Tag: 统计

C / C ++中的累积正态分布函数: 我想知道是否有math库中的统计function，这些math库是Cmath等标准C ++库的一部分。如果没有，你们可以推荐一个好的统计资料库，它具有累积的正态分布函数吗？提前致谢。更具体地说，我期待使用/创build一个累积分布函数。

用给定的均值计算正态分布的概率，标准偏差为Python: 如何计算正态分布的概率给定的意思，标准为Python？在这个问题中，我可以根据定义像OP那样定义自己的函数：计算Python中的随机variables的概率只是想知道是否有一个库函数调用将允许你这样做。在我的想象中会这样： nd = NormalDistribution(mu=100, std=12) p = nd.prob(98) 在Perl中有一个类似的问题：我怎样才能计算一个给定在Perl正常分布点的概率？。但我没有看到一个在Python中。 Numpy有一个random.normal函数，但它像抽样，不完全是我想要的。

R随机森林variables重要性: 我正在尝试在R中使用随机森林包进行分类。列出的variables重要性措施是：意味着等级0的variablesx的原始重要性分数意思是等级1的variablesx的原始重要性分数 MeanDecreaseAccuracy MeanDecreaseGini 现在我知道这些“意思”是什么，因为我知道他们的定义。我想知道的是如何使用它们。我真正想知道的是，这些价值观的含义只在于它们的准确性如何，价值是什么，价值是什么，什么是最高和最低等等。如果一个variables具有较高的MeanDecreaseAccuracy或MeanDecreaseGini ，那么这是否意味着它是重要的还是不重要的？此外，关于原始分数的任何信息也可能有用。我想知道所有关于这些数字的知识，这些数字与它们的应用有关。使用“错误”，“求和”或“置换”这样的词语的解释将不那么有用，那么简单的解释就不会涉及随机森林如何工作的讨论。就像我想让某人向我解释如何使用收音机一样，我也不会期望这个解释涉及到无线电如何将无线电波转化为声音。

gitfind胖提交: 是否有可能得到有关每个提交更改浪费了多less空间的信息 – 所以我可以find增加大文件或大量文件的提交。这是所有尝试减lessgit repo大小（重新绑定和可能的过滤提交）

“创build统计信息”在SQL Server 2005中做什么？: 数据库优化顾问build议我在我的数据库中创build一堆统计数据。我是一个SQL n00b的东西，所以这是我第一次碰到这样的生物。在MSDN中的条目是一点点钝 – 有人可以解释这到底是什么，为什么这是一个好主意？

逻辑回归预测的置信区间: 在R预测.lm基于线性回归的结果计算预测，并提供计算这些预测的置信区间。根据手册，这些间隔是基于拟合的误差方差，而不是系数的误差间隔。另一方面，基于logistic和泊松回归（其他几个）计算预测的predict.glm没有可信区间的选项。而且我甚至很难想象如何计算这样的置信区间来为泊松和逻辑回归提供有意义的见解。有没有为这种预测提供置信区间有意义的情况？他们如何解释？这些情况下的假设是什么？

命令行实用程序在Linux中打印数字的统计信息: 我经常发现自己的文件每行只有一个数字。我最终将它导入Excel中查看像中位数，标准偏差等等。有没有在Linux的命令行实用程序做同样的？我通常需要find平均值，中值，最小值，最大值和标准偏差。

通用名单的标准偏差？: 我需要计算一个通用列表的标准偏差。我会尽量包括我的代码。它是一个包含数据的通用列表。数据大部分是浮动和整数。这是我的代码是相对于它没有得到很多的细节： namespace ValveTesterInterface { public class ValveDataResults { private List<ValveData> m_ValveResults; public ValveDataResults() { if (m_ValveResults == null) { m_ValveResults = new List<ValveData>(); } } public void AddValveData(ValveData valve) { m_ValveResults.Add(valve); } 以下是需要计算标准差的function： public float LatchStdev() { float sumOfSqrs = 0; float meanValue = 0; foreach (ValveData value in m_ValveResults) { […]

在数据框子集时select未定义的列: 我有一个数据框， str(data)来显示更多关于我的数据框的结果如下： > str(data) 'data.frame': 153 obs. of 6 variables: $ Ozone : int 41 36 12 18 NA 28 23 19 8 NA … $ Solar.R: int 190 118 149 313 NA NA 299 99 19 194 … $ Wind : num 7.4 8 12.6 11.5 14.3 14.9 8.6 13.8 20.1 8.6 … $ […]