峰度系数最新视觉报道_峰度系数小于0表示什么(2024年12月全程跟踪)
SPSS数据分析:8种方法助你洞察数据 SPSS是一款功能强大的统计分析软件,它提供了多种数据分析方法,帮助用户高效地完成数据分析工作。以下是8种常用的SPSS数据分析方法: 描述性统计分析 这是最基本的分析方法,用于描述数据的集中趋势(如平均值、中位数)、离散程度(如标准差、方差)和分布形态(如偏度、峰度)。 频率分析 用于统计分类数据中各类别的频次和百分比,帮助了解数据的分布情况。 t检验 用于比较两组数据的均值差异,是判别两组数据平均值有无显著差异的方法。包括单样本t检验、独立样本t检验和配对样本t检验。 方差分析(ANOVA) 用于比较多于两组数据的均值差异,能比较多组数据平均值是否存在显著差异的统计手段。可以是单因素方差分析或多因素方差分析。 卡方检验 褺剖析分类变量之间有无显著关联,常用于研究不同变量之间的依赖关系。 相关分析 ኧ褺评估两个连续变量之间的相关程度,衡量两个变量间线性关系强度及方向,是探索变量间关系的重要手段。常用的相关系数有皮尔逊相关系数、斯皮尔曼等级相关系数等。 回归分析 用于建立一个或多个自变量与因变量之间的回归模型,预测因变量的值。其中,多元线性回归用于剖析多个自变量对因变量的影响程度。 非参数检验 𝓦𐦍满足参数检验的条件时,如正态分布假设不成立时,可以使用非参数检验方法。例如,曼-惠特尼U检验、克鲁斯卡尔-瓦利斯检验等。 其他常用方法 犤分分析:作为降维技术,将多个相关变量转化为少数几个主要成分,简化数据结构。 因子分析:用于识别变量之间的潜在关系,探索多个观测变量背后潜在共同因子,将多个变量简化为几个因子,揭示数据的内在结构。 聚类分析:用于将样本或变量分组,使组内成员相似度高,组间差异大。将相似的数据对象分组到同一簇中,实现数据的无监督学习分类。 交叉表分析:可以分析两个或多个分类变量之间的关系,常用于卡方检验,以判断变量间是否独立。 信度和效度分析:用于评估问卷或测量工具的可靠性和有效性。 通过这些方法,SPSS可以帮助用户深入洞察数据的内在规律和潜在关系,从而做出更明智的决策。
国关专业不学量化?那你可就OUT了! 量化研究方法在社会科学领域的重要性不言而喻。在国际关系(IR)学科中,量化研究方法的使用占据了半壁江山。如果你不学量化,那你可能得花更多的时间和精力去研究一个案例。有时候,一个被讨论烂的题目和论点,用一个新的量化方法,可能会让你轻松发表文章和参加会议。以下是一些对文科生来说最重要且初级的量化方法: 描述统计 描述统计就是用简洁的方式总结和组织数据。它包括集中趋势(如平均值、中位数、众数)、离散度(如范围、方差、标准差)和分布形状(如偏度、峰度)等指标。描述性统计还涉及通过图表、图形和表格对数据进行可视化,常见的图形技术包括直方图、条形图、饼图、散点图和箱线图。 双变量相关性 对于正态分布的变量,可以考虑Pearson相关系数;非正态分布或具有有序关系的变量,可以考虑Kendall的tau-b或Spearman。相关系数的值范围为-1(完全负相关)和+1(完全正相关)。值为0表示没有线性关系。在考虑是否具有线性关系时,可以创建一个散点图来验证变量之间是否具有线性关系。在SPSS程序中可以在散点图中添加一条线性拟合线,来判断Pearson双变量的线性关联。 多元线性回归分析 回归线分析是一种非常有用的量化研究方法。我们想要预测的变量为因变量,用来预测因变量值的变量称为自变量。假设两者之间具有线性关系。最基础的公式是y=b0+b1x1。b是回归系数,用于量化因素与结果之间的关联。但b的数值大小不重要,最重要的是p value,必须要具有统计学意义(显著性)。当你的p value足够小(0.05),一般你就可以跟教授说你找到了自变量和因变量之间存在的关联了。 数据分析软件 𛊩䤺以上的统计知识外,学会使用数据分析/图表软件也非常重要,几乎直接决定有没有机会在实际场景中用到以上知识。像是STATA、SPSS、SAS都是有“傻瓜模式”的软件,几乎直接上手,然后R和Python也非常实用,不会码的同学可以让ChatGPT来干脏活。最后可视化的软件我比较喜欢tableau!以上软件在各视频平台都有许多博主倾情教学。 我记得我大三时候看过一篇研究民族主义的论文,其中就运用了回归线分析看民族主义与哪些因素有关,作者设计了几种模型,囊括了不同的自变量,最后根据具有统计学意义的p value得出了民族主义与哪些因素有关。
统计基础:如何用频数表理解数据分布 1. 频数表 当你有大量的观察值或样本量很大时,制作频数表可以帮助你理解数据的分布规律,并选择合适的统计指标进行计算。频数表的主要指标包括:频数、频率、累积频数和累积频率。 集中趋势 集中趋势描述了一组数据的平均水平或中心位置。 算术均数:适用于单峰且基本对称分布的数据。 截尾均数:为了减少极端值的影响,可以将数据排序后去掉两端的极值数据,只计算中间数据的均数(例如5%截尾均数)。 加权均数:根据频数表计算均数。 几何均数:适用于对数对称分布和等比级数。 调和均数:观察值倒数的均数的倒数。 分位数:描述样本观察值序列中处于某分位位置的水平。样本例数不多时,两端的分位数不稳定;还用于确定参考值范围,例如百分位数。 中位数:适用于任意分布类型的数据,特别是不完全资料(如一或两端开口的资料)。 众数:样本数据中出现频次最高的数字,适用于任何分布的数据,特别是单峰对称分布。众数可能不唯一,且不受极端值的影响。对于定序资料,中位数更好,因为众数不考虑变量的次序关系。 离散趋势 离散趋势描述了个体的变异程度。 绝对离散趋势: 极差(Range,R) 四分位数范围(Inter-Quartile Range,IQR):稳健的极差替代品 方差(variance)和标准差(Standard Deviation) 相对离散趋势: 变异系数(Coefficient of Variation, 简记为CV):S/Mean Mean-centered COV:“变量的比”代替了原始观察值,计算公式为Sum(|比-比的中位数|)/N 或 AAD/比的中位数 分布特征 分布特征描述了数据的形状和尖峭程度。 偏度(Skewness):指分布不对称的方向和程度(长尾的位置)。 峰度(Kurtosis):指分布图形的尖峭/矮阔程度。
湖南郴州狮子口重装露营:云海与自由的呼唤 湖南郴州的狮子口,一个自然爱好者的天堂!在这里,你可以看到漫山遍野的野黄菊,它们在山头上盛开,仿佛为这片土地披上了一层金色的外衣。𓊊篸 雨后初晴,云海的出现让人惊叹不已,这是大自然赐予我们的一份厚礼。䯸 无论是风雨交加还是阳光明媚,狮子口都以其独特的魅力吸引着每一位游客。 ️ 溪流潺潺,山川壮丽,森林茂密,草原辽阔,这一切都在向人们招手。🠥敢地走进这片土地,去追逐你的自由与自然之梦! 狮子口位于湖南省郴州市苏仙区、资兴市、宜章县交界处,主峰海拔高达1956.6米。这里不仅有清澈的溪流和原始森林般的生态环境,还有高山草坡和神似武功山的壮丽景色。️ 𖢀♂️ 这次重装徒步之旅,我们选择了两天一夜的行程,全程约17公里,累计爬升约1300米。从郴州苏仙区五盖山镇来洋洞出发,我们选择了反穿路线。️ 难度系数:★★★☆☆ 风景系数:★★★★☆ 危险系数:★★☆☆☆ 户外装备:建议携带日常两天所需的必备物品。 ️ 我们选择在距离起点约4公里的山谷内扎营,这里水源充足,为我们的探险之旅提供了便利。𒊊 准备好迎接挑战了吗?带上你的装备,一起出发吧!让我们在狮子口的怀抱中,感受自然的壮丽与神秘!
大理3天深度游:必去景点和隐藏玩法 ### DAY 1:苍山世界地质公园 𒊊推荐指数:⭐⭐⭐⭐⭐ 难度系数:⭐⭐⭐⭐ 苍山,这座大理的巍峨山脉,最高峰达到了4122米。这里的植被丰富,主要以松树为主,悬崖峭壁,还能远眺洱海,风景真是壮阔到让人心醉。苍山地质公园目前开发了三条索道,每条都有不同的体验: 1️⃣ 感通索道(往返110元):从这里出发,你可以徒步游览旁边的感通寺和寂照庵,这里被誉为“中国最美的尼姑庵”,简直是多肉爱好者的天堂。往返大约需要1个半小时。 2️⃣ 洗马潭索道(往返320元):这条索道分为上下两部分,乘坐时需要爬行直线距离300米。 3️⃣ 中和索道(往返95元):最后乘坐中和索道下山,注意这里的轿厢是开敞式的哦。 推荐路线: 从感通索道上山,徒步游览感通寺和寂照庵。 乘坐感通索道到达山腰,沿着玉带云游路徒步11.5公里,大约需要4小时。 中途经过洗马潭索道,最后乘坐中和索道下山。 DAY 2:北门农贸市场、喜洲古镇和海西生态廊道 ️️ 推荐指数:⭐⭐⭐⭐ 难度系数:⭐⭐ 上午:北门农贸市场是必逛的地方,这里商品丰富,琳琅满目的蔬菜和水果绝对能满足你的好奇心和食欲。中午可以在博爱路用餐,大部分都是当地人常去的馆子,价格亲民。 下午:乘坐客运车抵达喜洲古镇(车费7元),这里的变化很大,古镇面积扩大了,游客也很多。推荐去喜洲古镇外围的稻田拍照,简直美到窒息。不过要注意,海舌公园目前还在修缮,核心区暂时不能进入。 交通方式: 从喜洲古镇到才村,可以选择租用电动自行车(淡季15元/小时,旺季20元/小时),或者坐观光车(喜洲—网红S湾40元,网红S湾—才村40元)。 小贴士:海西生态廊道不允许汽车行驶和其他电动车进入。 DAY 3:大理古城和崇圣寺三塔 𐰟大理古城真的是个大地方,玉洱路、人民路、洋人街各有特色,白天热闹非凡,晚上则有小情调。推荐大家去游览天主教堂,很有特色。 下午:崇圣寺三塔 崇圣寺三塔其实不仅仅是三座塔,还包括前面的塔区和后面的寺庙区。门票80元,但绝对值回票价。特别推荐大家去大雄宝殿,里面的如来和四大菩萨壮观无比。这次在大雄宝殿还看到了人生中最完整、层次最分明、离人最近的彩虹,简直太幸运了。
耶鲁学姐教你100小时搞定FRM 大家好,今天我想和大家聊聊FRM一级考试中定量分析部分的备考心得。作为一个过来人,我深知从零开始准备FRM的痛苦和迷茫,所以希望能通过我的分享,帮到正在奋斗的你们。 概率与统计:必会知识点 概率部分有两个公式是必考的:TPF和贝叶斯公式。只要记住一道用这两个公式计算的例题,考法都是一样的。概率密度函数(pdf)和累积分布函数(cdf)需要掌握它们的性质,理解而不是死记硬背。 统计部分介绍了四个阶矩,其中最重要的是一二阶矩。一阶矩是期望,二阶矩是方差、协方差和相关系数。还需要掌握组合资产的期望和方差的计算。三阶矩只需要记住mean、median、mode在左偏右偏情况下的关系和图形,四阶矩则是尖峰肥尾和矮峰瘦尾的对应关系。 分布:离散与连续 分布部分分为离散和连续两大类。离散的两个分布需要记住公式、均值和方差的计算,还要知道在什么情况下用哪个。题干中出现mean时,一般用泊松分布。连续的六个分布中,重点是正态分布,需要记住几个最常用的置信区间。其余三个分布在定量部分暂不需要掌握。 假设检验:重点中的重点 假设检验部分有几个关键点:标准误和中心极限定理(CLT)每年都考,非常重要;t分布和z分布的选择标准,要记住四条原则;检验的四个步骤,包括单尾和双尾;t分布、z分布、卡方分布、f分布如何检验均值和方差;一类二类错误和p检验的定义。这些知识点每年都考得差不多,建议大家每个知识点记熟概念后再记一道典型例题。 回归分析:多元与单元 回归分析部分,单元回归和多元回归的假设是必背的,每年会直接考。ANOVA表里的每一个量要知道怎么计算,最后就是多元和单元不同的地方要着重记忆。 时间序列:简单但重要 ⏰ 时间序列部分只需要知道AIC和SIC两个标准的特点即可,其余不建议花时间学习。 模拟与波动率相关系数估计:波动率是关键 这部分主要是EWMA和GARCH11模型需要掌握公式及特性,算波动率和相关系数的公式都要背。Mean reversion的特点和如何用前一天数据推算后一天的公式也要记住。 Copulas:可以忽略 늊这部分内容不建议花时间学习。 总结:重点章节其实只有六个 总结一下,第二部分中重点章节其实只有六个,剩下三部分建议粗粗过一遍课件,或者没时间的话完全不看也没问题。希望大家都能在100小时内搞定FRM,加油!ꀀ
太痛心了,在西藏无人区失联22天的30岁上海女孩被找到了,但是人已经去世! 据悉,在玛峰下的冰塔林里,还找到了她携带的帐篷,原本女孩计划3个人出发,其它两个朋友有事,她一个人就去了。 女孩计划徒步50公里,带了帐篷,一个农场背包,一个气罐,还有7天的食物,然而最终没有走出来,永远留在了西藏,太让人痛心了。 徒步有风险,请慎重,特别不要一个人出发,危险系数太高了。 #热点周际赛# #金秋动态创作赛# #热点引擎计划#
高黎贡山徒步探险:两大精选路线推荐 探索高黎贡山的自然之美,这里为你精选两条户外徒步线路,带你领略大自然的鬼斧神工。 溪轻徒步线 从江苴古镇出发,经过林家铺、三叠水、挂峰岩,最终抵达五道溪和珍珠瀑。这条线路不仅是轻徒步的好选择,也是真正深入高黎贡山腹地的路线,沿途景色令人心旷神怡。从腾冲市区到林家铺的车程大约40公里,驾驶时间约1小时20分钟,徒步全程约7公里,徒步时间大约4小时。难度系数为6(最高难度为10)。适合3岁至70岁体格健硕的徒步爱好者。 🠧步线 从龙江特大桥开始,穿越怒江河谷,经过古道双虹桥,抵达百花岭。在这里,你可以徒步观鸟,漫步在青石板路上,欣赏百花岭美人瀑,享受畅泡阴阳谷野温泉的乐趣,还有机会看到亚洲第一大榕树王和比顿咖啡庄园。从腾冲市区到百花岭的车程大约140公里,驾驶时间约3.5小时,徒步里程约6公里,徒步时间大约4小时。难度系数为6。适合6岁至60岁的徒步爱好者。 这两条线路都经过了多次考察,生态植被丰富,极具代表性,是探索高黎贡山自然之美的绝佳选择。
我妈问我:你为什么每周都要上山? 每周都去徒步一次吧,走到那些有鸟叫的地方,不用耳机也能降噪。 本周推荐: 江门新会的圭峰山,徒步翡翠湖石龙线 🧉 沿途可以看到翠湖、泉水、山涧、瀑布、落羽杉,还能探访天鹅湖,品尝特色冬瓜盅。 𖢀♀️路线: 从江门新会石涧公园出发,走野径到圭峰山的天鹅湖,再沿着龙泉生态径下山。全程9.5公里,海拔约400米,累计爬升约380米。难度不高,对新手非常友好。 멗觥诼免费 导航:圭峰山风景名胜区,门口有停车场和洗手间。 美食:新会红旗山庄,推荐美食有冬瓜盅、烧鸡、鸡杂、肉饼和各种青菜。 ♀️路线:两步路搜索“石龙线”,选择9.4公里的那条。 难度系数:★★ 提示:一定要做好防晒,带上登山杖,带两瓶水,沿途也有洗手间和小卖部。
鹏城第一峰假石真相揭秘,爬山达人亲测! 𖢀♂️线路:深外高中-秀桐道-大梧桐-下好汉坡-小梧桐电视塔-凌云道-梧桐山南 ⏰时间:15:30-19:30,上山2.5小时,大梧桐到小梧桐电视塔40分钟,凌云道下山50分钟 难度系数:三星 ☁️天气:阴天,山顶大雾,能见度较低 风景:上山路线可观赏整个盐田港,景色绝美 图片中的文字: 秀相道 日务院二00九年第二月二十八日房 石山国家级风景名胜区 中华人民共和国国房和城务0年三月二十日 西坑生态保护景500m 山大梧树 豆腐头 主入口厂 风帆名 攀岩区 您在这! 登云亭 追月亭 山海亭 碧梧栖凤景区 陕山红 花风铃木 罗沙路 盐田人民医院公 主入口 凤凰木 峰一第城 温馨提示 安排游玩行程路纟
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使用峰态系数(k)来测度数据的偏态
偏度和峰度
图9:峰态系数示意图对数正态分布的峰态系数计算公式:\beta
融合石墨烯纳米带
<p>峰度(peakedness;kurtosis)又称<a target="
<p>峰度(peakedness;kurtosis)又称<a target="
正峰度系数表示相对尖锐的分布.负峰度系数表示相对平坦的分布.</p>
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<p>峰度(peakedness;kurtosis)又称<a target="
第四节分布的偏度和峰度doc5页
&描述性统计ppt part three 单变量的描述性统计 尖峰
偏度和峰度的计算
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