利用python可以很快速的进行统计计算。 下图是求出2个数据的协方差和相关系数 并且求假设检验也很容易，例如下图，针对这组数据判断总体的重量是否为10，H0 ＝ 10， H1 != 10, 求出的pvalue大于0.05，无法拒绝零假设 ...
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2016-06-25 12:18:24
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相关系数是衡量变量之间相关程度的度量，也是很多分析的中的当中环节，SPSS做相关分析比较简单，主要是区别如何使用这些相关系数，如果不想定量的分析相关性的话，直接观察散点图也可以。相关系数有一些需要注意的地方：1、两变量之间存在相关，仅意味着存在关联，并不意味着因果关系。2、相关系数不能进行加减乘除运 ...
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2016-06-14 22:24:59
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网络的连通性 网络的连通性对信息传播（传播速度、扩散规模）有较大影响。 度相关性：一条边连接的两个节点度值之间的相关性（一般使用度值的Pearson相关系数来刻画） 度大节点趋于和度大节点相连，则该网络为同配的 度大节点趋于和度小节点相连，则该网络为异配的 对于无标度网络，网络中的度相关性会影响谣言 ...
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2016-06-05 16:58:18
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推荐系统的分类
常见评测标准
http://blog.csdn.net/u011263983/article/details/51544495
相似度
1）同现相似度
2）欧氏距离相似度
3）余弦相似度
4）秩相关系数相似度
5）曼哈顿距离相似度
6）对数似然相似度
常见推荐系统算法
关联规则；
Apriori...
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2016-06-02 14:35:55
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转自：http://blog.csdn.net/wsywl/article/details/5859751 Spearman Rank（斯皮尔曼等级）相关系数 1、简介 在统计学中，斯皮尔曼等级相关系数以Charles Spearman命名，并经常用希腊字母ρ（rho）表示其值。斯皮尔曼等级相关系数 ...
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2016-05-26 18:55:17
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转自：http://blog.csdn.net/wsywl/article/details/5727327 由于使用的统计相关系数比较频繁，所以这里就利用几篇文章简单介绍一下这些系数。 相关系数：考察两个事物（在数据里我们称之为变量）之间的相关程度。 如果有两个变量：X、Y，最终计算出的相关系数的含 ...
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2016-05-26 18:44:01
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闵氏距离(Minkowski Distance) 当r=1时，曼哈顿距离(Manhatten) 当r=2时，欧氏距离(Euclidean) r=无穷大，上确界距离(Supermum Distance) 皮尔逊相关系数(Pearson CORRELATION Coeffcient)，取值[-1,1]， ...
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2016-05-18 21:42:54
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使用回归可以得到确定的数学关系式，从而可能预测未来的变化。
使用Excel生成测试数据公式为: y=2*x+RAND()*5-2.5
使用回归工具
分析结果
MultipleR相关系数 0.9955
R Square 判定系数 0.991
均接近1表示回归结果相当不错。...
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2016-05-12 15:25:45
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目录 1 描述性统计是什么？2 使用NumPy和SciPy进行数值分析 2.1 基本概念 2.2 中心位置（均值、中位数、众数） 2.3 发散程度（极差，方差、标准差、变异系数） 2.4 偏差程度（z-分数） 2.5 相关程度（协方差，相关系数） 2.6 回顾3 使用Matplotlib进行图分析 ...
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2016-04-29 22:10:28
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主成分分析 Pearson于1901年提出，再由Hotelling（1933）加以发展的一种多变量统计方法通过析取主成分显出最大的个别差异，也用来削减回归分析和聚类分析中变量的数目可以使用样本协方差矩阵或相关系数矩阵作为出发点进行分析成分的保留：Kaiser主张（1960）将特征值小于1的成分放弃， ...
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2016-04-23 18:05:51
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