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【SQL开发实战技巧】系列(二十二):数仓报表场景☞ 从分析函数效率一定快吗聊一聊结果集分页和隔行抽样实现方式

系列文章目录【SQL开发实战技巧】系列(一):关于SQL不得不说的那些事【SQL开发实战技巧】系列(二):简单单表查询【SQL开发实战技巧】系列(三):SQL排序的那些事【SQL开发实战技巧】系列(四):从执行计划讨论UNIONALL与空字符串&UNION与OR的使用注意事项【SQL开发实战技巧】系列(五):从执行计划看IN、EXISTS和INNERJOIN效率,我们要分场景不要死记网上结论【SQL开发实战技巧】系列(六):从执行计划看NOTIN、NOTEXISTS和LEFTJOIN效率,记住内外关联条件不要乱放【SQL开发实战技巧】系列(七):从有重复数据前提下如何比较出两个表中的差异数据及

Bootstrap自助抽样法的原理、应用与python实现

概念Bootstrap自助抽样和交叉验证(Cross-Validation)一样也是一种重抽样(resampling)方法,它可以帮助近似得到统计量估计量的分布。优点帮助估计统计量估计量的方差①假设有(其中T是分布的函数)的估计量(X1,...,Xn),一般来说,要评价的准确性(accuracy),需要计算其均方误差(MSE,MeanSquaredError):当样本量n较大时,经验分布函数会趋近于实际分布,因此的估计量自然是,因此上式的前半部的可写为:接下来计算后半部分的方差,根据公式有:由于上式的和中有项,因此计算此式并不合理,即便样本量小到.考虑到会在X1,...,Xn每个数据点上都乘以

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[概率论与数理统计]笔记:4.4 抽样分布

4.4抽样分布正态总体的抽样分布关注点:总体是正态分布,抽样,样本所构造的统计量的分布的相关研究。单正态总体的抽样分布定理正态总体\(X\simN(\mu,\sigma^2)\),\((X_1,X_2,\cdots,X_n)\)是样本,样本均值为\(\overline{X}\),样本方差为\(S^2\).其中\[\overline{X}=\frac{1}{n}\sum\limits_{i=1}^nX_i,\]\[S^2=\frac{1}{n-1}\sum\limits_{i=1}^n(X_i-\overline{X})^2\]\(\overline{X}\simN(\mu,\frac{\sig

[概率论与数理统计]笔记:4.4 抽样分布

4.4抽样分布正态总体的抽样分布关注点:总体是正态分布,抽样,样本所构造的统计量的分布的相关研究。单正态总体的抽样分布定理正态总体\(X\simN(\mu,\sigma^2)\),\((X_1,X_2,\cdots,X_n)\)是样本,样本均值为\(\overline{X}\),样本方差为\(S^2\).其中\[\overline{X}=\frac{1}{n}\sum\limits_{i=1}^nX_i,\]\[S^2=\frac{1}{n-1}\sum\limits_{i=1}^n(X_i-\overline{X})^2\]\(\overline{X}\simN(\mu,\frac{\sig

来说说,什么才是真正的大数据分析

“大数据”仨字已经被喊烂了,“大数据分析”也经常被人提起。可到底咋完全是“大数据分析”?为啥大家喊得很多,平时工作中很少感受得到?今天系统讲解一下。01普通人理解的“大数据”普通人理解的大数据可谓千奇百怪,比如:1、一个excel文件200M,多大的数据呀!2、我国人口14亿,这个数据好大呀!3、卧槽,我刚看了车,就有4S店推广电话,肯定收集了我的大数据……这些千奇百怪的理解,都是来自对“数据”本身不够了解导致的。想整明白“大数据”真正的含义,得从数据是从哪里来的讲起。02先理解“小数据”,再谈“大数据”最原始的数据采集方式就是:问卷。由专门的调查人员,借助一张张调查问卷,通过现场询问、测量等

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