【Udacity】数据的差异性:值域、IQR、方差和标准差
一、值域(Range)
Range = Max - Min
受异常值(Outliers)影响
二、四分位差(IQR)
四分位距(interquartile range, IQR),又称四分差。是描述统计学中的一种方法,以确定第三四分位数和第一四分位数的区别(即Q1~Q3 的差距)。
三、异常值(Outlier)
异常值的常用定义:Outlier < Q1 - 1.5IQR
OR > Q3 + 1.5IQR
- 可视化——Box Plots(箱线图) & Whisker(盒须图)
IQR的不足
值域和IQR都无法将所有数据考虑进来;
完全不同的两个数据集也可以有相同的IQR:Normal(正态分布)、Bimodel(双峰分布)和Uniform distribution(均匀分布)we need one number that decribes the spread data that takes all the data into account.(数据分布+考虑所有数据)
四、方差(variance)
- 平均值的平方偏差-Means of squared deviations/average squared deviation
平方和本质——正方形面积
五、标准差(Standard Deviation)
正方形的边长——方差的平方根
- 标准差和正态分布图
六、贝塞尔校正(Bessel's correction)
- 通常,抽样差异性<总体差异性(遗漏稀有值)
** n ——> n-1 **
七、样本标准偏差
- 区分总体标准差σ和样本标准差s
1.样本标准差 估算大样本集时使用小写的s
—— 有样本,并需要估算总体标准差——>分母为n-1
—— 有总体数据集——>分母为n
【Udacity】数据的差异性:值域、IQR、方差和标准差的更多相关文章
- 使用java计算数组方差和标准差
使用java计算数组方差和标准差 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 首先给出方差和标准差的计算公式 代码 public class Cal_sta { double Sum(do ...
- Row versus Set Processing, Surprise!(集合处理和单行处理数据的差异性)
Row versus Set Processing, Surprise! Craig Shallahamer: 1. Set based processing will likely be much ...
- 使用oracle来计算方差及标准差
/* Formatted on 5/24/2012 4:15:58 PM (QP5 v5.149.1003.31008) */ SELECT deptno, ename, ...
- Python求均值,方差,标准差
import numpy as nparr = [1,2,3,4,5,6]#求均值arr_mean = np.mean(arr)#求方差arr_var = np.var(arr)#求标准差arr_st ...
- python求列表均值,方差,标准差
import numpy as np a = [1,2,3,4,5,6] #求均值 a_mean = np.mean(a) #求方差 a_var = np.var(a) #求标准差 a_std = n ...
- arcpy-字段唯一值、重复值、最值、平均值、方差、标准差、中数、众数
插个广告,制作ArcGIS的Tool工具学习下面的教程就对了: 零基础学习Python制作ArcGIS自定义工具观看链接 <零基础学习Python制作ArcGIS自定义工具>课程简介 im ...
- R语言的可视化
1. 完整的数据分析流程 定义研究问题 定义理想数据集 确定能够获取什么数据 清理数据 2. 变量的类型: 数值变量(可进行加减乘除运算):连续(可在给定区间取任意数值).离散(给定集合内不连续取值) ...
- C语言之文件操作07——读取文件数据并计算均值方差标准差
//文件 /* =============================================================== 题目:从文本文件"high.txt" ...
- 【udacity】机器学习-2模型验证
Evernote Export 1.模型的评估与验证简介 机器学习通常是大量传入数据,然后会有一些关于数据的决策.想法和摘要. 2.模型评估 评估模型使用的是各种数据分析的方法,至少需要使用pytho ...
随机推荐
- alpha-beta搜索算法
alpha-beta搜索(min-max搜索): 简称mfs,用来解决双方最优决策博弈问题. 核心思想:在搜索树中,下一层越小,对当前层越有利,由于取max,一旦下一层出现了比其他孩子结果更大的值,那 ...
- json操作相关记录
json是javascript衍生的数据表示法,现在许多数据的处理都使用json. 平时用到的与json结构相似的有很多,如mongodb数据库,python的字典等.核心思想就是键值对. json的 ...
- git泄露利用脚本
留一下万一之后用得着呢 工作原理 1.解析.git/index文件,找到工程中所有的: ( 文件名,文件sha1 ) 2.去.git/objects/ 文件夹下下载对应的文件 3.zlib解压文件,按 ...
- c# 如何得到一个字符的ASCII码
'; int b = (int)a; 就这么简单..
- 构建私有Docker Registry
1.设置insecure-registry: 可能会出现无法push镜像到私有仓库的问题. 这是因为我们启动的registry服务不是安全可信赖的. 1) sudo vim /etc/default/ ...
- (转)基于keepalived搭建MySQL的高可用集群
基于keepalived搭建MySQL的高可用集群 原文:http://www.cnblogs.com/ivictor/p/5522383.html MySQL的高可用方案一般有如下几种: keep ...
- html中超链接的target属性
<a> 标签的 target 属性规定在何处打开链接文档.(target就是目标的意思) 一共有(4+1种选择): 用法:<a target="value"> ...
- FocusBI: 数据仓库 (原创)
关注微信公众号:FocusBI 查看更多文章:加QQ群:808774277 获取学习资料和一起探讨问题. <商业智能教程>pdf下载地址 链接:https://pan.baidu.com/ ...
- Mybatis缓存(二)
Mybatis的二级缓存 1.二级缓存的范围 1. 二级缓存是Mapper级别的缓存. 2. 二级缓存的结构也是一个HashMap. 3. 不同的SqlSession对象去操作同一个mapper ...
- Oracle 12c心得
1.重新启动Listener后,远程客户端登录不了,只能全新启动Oralce服务才能正常,经分析,用Net Manager增加一个服务器的IP地址的监听. 执行 net start 监听服务名 再远程 ...