from 《基于GIS的江苏省陆地风能资源潜力评估及微观选址》 Weibull 分布函数密度的表达式为
例如，我们的客户可能观察到一种植物对某种毒性物质的反应是S形的。因此，我们需要一个S形函数来拟合我们的数据，但是，我们如何选择正确的方程呢？
线性回归的因变量是连续变量，自变量可以是连续变量，也可以是分类变量。如果只有一个自变量，且只有两类，那这个回归就等同于t检验。如果只有一个自变量，且有三类或更多类，那这个回归就等同于方差分析。如果有2个自变量，一个是连续变量，一个是分类变量，那这个回归就等同于协方差分析。所以线性回归一定要认准一点，因变量一定要是连续变量。当然还有其它条件，比如独立性、线性、等方差性、正态性。。
【导读】专知内容组整理了最近六篇主题模型（Topic Model）相关文章，为大家进行介绍，欢迎查看! 1.Convergence Rates of Latent Topic Models Under Relaxed Identifiability Conditions（在松弛可识别性条件下潜在主题模型的收敛率） ---- 作者：Yining Wang 机构：Carnegie Mellon University 摘要：In this paper we study the frequentist conver
作者：张丹(Conan), 程序员Java,R,PHP,Javascript blog: http://blog.fens.me 随机变量在我们的生活中处处可见，如每日天气，股价涨跌，彩票中奖等，这些事情都是事前不可预言其结果的，就算在相同的条件下重复进行试验，其结果未必相同。数学家们总结了这种规律，用概率分布来描述随机变量取值。 就算股价不能预测，但如果我们知道它的概率分布，那么有90%的可能我们可以猜出答案。 目录 正态分布 指数分步 γ(伽玛)分布 weibull分布 F分布 T分布 β(贝塔)分布
之前介绍过拟合种面积关系(species–arearelationship, SAR)工具：
《冰与火之歌》书迷遍布全球。该小说凭借其丰富的人物设置受到广大书迷青睐。然而，在马丁( Martin )笔下，无论好人、坏人，主角、配角都难逃命运的捉弄。除不计其数的无名小卒外，马丁的世界里有916位
本文内容翻译并编辑自 Bayesian Survival Analysis in A Song of Ice and Fire，by Erin Pierce and Ben Kahle. 原文链接http://www.reddit.com/r/statistics/comments/31oz8n/bayesian_survival_analysis_in_a_song_of_ice_and/.compact翻译：新妍 校对：Jude via：数据工匠 《冰与火之歌》书迷遍布全球。该小说凭借其丰富的人
论文中需要绘制数据对于不同分布假定下的 QQ 图。这里小编主要是使用 qqplotr 包进行绘制，参考的博客：An Introduction to qqplotr[1]。
市场风险指的是由金融市场中资产的价格下跌或价格波动增加所导致的可能损失（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
之前看到一个R包，可以计算物种数量；物种-丰度分布species-abundance distribution (SAD)；种内空间的聚集程度；稀释曲线；种面积关系(TAR)及距离衰减规律(DDR)等。
注意：默认情况下，函数scale()对矩阵或数据框的指定列进行均值为0、标准差为1的标准化。要对每一列进行任意均值和标准差的标准化，可以使用如下的代码：
本文字数为10000字，阅读全文约需25分钟 本文为回归分析学习笔记。 前言 1.“回归”一词的由来 我们不必在“回归”一词上费太多脑筋。英国著名统计学家弗朗西斯·高尔顿（Francis Galton,1822—1911）是最先应用统计方法研究两个变量之间关系问题的人。“回归”一词就是由他引入的。他对父母身高与儿女身高之间的关系很感兴趣，并致力于此方面的研究。高尔顿发现，虽然有一个趋势：父母高，儿女也高；父母矮，儿女也矮，但从平均意义上说，给定父母的身高，儿女的身高却趋同于或者说回归于总人口的平均身
在平时的科研中，我们经常使用统计概率的相关知识来帮助我们进行城市研究。因此，掌握一定的统计概率相关知识非常有必要。
链接：https://pan.baidu.com/s/1FVku6WefSBfhRwWILiaCrw
随机数的使用是很多算法的关键步骤，例如蒙特卡洛法、遗传算法中的轮盘赌法的过程，因此对于任意一种语言，掌握其各类型随机数生成的方法至关重要，Python与R在随机数底层生成上都依靠梅森旋转（twiste
Excelize 是 Go 语言编写的用于操作 Office Excel 文档基础库，基于 ECMA-376，ISO/IEC 29500 国际标准。可以使用它来读取、写入由 Microsoft Excel™ 2007 及以上版本创建的电子表格文档。支持 XLSX / XLSM / XLTM 等多种文档格式，高度兼容带有样式、图片(表)、透视表、切片器等复杂组件的文档，并提供流式读写 API，用于处理包含大规模数据的工作簿。可应用于各类报表平台、云计算、边缘计算等系统。入选 2020 Gopher China - Go 领域明星开源项目(GSP)、2018 年开源中国码云最有价值开源项目 GVP(Gitee Most Valuable Project)，目前已成为 Go 语言最受欢迎的 Excel 文档基础库。
该文介绍了Numpy、Pandas、Matplotlib、Scikit-learn、TensorFlow和Keras等Python数据科学库的简介、安装和入门。
作者：Andrea Barletta 和 Paolo Santucci de Magistris，Aarhus 大学 由于场外期权合约的买卖在交易双方间私下进行而非通过公开市场，因而可能很难确定合约的价格有利于买方还是卖方。为对这些合约进行定价，金融分析师往往依据看涨期权或看跌期权价格估算出风险中性密度 (RND)值。常规做法是根据历史数据来确定定价模型的参数值，进而 估算RND值。 根据参数定价模型估算 RND 有几个缺点，如处理时间较长而且可能存在误差。简单模型可快速完成调试，但很可能会与金融数据的一些
回归，最初是遗传学中的一个名词，是由生物学家兼统计学家高尔顿首先提出来的。他在研究人类的身高时，发现高个子回归于人口的平均身高，而矮个子则从另一个方向回归于人口的平均身高。
为了支持对治愈艾滋病的狂热追求，我们付出了巨大的努力来尽可能多地了解这种令人困惑的疾病。在众多未知因素中有一个问题:从一个人被感染到这个人被诊断出患有这种疾病通常需要多长时间？在寻找答案的过程中，美国卫生与公众服务部疾病控制与预防中心的研究人员使用Mathematica软件进行重要的计算。
生成排列成M*N*P*…多维向量的随机数。如果只写M，则生成M*M矩阵；如果参数为[M,N]可以省略方括号。
array([[ 0.14022471, 0.96360618], #random
For random samples from N(\mu, \sigma^2), use:
激光器在实际的老化工程中，如果采用周期式的测试，也会存在很多外界影响因素，主要是温度不稳定，设备测量和控制不稳定，设备的可靠性和电源失效。温度控制难的一个原因是激光器的自发热，即使紧紧夹杂裸露的铝散热器上的To-can封装，激光器同样也有5~10C/W的热阻。如果激光器在100mA和1.8V的条件下工作，在激光器内部和散热片可能有1.5℃的温差。
Stata17是一套集数据分析、数据管理、绘制专业图表于一体的集成统计软件，它是目前市场上最有影响力的三大软件之一。该软件操作灵活、简单易学、易用、运行速度快等优点，另外还有多个版本可供用户选择。其中，Stata/MP版本具有最快的运行速度和最大的数据集处理能力，数据集可达327个变量。无论您需要处理多大的数据集，Stata/MP都可以快速高效地完成任务。因此，Stata14是一个非常优秀的数据分析软件，以其出色的性能和易用性在用户中赢得了很高的评价，帮助他们轻松完成数据分析任务。
最近一直在整理统计图表的绘制方法，发现Python中除了经典Seaborn库外，还有一些优秀的可交互的第三方库也能实现一些常见的统计图表绘制，而且其还拥有Matplotlib、Seaborn等库所不具备的交互效果，当然，同时也能绘制出版级别的图表要求，此外，一些在使用Matplotlib需自定义函数才能绘制的图表在一些第三方库中都集成了，这也大大缩短了绘图时间。今天的推文小编就介绍一个优秀的第三方库-HoloViews，内容主要如下：
Stata17是一款功能强大、操作简单、界面美观、小巧实用的专业数据统计分析管理软件，适用于各大企业，尤其是市场调研数据。该软件可以快速分析提供的数据，支持多种数据类型，并自动识别数据资源，帮助用户更快高效地完成数据统计分析工作，使其工作更加得心应手。同时，该软件还具有多个实用功能，包括绘图功能、统计功能、程序设计、功能列表、网络功能等等。使用最友好的窗口接口时，用户还可以使用直接命令语法，让操作更加便捷。因此，Stata17是一款十分出色的数据分析软件，它的功能强大，操作简便，可以帮助用户轻松分析各种数据，并让他们更加高效地完成数据分析工作。
股市崩盘是一个市场总价值急剧而快速的下降的结果，其典型特征是股价通常在几天内下降超过10%。
最近发现numpy的random用法有很多，不注意很容易混淆，今天参考几个博客内容整理了一下。
我们已经在Python运算中看到Python最基本的数学运算功能。此外，math包补充了更多的函数。当然，如果想要更加高级的数学功能，可以考虑选择标准库之外的numpy和scipy项目，它们不但支持数组和矩阵运算，还有丰富的数学和物理方程可供使用。 此外，random包可以用来生成随机数。随机数不仅可以用于数学用途，还经常被嵌入到算法中，用以提高算法效率，并提高程序的安全性。 math包 math包主要处理数学相关的运算。math包定义了两个常数: math.e # 自然常数e math.pi
random.random()函数返回一个范围在[0.0, 1.0)之间的随机浮点数。这是生成均匀分布随机数的基础函数。
生存分析(Survival analysis)是指根据试验或调查得到的数据对生物或人的生存时间进行分析和推断，研究生存时间和结局与众多影响因素间关系及其程度大小的方法，也称生存率分析或存活率分析。
使用u””为能至少储存UTF-16的16位元编码,对应’\u’表示16位元的字符。
其中，具体的拟合类型可以参看帮助文档，也可以使用fittype来自定义新的函数类型，比如定义拟合函数a*x+b*x^2+exp(4*x);|
设计用于保险索赔的预测或数据建模工具，立即分析Wolfram|Alpha 和电子表格中的数据，并呈现完全交互式的图表和报告——完整的工作流程。
本文是「信用风险建模 in Python」系列的第四篇，其实在之前的 Cufflinks 那篇已经埋下了信用风险的伏笔，
随机现象中，变量的取值是不确定的，称之为随机变量。描述随机变量取值概率的函数称为概率分布。对于随机变量，通常主要关心它的两个主要数字特征：数学期望用于描述随机变量的平均值，方差用于描述随机变量分布的差异程度，方差的算术平方根称为均方差。另外协方差和相关系数用于描述两个变量的线性关联程度。
激光芯片的可靠性是一项十分关键的指标，无论是小功率的激光笔还是要求较高的激光通信芯片，都需要进行芯片的老化和可靠性的测试。
本文的目的是对如何在R中进行生存分析进行简短而全面的评估。关于该主题的文献很广泛，仅涉及有限数量的（常见）问题。可用的R包数量反映了对该主题的研究范围。（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
github地址：CamDavidsonPilon/lifelines 文档地址：lifelines
在今天分享恺明团队新推出的自监督学习+Transformer=MoCoV3之前，我想和大家分享下最近我看到一篇目标检测文章，最近因为一直推送目标检测类的，觉得这篇是个不错的idea。
random标准库主要提供了伪随机数生成函数和相关的类，同时也提供了SystemRandom类（也可以直接使用os.urandom()函数）来支持生成加密级别要求的不可再现伪随机数序列。 1、random.seed() 初始化随机数生成器。使用相同种子可以生成相同的随机数序列。例如： >>> random.seed(5) >>> random.random() 0.6229016948897019 >>> random.random() 0.7417869892607294 >>> random.seed(
Cufflinks 是一个可视化的库，可以无缝衔接 pandas 和 plotly，前者中的 dataframe 在数据分析中无处不在，后者的交互式让可视化又上一个台阶。Cufflinks 连接了两者，必须要了解一下。
在实际的开发中，经常会用到随机数生成。而random库专用于随机数的生成，它是基于Mersenne Twister算法提供了一个快速伪随机数生成器。
【1】 Inference for Heteroskedastic PCA with Missing Data 标题：具有缺失数据的异方差主元分析的推断
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