描述性统计分析
数学期望,方差,分位数,协方差与相关系数
众数,均值,中位数
极差和四分位极差(R_1)
变异系数CV 当样本足够大的时候 r=标准差除以均值
偏度 g大于0则右偏态,也就是右边的矮很多
峰度 大于0是瘦子 小于0是胖子
如果样本近似符合正态分布,那么QQ图就会为
$y=ax+b$
其中a是标准差西格玛,b是均值
例题: 画直方图,拟合正态分布曲线,QQ图,去趋势正态图
这个真的算简单的
箱线图的一些含义
枝叶图
相关性分析
- 绘制折线图,看看两个变量之间的基本情况
- 皮尔森和斯皮尔曼的计算公式
- 正态分布
假设检验
分布拟合
有三种假设检验方法
书上的例题为;问交叉路口通过的汽车数量是否满足泊松分布
