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5000整理 - Coggle Diagram
5000整理
week1：measurement
什么是变异系数及怎么算，什么用
偏度和峰度
标准差的解读，经验法则的解释
离散度包括范围、四分位数、方差/标准差和变异系数（数值的离散程度），他们的特征
location包括平均数中位数和众数，他们的特征
测量的4个级别
箱型图的六种解释
计算出各种值后的分析思路
week7：multiple regression
每个单独的系数都可以计算置信区间
overall model fit（R方）的计算公式，F stat和T stat的计算公式
多元回归的基本模型，SSR的计算方法
Test of Individual Effects
多元回归对比一元回归的优势
Omitted Variable Bias
线性关系的判断
week8：分析多元回归的7步
4.评估模型的整体拟合度
5.评估单个参数
3.形成多元回归结果
6.检查多元回归假设
2.形成单独的散点图
7.如有必要，修改模型
1.决定β值
week2：possibilities
有序和无序情况下的两个公式
概率分布
正态分布的五个特征及Z表怎么用
泊松分布的计算公式，平均数和标准差公式
二项式分布的概率公式，标准差公式和四个触发条件
互斥与否和独立与否情况下，事件发生的概率
三种情况下泊松分布与二项式分布差异很小
泊松和二项式分布受表格限制，大部分时候用正态近似来代替
week4：hypothesis test
Z test的两种算法
一个单一变量的计算方法
STEP
STEM
两个独立变量的计算方法
有标准差的
无标准差有百分比的
T test的三种计算方法
两个独立变量
两个关联变量
单一变量
使用T test还是Z test? 他们的计算方法
卡方分布的两种算法
适用性检测
关联性检测
week6：simple regression
TSS = RSS + SSR
tb和sb的计算方法
α和β的计算方法
β的hypothesis test
r就是β的hypothesis test，还可以用t-test或f-test
解释Rsquare的含义
week3：sampling
样本估算整体，STEM和置信区间
样本量大于30
样本量很少时
STEP
中心极限定理（mean和varience）
week9：时间序列分析
乘法模型
指数平滑
加法模型
weeck5：correlation
相关系数的算法，协方差的算法
一种是协方差和标准差的算法
一种是推导之后的算法