Statistical Thinking for the 21st Centuryhttps://statsthinking21.org/ https://github.com/statsthinking21/statsthinking21-core
《线性代数与数据学习》(Linear Algebra and Learning from Data)http://math.mit.edu/~gs/learningfromdata/
诸多用法详解:http://www.graphpad.com/guides/prism/6/statistics/index.htm
平均值 | |
中位数 | |
四分位数 | |
标准差 | |
标准误 | |
离均差 | |
残差 | |
随机 | |
总体 | |
正态分布 | |
线性 | |
非线性 | |
可信区间 | μ±1.96s/√n |
参考值范围 | μ±1.96s |
相对标准误差(Relative Standard Error)仅仅是标准误除以平均值的一种百分比表述。例如,制作两份家庭收入调查,其平均值为50000美元。如果一个调查的标准误有10000美元,而另一个则为5000美元,其相对标准误差分别为20%和10%。直观地说,拥有较低标准误差的调查看起来更为可靠。事实上,由于制作数据机构通常预设可信度标准,以使得其统计数据必须满足此前公布的内容。譬如,美国国家卫生统计中心通常不会报告其数据相对标准误差超过30%的估计。
α aerfa(alpha)
β beita(beta)
γ gamma
Σ σ xigema(sigma)
χ ka(chi)
μ miu(mu)
H eichi / yita(Eta)
λ Lambda
ꞌ 撇