前言

阶乘和gamma函数关系密切.

$\Gamma(z) = \int_0^{\infty}x^{z-1} * e ^{-x}\mathrm{d}x\\ 或者\\ \Gamma(z + 1) = \int_0^{\infty}x^z * e ^{-x}\mathrm{d}x\\ \\ \Gamma(z) = (z -1)!, \; z 为正整数$

# 在python中适用sympy来求这个积分
>>> from sympy import *
>>> import numpy as np
>>> x = symbols('x')
>>> print(integrate(x**1 * exp(-x), (x, 0, np.inf)))
1
>>> print(integrate(x**2 * exp(-x), (x, 0, np.inf)))
2
>>> print(integrate(x**3 * exp(-x), (x, 0, np.inf)))
6

本就存在大量相当晦涩的概念, 翻译和各种理解(符号使用)上的混乱, 让统计学变得更为复杂.

大学时 我一直觉得统计学很难 还差点挂科.

工作以后才发现 难的不是统计学 而是我们的教材写得不好. 比起高等数学 统计概念其实容易理解多了.

以下内容主要整合自: 多种(国内/国外)统计学教材(或其他统计学相关书籍), Wikipedia, stackexchange, 知乎, 百度百科等...以及其他相对权威的统计学站点和spss相关内容站点.

对于不确定的信息或者难以理解的部分, 一般采用英文版本的内容.

相关内容的描述, 计算等, 优先采用SPSS的解决方案.

IBM SPSS Statistics 26 Documentation.

一. 前言

Anscombe's quartet, 安斯库姆四重奏.

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一. 前言

注意不是vlookup, 是lookup.

碰到一个这样的问题, 下面动图的函数实现原理:

(图源: LOOKUP函数10种经典用法 新手必看)

这个函数并不难理解, 比较大的坑点, 在于其查询内容是需要经过排序的.

注意这里的排序, 这个点类似于pandas中的loc在定位不到数据时(这个功能在pandas上正逐步被废弃), 假如数据不是经过排序, 其返回的内容是异常的.

相关内容见, NoteBook/Pandas-loc的执行逻辑.ipynb at main - Kyouichirou/NoteBook (github.com)

一. 前言

In statistics and applications of statistics, normalization can have a range of meanings.[1] In the simplest cases, normalization of ratings means adjusting values measured on different scales to a notionally common scale, often prior to averaging. In more complicated cases, normalization may refer to more sophisticated adjustments where the intention is to bring the entire probability distributions of adjusted values into alignment. In the case of normalization of scores in educational assessment, there may be an intention to align distributions to a normal distribution. A different approach to normalization of probability distributions is quantile normalization, where the quantiles of the different measures are brought into alignment.

在Wikipedia中, 以下的操作都归于Normalization(统计学的概念上).

一. 前言

突然被问, excel如何实现中国式排名?

即, 在排的值中出现重复值时该如何处理接下来的序号.

在MySQL的窗口函数, 针对排名的问题提供了三种模式:

• rank()
• dense_rank()
• row_number()

一. 前言

(图: 知乎-相关问题)(题目写错了?, mmape?)

一. 前言

1.1 简介

LINGO is a comprehensive tool designed to make building and solving Linear, Nonlinear (convex & nonconvex/Global), Quadratic, Quadratically Constrained, Second Order Cone, Semi-Definite, Stochastic, and Integer optimization models faster, easier and more efficient. LINGO provides a completely integrated package that includes a powerful language for expressing optimization models, a full featured environment for building and editing problems, and a set of fast built-in solvers.

在当下各种近乎于浮夸的("大")数据处理工具面前, lingo可谓是一个另类的存在, 其官网上也没有各种高大上的宣传概念(动辄大数据, 神经网络..机器学习...), 是个相当相当低调的数学处理工具, 甚至其操作界面至今还维持上古时代vb的极简风格.

(但是, 需要注意, 这并不意味着这个软件的开发的停止..这个软件还持续更新, 当下版本20)

官方文档

一. 前言

在机器学习-梯度下降一文主要介绍了梯度下降在一元线性回归拟合的内容, 这里进一步延申讨论一元线性回归各种细节问题.

1.1 回归分析

一. 前言

(图: 豆瓣读书-复分析导论)

在检索算法, 模型, 高阶数学等内容时常遇到的问题, 各种模棱两可, 似是而非的信息. 多查多看.