存在显著性差异。 𐟓Š T检验和Z检验：只适用于比较两组均值的差异是否显著。

数据预处理：让你的分析更上一层楼 𐟚€ 你是否曾遇到过这样的困扰：辛辛苦苦找来的数据却粗糙不堪，而赛题给的数据却暗藏玄机？别急，今天我们来聊聊数据预处理的重要性，让你的数据分析之路更加顺畅！ 𐟓Š 为什么要预处理？数据预处理听起来很高大上，其实就是给你的数据“洗个澡”，让它们变得更干净、更整齐。就像一块未经雕琢的玉石，不经过打磨，怎能展现它的光彩呢？ 𐟒堨‡ꥷ𑦉𞧚„数据过于粗糙？没错，自己搜集的数据往往存在各种问题，比如缺失值、异常值、类别数据混乱等。这些问题如果不解决，你的分析结果就会大打折扣！ 𐟕𓯸 赛题给的数据会挖坑？是的，赛题给的数据往往看似完美，实则暗藏陷阱。比如数据不平衡，就可能导致你的模型在预测时偏向某一类。所以，预处理这一步绝对不能少！ 𐟚렦•𐦍𙦘“出现的问题：缺失值：数据不完整，就像拼图少了几块。异常值：数据中的“异类”，可能是输入错误，也可能是真正的极端情况。类别数据：定性变量，无法直接参与计算。单位不同或数值差异大：数据间的“代沟”，影响分析结果。数据不平衡：某些类别的数据过多，导致模型偏倚。 𐟛 ️ 处理方法来啦！缺失值的处理：直接删：如果缺失值超过30%，果断放弃这行数据！填补：数值变量用平均值/中位数，非数值变量用众数或结合其他特征填补。万能法？找最相似的对象值填充！异常值的处理：识别出来后先剔除，然后按缺失值处理。已知取值范围：逻辑关系判断（高数成绩120？不可能！）未知取值范围：3𓕥ˆ™（正态分布理论保证）、JB检验、W检验、箱线图（经验式结论，但超实用！）类别数据的处理：虚拟变量：将定性变量引入计算，有排序和无排序两种方式。单位不同或数值差异大：数据标准化：消除量纲和单位的影响，让数据“站在同一起跑线”。min-max标准化、z-score标准化、线性比例标准化，总有一款适合你！数据不平衡：过采样：增加少数类样本的数量。欠采样：减少多数类样本的数量。 𐟒ᠥ𐏨𔴥㫯𜚦•𐦍„处理虽然繁琐，但绝对是数据分析中不可或缺的一步。只有经过精心打磨的数据，才能为你的分析提供坚实的基础！

本文主要介绍处理数值变量特征工程，将介绍使用Python的Scikit-Learn库、Numpy等工具处理数值的高级特征工程技术，旨在提升机器学习模型的效能。网页链接

A-Level数学：基础与进阶全解析 𐟓š A-Level数学是英国大学入学考试的重要科目，分为基础数学 (Mathematics) 和进阶数学 (Further Mathematics)。两者在内容上具有连续性，学生只需选择其中一门进行考试。 𐟔 基础数学涵盖的领域包括：纯粹数学概率统计机械力学统计学决策数学 𐟚€ 进阶数学的难度更高，与美国的AP课程相当，涵盖以下内容：进阶数学线性代数矩阵 𐟓… 以CIE考试局为例，A-Level数学包括6个模块： 1️⃣ 二次方程、坐标集合、圆、三角学、数列和微积分 2️⃣ 代数、方程的数值解、三角函数进阶版的微积分、代数和指数函数 3️⃣ 代数、对数、指数函数、三角学、微积分、方程的数值解和复数 4️⃣ 力与平衡、直线运动、动量以及牛顿二大运动定律、能量、功和功率，涉及大量物理学知识 5️⃣ 数据表示、排列组合、可能性、离散排列组合以及正态分布 6️⃣ 泊松分布、随机变量的线性组合、连续随机变量、抽样和估计以及假设检验 𐟓 选择A-Level数学的基础或进阶课程，学生将掌握一系列高级数学技能，为未来的大学学习和职业发展打下坚实基础。

柱状图详解：5种常见类型及其特点柱状图（Bar Chart）是一种用矩形表示类别变量数值大小的图表。以下是几种常见的柱状图类型及其特点：标准柱状图 𐟓Š 标准柱状图中，横轴代表具体类别，纵轴代表对应数值。矩形的高度与数值大小成正比。三维锥形柱状图 𐟌 三维锥形柱状图是三维柱状图和图形化柱状图的结合。三维柱状图是二维柱状图的升级版，通过三维透视，呈现多一个维度的信息。图形化柱状图将柱体化为了锥形，使图形更美观。条形图 𐟓‹ 条形图是柱状图的变形，将竖直的柱体变为水平的条形。纵轴表示类别，横轴表示数值。径向条形图 𐟌 径向条形图是一种呈圆形排布的柱状图。柱体的刻度不再以直线表示，而是被表示成一个个同心圆，每个圆圈代表一个数值刻度，数值按照从内到外，依次增加，而每一个条形就代表一个分类数据。螺旋条形图 𐟌€ 螺旋条形图是基于阿基米德螺旋坐标系绘制的条形图，适用于大量周期性数据的展示。图形从螺旋的中心开始向外进行绘制，中心代表时间起点，边缘代表时间终点。这些不同类型的柱状图可以帮助你更好地理解和展示数据，选择合适的图表类型可以让你的数据呈现更加直观和有效。

医学统计期末攻略，速看！医学统计学是不是很难？其实不然！只要掌握了重点和难点，期末考试轻松过关。下面是我熬夜整理的医学统计学知识点，三小时背完，期末90+不是梦！第一单元：概论基本概念总体参数：描述总体特征的指标，简称参数，是固定不变的常数，但一般未知。总体：根据研究目的确定的性质相同或相近的研究对象的某个变量值的全体。统计量：描述样本特征的指标，由样本观察值计算得到，不包含任何未知参数。样本：从总体中随机抽取部分个体的某个变量值的集合。抽样误差：由随机抽样造成的样本统计量与相应的总体参数之间的差异。频率：若事件A在n次独立重复试验中发生了m次，则称m为频数。称m/n为事件A在n次试验中出现的频率或相对频率。概率：频率所稳定的常数称为概率。统计描述与统计推断统计描述：选用合适统计指标（样本统计量）、统计图、统计表对数据的数量特征及其分布规律进行刻画和描述。统计推断：包括参数估计和假设检验。用样本统计指标（统计量）来推断总体相应指标（参数），称为参数估计。用样本差别或样本与总体差别推断总体之间是否可能存在差别，称为假设检验。样本特点足够的样本含量可靠性代表性资料类型定量资料：又称计量资料、数值变量或尺度资料。是对观察对象测量指标的数值大小所得的资料，每个个体都能观察到一个观察指标的数值，有度量衡单位。分类资料：包括无序分类资料（计数资料）和有序分类资料（等级资料）。第三单元：定量资料的统计描述、参考值范围频数表编制过程找出样本数据的最大值和最小值，计算极差R。确定分组的组距d和组数k。一般nk50,5-6组;n在100左右,7-10组;n>100,10-15组。求频率密度，统计频数，算出频率、频率密度和累积频率。画出直方图。频数表和直方图的作用用于观察个数较多资料的统计描述，可以直观提示资料的分布特征和分布类型。集中趋势、离散趋势的指标及适用范围集中趋势算术均数：适用于对称分布，不适用于偏态分布和资料中出现极值的资料。几何均数：适用于呈倍数关系的资料或对数正态分布的资料，尤其是正偏态分布。不适用与观察值中有0或正负数值同时出现的资料。中位数：适用于大样本偏态分布或分布情况不明的资料或资料中有不确定数值的资料。百分位数：多个百分位数结合使用，全面描述数据分布的特征；用于确定医学参考值范围（偏态或分布不明的资料）。众数：适用于大样本，较粗糙。离散趋势极差：优点简单明了、容易使用；缺点只反映最大值和最小值间的差异，不能反映其他观察值的变异程度，样本容量越大，极差可能越大，极差的抽样误差大，不稳定。四分位数间距：适用于确定医学参考值范围，与中位数一起描述偏态分布资料变异程度；缺点类似于极差，利用度低。方差与标准差：与均数一起描述对称分布，特别是正态分布的分布特征。变异系数：适用于比较度量衡单位不同资料的变异度；比较均数相差悬殊的资料的变异度；衡量实验精密度和稳定性的常用指标。频数分布特征高峰在中间，左右大致对称，称为对称分布。平均数=中位数=众数。高峰偏向小值的一侧（左侧），称正偏态分布（亦称右偏态）。平均数>中位数>众数。高峰偏向大值的一侧（左侧），称负偏态分布（亦称左偏态）。平均数<中位数<众数。正态分布图形的特点及意义特点：f(x)关于x=u对称；x=u时取得最大值；在x=u土o处为拐点，且以x轴为水平渐近线；f(x)大于0。希望这些知识点能帮助你更好地理解医学统计学，轻松应对期末考试！加油！𐟒ꀀ

8种数值变量的特征工程技术：利用Sklearn、Numpy和Python将数值转化为预测模型的有效特征「数据派thu的精心推荐」 8种数值变量的特征工程技术：利用Sklearn、Nu...

𐟓Š统计学第八版笔记分享：第一章至第二章𐟓Š 𐟓Œ 统计中的基本概念总体：研究对象的全部集合，每个对象称为元素。有限总体：范围明确且元素数量有限。无限总体：元素数量无限且不可数。样本：从总体中抽取的部分元素集合，样本容量为样本量。参数：描述总体特征的数字度量，用希腊字母表示。总体值：从总体中抽取的样本值。标准差：总体标准差用ᨧ亯𜌦 𗦜즠‡准差用S表示。总体比例：总体中某类元素的数量占总体的比例。 𐟓Œ 统计量与变量统计量：描述样本特征的数字度量，是样本的函数。样本均值：样本中所有元素的平均值。样本标准差S：样本的标准差。样本比例：样本中某类元素的比例。变量：说明现象某种特征的概念，具体表现为变量值，即数据。分类变量：说明事物类别的名称。数值变量：说明事物数字特征的名称。散变量：取有限个值。连续变量：可以取无穷多个值。 𐟓Œ 数据收集方法问卷调查：成本较高，调查过程质量控制有一定难度。电话调查：速度快，适合样本单位分散的情况，但被调查者无电话则无法实施。观察式调查：调查人员不强行进入，可在被调查者不察觉的情况下获得资料。实验方法：实验组与对照组对比。 𐟓Œ 数据误差与控制抽样误差：由于抽样的随机性带来的误差，平均性差异。影响因素包括样本量、总体变异性等。非抽样误差：其他原因造成的样本观察结果与总体真实值的差异。控制方法包括调查员选拔、培训等。误差控制：①抽样误差可计算和控制；②非抽样误差的控制方法包括调查员的选拔和培训等。统计数据的值量要求：①精度：最小的抽样误差或随机误差；②准确性：最小的非抽样误差或偏差；③关联性：满足用户决策管理和研究需要；④及时性：在最短时间取得并发布数据；⑤一致性：保持时间序列的可比性；⑥最低成本：以最经济的方式取得数据。

毕业论文数据分析的30种必备方法数据分析是从数据中提取有用信息以支持决策的过程。以下是毕业论文中常见的30种数据分析方法： 𐟓ˆ 数据预处理数据清理：处理缺失值、重复值和异常值，确保数据质量。数据转换：包括数据标准化、归一化、分箱处理和编码（如将分类变量转换为数值变量）。数据集成：将来自不同来源的数据整合为一个统一的数据集。数据归约：减少数据集的维度和规模，常见方法有特征选择和主成分分析（PCA）。 𐟓Š 描述性分析统计量计算：计算数据的基本统计量，如均值、中位数、众数、标准差、方差和四分位数等，描述数据的集中趋势和离散程度。数据可视化：使用图表（如柱状图、折线图、散点图、直方图、箱线图和热力图等）直观展示数据分布、趋势和关系。数据分布分析：分析数据的分布特性，如使用频数分布和概率密度函数等。 𐟔 探索性数据分析（EDA）相关性分析：计算变量之间的相关系数，探索变量间的线性或非线性关系。数据分组分析：对数据按类别或变量进行分组，比较不同组别的特征或趋势。假设检验：如t检验、卡方检验和ANOVA等，用于验证数据是否符合特定假设。 𐟓ˆ 推断性分析回归分析：包括线性回归、多元回归和逻辑回归等，用于研究因变量与自变量之间的关系，进行预测或解释。时间序列分析：包括ARIMA和指数平滑等，用于分析时间序列数据中的趋势、季节性和周期性。假设检验：如z检验、t检验和F检验等，用于推断样本统计量与总体参数之间的关系。 𐟒𛠦œ𚥙襭椹与预测建模监督学习：包括分类和回归，用于预测输出变量。非监督学习：包括聚类和降维等，用于发现数据的内在结构。 𐟓Š 模型评估与优化交叉验证：如k折交叉验证，用于评估模型的性能，减少过拟合的风险。混淆矩阵：用于评估分类模型的性能指标，包括准确率、精确率、召回率和F1值等。 𐟔젩똧𚧥ˆ†析技术因子分析：用于识别变量之间的潜在因子。结构方程模型（SEM）：用于分析和验证变量之间的复杂关系。贝叶斯分析：使用贝叶斯定理进行概率推断，处理不确定性。 𐟓œ 文本分析自然语言处理（NLP）：处理文本数据，包括分词、词频统计、情感分析、主题模型（如LDA）和文本分类等。文本挖掘：从大量文本数据中提取有价值的信息，如关键词提取和主题分析。这些方法可以帮助你在毕业论文中更好地分析和理解数据，从而得出更准确的结论。

七年级数学第三章：代数式全解析𐟓š 𐟎“ 数学思维导图整式：由数和字母的积组成的式子叫做整式。代数式：整式和变量的和称为代数式。系数：在代数式中，数称为系数。去括号法：把同类项中的括号去掉，进行整式加减运算。同类项：所含字母相同，并且相同字母的指数也相同的项叫做同类项。具体数值代替：用具体数值代替代数式中的字母，求出代数式的值。 𐟓 整式加减系数不能为0或带分数。去括号法：把同类项中的括号去掉，进行整式加减运算。同类项：所含字母相同，并且相同字母的指数也相同的项叫做同类项。 𐟓 代数式的值用具体数值代替代数式中的字母，求出代数式的值。 𐟓 注意事项系数不能为0或带分数。同类项必须完全相同。去括号法时要小心处理负号和括号内的符号。

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