概率论：样本与总体分布，Z分数与概率

最新推荐文章于 2024-11-15 11:35:23 发布

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文章探讨了数据分布和样本分布的描述，强调了样本均值和标准差的计算涉及自由度的概念。Z分位数用于衡量数据在整体分布中的位置，帮助识别异常值。样本的代表性取决于样本均值与总体均值的接近程度、总体方差以及样本量的大小。大或小的Z分位数可能表明样本不具代表性。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

参考书目：《行为科学统计精要》（第八版）——弗雷德里克·J·格雷维特

数据及其样本的分布

描述一组数据分布

描述一组样本数据的分布

描述样本数据的均值和整体数据一样，但是样本标准差的公式除以了n-1，这里引入自由度的概念

自由度：如果均值确定，那么n个数据组成的样本中，只有n-1个数据的取值是自由的，最后一个数据等于n*均值减去其余n-1个值的和

Z分位数

Z分位数描述的是一个数据在整组数据中的位置：即：当前值x距离总体均值有多少个标准差的距离

Z分位数因为是描述分布位置的，所以我们通常在去量纲单位（标准化为0-1的分布）的处理中经常用到，因为不管数据单位是时分秒，十万百万千万，在观测某个数值在整体分布中的位置，衡量标准都是一样的&#

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livia138567: 请问，这里的冲突是怎么处理的？遇到了相同问题，望帮助，谢谢！ ── Conflicts ────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────── tidyverse_conflicts() ── ✖ plyr::arrange() masks dplyr::arrange() ✖ lubridate::as.difftime() masks base::as.difftime() ✖ purrr::compact() masks plyr::compact() ✖ plyr::count() masks dplyr::count() ✖ lubridate::date() masks base::date() ✖ tidyr::expand() masks reshape::expand() ✖ plyr::failwith() masks dplyr::failwith() ✖ dplyr::filter() masks stats::filter() ✖ plyr::id() masks dplyr::id() ✖ lubridate::intersect() masks base::intersect() ✖ dplyr::lag() masks stats::lag() ✖ plyr::mutate() masks dplyr::mutate() ✖ reshape::rename() masks plyr::rename(), dplyr::rename() ✖ lubridate::setdiff() masks base::setdiff() ✖ reshape::stamp() masks lubridate::stamp() ✖ plyr::summarise() masks dplyr::summari
一：Python入门基础汇总
优快云-Ada助手: 不知道 Python入门技能树是否可以帮到你：https://edu.youkuaiyun.com/skill/python?utm_source=AI_act_python

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