统计学的大致分类 概率论：涉及随机事件的概率计算以及随机变量和概率分布的理解。概率论为推断性统计提供了理论基础。 回归分析：这
一、概率统计概率vs. 统计概率：研究随机事件出现的可能性的数学分支，描述非确定性（Uncertainty）的正式语言，是统计推断的基础 概率： 一个事件或事件集合出现的可能性 基本问题：给定以一个数据产生过程，则输出的性质是什么统计推断：处理数据分析和概率理论的数学分支，与数据挖掘和机器学*是*亲 统计量：一个用以描述样本或总体性质的数值，如均值或方差 基本问题：给定输出数据，我们可以得到该数据的产生过程的哪些信息统计学 ≈ 根据数据进行推理的学科统计学* ≈多元统计分析 + 计算统计学多元统计分析 ≈ 基于一个多元变量数据集，预测函数值计算统计学 ≈ 统计问题的计算方法 (a.k....
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2013-05-16 20:51:00
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1. 统计推断：统计推断多涉及参数估计。2. 统计决策：统计决策多涉及分类、判别问题。推断由样本估计总体，知道总体才好进行分类。贝叶斯决策理论的基本要求：（1）各类别总体的概率分布式已知的。（2）要决策分类的类别数是一定的。贝叶斯分类器，在先验概率和条件概率已知的情况下，按照一定的规则确定判别函数和决策面。但在实际中，条件概率密度往往是未知的。这便是概率密度的估计问题。
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2013-06-15 17:07:00
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select round(t.avg/5,0)*5,count(*) from analyse_upid_sub_forspss t group by round(t.avg/5,0)*5；将平均值 除以5，再取整，对这个操作。这个统计的是间隔 在一定范围内的（5s）总数
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2009-09-11 15:23:00
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简介数据来源：苹果App Store中app的相关信息。目标：通过对app的使用情况进行处理，分析市场规律，为进一步制定营销策略提供依据。 数据集字段： 整体分析流程：数据分析1. app类型及分布结论：数据中含有6667款游戏，分为23种不同的类型，其中Games最多，有3600款，占比54.0%，其次是entertainment占比7.4%，education占比6.4%。说明Games目前受
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2023-10-13 07:46:06
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一、中文词频统计1. 下载一长篇中文小说。2. 从文件读取待分析文本。3. 安装并使用jieba进行中文分词。pip install jiebaimport jiebajieba.lcut(text)4. 更新词库，加入所分析对象的专业词汇。jieba.add_word('天罡北斗阵') #逐个添加jieba.load_userdict(word_dict) #词库文本文件
mh:工时 mhtype:工时类型（6种）字段：userid mhtype mh 001 1 5 001 1 3 001 2 4 001 3 9 002 5 5
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2012-10-14 20:48:00
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Hi,there.I'm lavard~:blush: Hi, I'm lavard, a font-end and full-stack engineer from China. 哈喽，这里是来自拉夫德鲁的码农的博客园统计页面，一名全栈工程师 TAGS MY STATS and Languages ...
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2021-09-08 20:57:00
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Description为了总结过去一段时间的命题工作，王队长组织了“我最喜欢的题目”
原创
2023-03-02 09:16:58
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MongoDB 中聚合(aggregate)主要用于处理数据(诸如统计平均值，求和等)，并返回计算后的数据结果。有点类似 SQL 语句中的 count(*)。aggregate() 方法MongoDB中聚合的方法使用aggregate()。语法格式aggregate() 方法的基本语法格式如下所示：db.COLLECTION_NAME.aggregate(AGGREGATE_OPERATION)示
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2023-06-13 22:37:06
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# MongoDB统计按年月统计教程
## 1. 整体流程
首先我们来看一下实现“mongodb 统计 按年月统计”的整体流程，可以用以下表格展示：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 连接MongoDB数据库 |
| 2 | 查询需要统计的数据 |
| 3 | 按年月进行分组统计 |
| 4 | 统计结果展示或保存 |
## 2. 详细步骤及代码
### 步
在上一章讲述了如何描述数据之后，统计的下一项任务就是如何通过抽样推测整体的信息。在统计01：概述中，我们介绍了要得到群体的分布，最准确的办法是收集整个群体的数据，当群体数据量小的时候当然可以这么做，但是当数据量非常大时，就变得不现实了，因此人们想到了抽样的方法以达到“窥一斑而知全豹”的目的。用样本来推测群体的信息，这被称为统计推断(statistical inference)。本章主要介绍统计推断
在这里简单的介绍下怎么统计自己研发的APP 的用户活跃度，和使用量，以此来展示自己APP的用户使用量！ 我们的APP都需要注入数据分析，以供我们实时的了解APP的下载和使用量提供了依据！ 不过我还是更多的偏好使用Umeng 统计，但因为项目要求，需要集成百度统计，为此简单的介绍下使用！集成开发步骤：在百度统计Web网站https://mtj.baidu.com/web/welcome/logi
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2023-10-09 22:50:16
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大家好！今天给大家带来一个非常简单、实用的统计方法——因子分析，这个方法适用面非常广，无论商科、工科、理科都能用来研究分析。一起来看看吧！ 因子分析目录第一部分：安装factor_analyzer包第二部分：导入数据第三部分：建立因子分析模型第四部分：计算各个城市得分获取代码 什么是因子分析？用来做什么？ 因子分析法（factor analysis）的核心是对若干综合指标进行因子分析并提取公共
本文约为6000字，建议阅读10分钟本文内容为对统计学和概率论知识的理解的总结。前言道德经云：“道生一，一生二，二生三，三生万物”。学习知识亦是如此，一个概念衍生出两个概念，两个概念演化出更小的子概念，接着衍生出整个知识体系。笔者结合自己对统计学和概率论知识的理解写了这篇文章，有以下几个目标；目标一：构建出可以让人理解的知识架构，让读者对这个知识体系一览无余目标二：尽量阐述每个知识在数据分析工作中
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2023-10-07 17:53:10
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一、知识点因子在方差分析中所要检验的对象称为因子或因素factor。如书中所介绍消协分析不同行业的服务质量，因此行业就可以称为因子。不同行业如零售业、旅游业、航空公司、家电制造业是行业这一因素的具体表现称为水平。每个行业下得到的被投诉次数称为观测值。由于这里只涉及行业一个因素，所以称为单因素4水平的试验。水平因素的不通表现称为水平。同时每个因子水平下得到的样本数据称为观测值。误差总误差SST=组内
友盟对移动APP统计原理 一、新增用户统计原理 Android系统根据IMEI号+MAC地址标识设备（独立用户）的唯一性；iOS系统根据OpenUDID标识设备（用户）的唯一性；WP系统根据ANID标识设备（用户）的唯一性，用户联网启动应用之后才能统计到。 二、友盟启动次数的统计原理 在每个Activity的开始和结束时分别调用onResume和onP
按月统计（一）
select date_format(create_time, '%Y-%m') mont, count(*) coun
from t_content
group by date_format(create_time, '%Y-%m');
按天统计（二）复制代码
SELECT
date_format(created_at, '%Y-%m-%d') dat,coun
原创
2023-05-26 06:32:13
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在本篇中，我们将展示使用 Python 统计学模型进行时间序列数据分析。问题描述目标：根据两年以上的每日广告支出历史数据，提前预测两个月的广告支出金额。原始数据：2017-01-01 到 2019-09-23 期间的每日广告支出。数据准备：划分训练集和测试集。df1 = data[[‘Date’,‘Spend’]].set_index(‘Date’) train = df1.iloc[:933,:
进入本地仓库访问位置之后执行命令1) 远程仓库相关命令检出仓库：$ git clone git://github.com/jquery/jquery.git查看远程仓库：$ git remote -v添加远程仓库：$ git remote add [name] [url]删除远程仓库：$ git remote
