公式： di=xi-yi 注意：这里的Xi、Yi是原始数据的等级，也就是排序序号，不是元素数据值。 取值-1到+1之间， 为正时表示正相关， 为负时表示负相关， 等于零时表示相关为零。但与相关系数不同的是，它是建立在等级的基础上计算的，较适用于反映序列变量的相关。 ...
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2020-07-21 01:04:39
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一、平稳序列建模步骤 假如某个观察值序列通过序列预处理可以判定为平稳非白噪声序列，就可以利用ARMA模型对该序列进行建模。建模的基本步骤如下： （1）求出该观察值序列的样本自相关系数（ACF）和样本偏自相关系数（PACF）的值。 （2）根据样本自相关系数和偏自相关系数的性质，选择适当的ARMA（p， ...
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2020-07-17 22:05:19
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均值：\(\bar x=\frac{1}{N} \sum_{i=1}^N x_i\) 方差：\(S^2 = \frac{1}{N-1}\sum_{i=1}^N(x_i-\bar x)^2\) 协方差：\(Cov(X,Y)=E[(X-E(X))(Y-E(Y))]=\frac{1}{N-1}\sum_{ ...
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2020-07-11 17:41:45
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pandas、spark计算相关性系数速度对比 相关性计算有三种算法：pearson、spearman，kenall。 在pandas库中，对一个Dataframe，可以直接计算这三个算法的相关系数correlation，方法为：data.corr() 底层是依赖scipy库的算法。 为了提升计算速 ...
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2020-07-02 16:38:40
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x=np.arange(1,13,1) y=np.array([17, 19, 21, 28, 33, 38, 37, 37, 31, 23, 19, 18 ]) plt.plot(x,y) plt.show() 可以看出温度是以周期为12的正弦函数 #构建函数y=a*sin(x*pi/6+b)+c ...
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2020-07-02 13:18:06
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方差分析 方差分析的用途 用于多个（或两个）样本均数的比较； 用于分析因素间的交互作用； 用于方差齐性检验； 用于方程的拟合度检验。 方差分析的类型 单因素：完全随机设计 两因素：随机区组设计 多因素：析因、拉丁方、正交设计 重复测量设计 单组 多组 协方差分析（与方差分析并列） 方差分析的SAS程 ...
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2020-06-18 01:50:52
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本福特定律 概率公式 贝叶斯公式 重要分布 Beta分布 事件的独立性 期望与方差 协方差 Pearson相关系数 切比雪夫不等式 大数定律 中心极限定理 最大似然估计 ...
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2020-06-03 23:10:13
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统计学的基本概念（原文链接） 一、 有n个样本的集合: X = {X1，X2，...,Xn} 均值： 标准差： 方差： 有两个数据集,数据集1，X = [0,8,12,20];数据集2，Y = [8,9,11,12]。两者的均值一样都为10。数据集1的标准差8.3，数据集2的标准差为1.8，因为后者 ...
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2020-06-03 20:12:38
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Mantel test 是对两个矩阵相关关系的检验，由Nathan Mantel在1976年提出。之所以抛开相关系数发展这样一种方法，是因为相关系数只能处理两列数据之间的相关性，而在面对两个矩阵之间的相关性时就束手无策。Mantel检验专治这种不服。 这种方法多用于生态学上，不同的样本case对应不 ...
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2020-05-24 16:23:41
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这篇文章主要从以下三个问题出发来理解特征工程： 特征工程是什么？ 为什么要做特征工程？ 应该如何做特征工程？ 对于第一个问题，我会通过特征工程的目的来解释什么是特征工程。对于第二个问题，主要从特征工程的重要性来阐述。对于第三个问题，我会从特征工程的子问题以及简单的处理方法来进一步说明。下面来看看详细 ...
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2020-05-21 21:06:50
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