statistics

别听其他人的，你安装的软件应该是MSI Afterburner如果下载渠道可靠，就别清楚，腾讯经常误报的

原因很复杂，估计是非正常关机造成的，先修复一下，不行的话需要重装系统了。 1、开机不断点击F8键，进入系统操作选单，选“最后一次正确配置”，重启电脑，看能否解决。 2、开机不断点击F8键，进入系统操作选单，选“安全模式”，如能成功进入，依次单击“开始”→“所有程序”→“附件”→“系统工具”→“系统还原”，出现“系统还原对话框”，选择“恢复我的计算机到一个较早的时间”。 这样可以用Windows系统自带的系统还原功能，还原到以前能正常开机的时候一个还原点。（如果有的话） 3、用系统安装光盘盘，放入光驱，重启电脑，进入光盘安装系统状态，等到启动界面闪过后，不要选安装系统，而是选修复系统，对目前系统进行修复（可能会运行很长时间，2-4小时都可能），耐心等待修复完成，看看是否能解决问题。 如以上3个方法都无效，只能重装系统。 建议你用”电脑店超级U盘启动盘制作工具V6.2（UEFI启动体验版)“制作U盘启动盘或者光盘启动盘来安装操作系统。 为了顺利安装系统，不会中途卡机和当机，你必须先把你的所要安装系统的分区进行格式化，如果硬盘内有一两个系统恢复和保护性分区，它会阻止安装非本机OEM的系统，解决方法：就是彻底删除系统分区，并删除所有恢复性或保护性的小分区（一般大小为100--500M），再安装系统。 最流行的的系统安装方法：用U盘做成系统启动安装盘

Afterburner是基于RivaTuner的，RivaTuner Statistics Server是Nvidia卡必须的，由于RivaTuner被独立了出来，所以必须要安装 超频需要打开Afterburner，后台运行，资源占用很低，可以选择开机启动 温度超过90算高

可以。RivatunerStatisticsServer是来自国外的一款超专业的显卡超频锁帧工具，是一款能够适配于多种不同型号显卡的超频调试软件，但并不是电脑必需品是可以卸载的，步骤如下：1、首先打开我的电脑。2、其次，选择应用管理。3、然后，在上方的搜索框内输入RivatunerStatisticsServer，点击搜索。4、最后，点击后方的卸载即可。

DirectX驱动未安装成功。RivatunerStatisticsServer是来自国外的一款超专业的显卡超频锁帧工具，简称：RTSS，它是一款能够适配于多种不同型号显卡的超频调试软件，最初设计为RivaTuner显卡实用程序的小型辅助应用程序，后来成为其他显卡实用程序的事实上的帧率监控、屏幕显示和高性能视频捕获服务提供商。

假设检验 是指根据以往的经验和已知信息对总体提出假设，然后利用样本信息检验假设是否符合事实，最后作出接受还是拒绝这个假设的判断。根据检验内容是否涉及总体分布而分为 参数的假设检验和非参数检验 。 统计假设，简称为假设，通常用字母H表示，针对某一个问题，我们一般会提出两个完全相反的假设，并将其中的一个称为 原假设或者零假设，用H0表示 。而另一个假设则称为 对立假设或者备择假设，用H1或者Ha表示 。 关于总体参数θ的假设有三种情况： (1) H0:θ>=θ0 H1:θ<θ0 (2) H0:θ<=θ0 H1:θ>θ0 (3) H0:θ=θ0 H1:θ!=θ0 以上三种情况中，(1)(2)称为单边检验，(3)称为双边检验。 那么我们要如何对提出的各种不同假设进行检验呢？ 一般地，在假设检验问题中，若寻找到某个统计量，其取值大小和原假设H0是否成立有密切联系时，我们将该统计量称为该假设检验问题的 检验统计量 ，而对应于拒绝原假设H0时，样本值的范围称为拒绝域，其补集为接受域。 因为我们是根据样本推断总体，由于抽样的随机性，所以也有可能推出错误的结论。因此，在假设检验推断中可能会出现下述四种情况： 拒绝了一个真实的原假设，我们称为 第I类错误或者弃真错误 ，而接受了一个错误的假设，我们称为 第II类错误或者取伪错误 ，用α表示第I类错误的概率，β表示第II类错误的概率。 α=P(第I类错误)=P(拒绝H0|H0是真实的) β=P(第II类错误)=P(接受H0|H0是错误的) 通常在假设检验中，我们会确定一个 显著水平α ，常取0.05或者0.01以控制第I类错误的概率，即要求检验犯第I类错误的概率不超过α，然后在满足这个约束条件的检验中，再寻找检验使得犯第II类错误的概率尽可能晓。上述即为假设检验理论中的 奈曼-皮尔逊原则 。 通常犯这两类错误的概率相互制约，当α减小时，β会增加，所以如果想要同时使得犯两类错误的概率都很小，就必须有足够大的样本容量。 提到这两类错误，我们就要介绍几个在生物统计中经常碰到的概念： 特异性(specificity)和敏感性(sensitivity) ： 所以也就是： 那么我们经常提到的P值又是什么呢？ 当原假设H0为真时，检验统计量取比观察到的结果更为极端的数值的概率，称为P_值，我们会使用该值来衡量拒绝H0的理由是否充分，P_值较小说明观察到的结果在一次实验中发生的可能性较小，拒绝H0的理由越充分；相反，P_值越大说明观察到的结果在一次试验中发生的可能性较大，所以没有足够的理由拒绝H0。 当假设检验的显著性水平为α，若P_值小于等于α，则拒绝原假设，此时我们称检验结果在水平α下是统计显著的。

第一问：3个s，3个t，2个i，一个a和一个c一共10个字母，全排列10A10其中有大量重复，比如说对于任意一种排列，比如statisstic，10A10中包含了对3个s的全排列，也就是说10A10中有3A3中情况都是statisstic，所以除去s的重复情况，则是（10A10）/（3A3）同理除去t和i的情况，所以排列一共是（10A10）/72种情况第二问：前两个字母有规定，那么剩下8个字母全排列8A8然后按第一问的办法除去重复的情况即可

国际贸易统计学

【答案】：C【题 干】我们的数据显示，我们能消耗掉所有生产的东西。A．浪费 B．购买 C．使用 D．销售【解 析】本题考查动词。划线单词consume的意思是“消耗、消费”，与USE的意 思相同。故本题答案为C。

您好，很高兴能帮助您，创建保存字典统计信息表exec dbms_stats.create_stat_table(USER, "STAT_TAB", "TS_DATA");DBMS_STATS.EXPORT_SCHEMA_STATS(‘TRANS","STAT_TAB",NULL); 导出用户的统计信息DBMS_STATS.IMPORT_SCHEMA_STATS(‘TRANS","STAT_TAB",NULL); 导入用户的统计信息STAT_TAB 是一张表，里面存储的是统计数据你的采纳是我前进的动力，还有不懂的地方，请你继续“追问”！如你还有别的问题，可另外向我求助；答题不易，互相理解，互相帮助！

用ibmspssstatistics计算全距操作如下。1、打开SPSS的界面，在菜单栏中依次找到【分析】--【相关】--【距离】。2、选择进行距离分析的变量。3、写入了变量，接着就要写入个案标注依据。4、然后在测量选项卡中点击测量进行进一步配置，在【区间】--【测量】下拉框中选择皮尔逊相关性，接着在【转换值】--【标准化】下拉框中选择Z得分并勾选【按变量】，设置完了单击继续。5、设定好后单击确定，我们就得到了SPSS的输出结果。6、对输出结果的分析。

所谓STEM就是：科学(Science)、技术(Technology)、工程(Engineering)、数学(Mathematics)的首字母。　　美国政府STEM计划是一项鼓励学生主修科学、技术、工程和数学(STEM)领域的计划，并不断加大科学、技术、工程和数学教育的投入，培养学生的科技理工素养。　　2006年1月31日，美国总统布什在其国情咨文中公布一项重要计划——《美国竞争力计划》(American Competitiveness Initiative, ACI)，提出知识经济时代教育目标之一是培养具有STEM素养的人才，并称其为全球竞争力的关键。　　2009年1月11日，美国国家科学委员会(National Science Board，以下简称委员会)代表NSF发布致美国当选总统奥巴马的一封公开信，其主题是《改善所有美国学生的科学、技术、工程和数学(以下简称STEM》教育》。明确指出：国家的经济繁荣和安全要求美国保持科学和技术的世界领先和指导地位。大学前的STEH教育是建立领导地位的基础，而且应当是国家最重要的任务之一。　　2011年，奥巴马总统推出了旨在确保经济增长与繁荣的新版的《美国创新战略》。新版的《美国创新战略》指出，美国未来的经济增长和国际竞争力取决于其创新能力。“创新教育运动”指引着公共和私营部门联合，以加强科学、技术、工程和数学(STEM)教育。　　2011年4月，美国政府为吸引人才，向全球宣布：外国留学生在美国大学学习科学(Science)、技术(Technology)、工程(Engineering)与数学(Mathematics)的，从美国的大学毕业后，可继续以学生身份在美工作实习12个月，而美国移民执法局(ICE)公布目录上入选专业的毕业生可在美OPT长达29个月。由此理工科外国学生在OPT期间，可有充裕的时间申请工作签证，转换移民身份。ICE说，这是奥巴马政府继续承诺修补破损移民系统，扩大美国对有才华的高技能毕业生储备的重大步骤。　　计算机工程类　　未来计算机的发展方向必定成为热中之热，所以只要你懂得研究计算机，懂得编写一些程序，或者是可以做出如系统设计一类的开发工具的话，那么你将成为全球争抢的人才。与此同时，由于人才市场供需规律的推动，计算机工程师年薪突破了63,000美元，这也就使得计算机科学成为了2011年最高薪的专业之一　　推荐院校：普渡大学 卡内基梅隆大学 加州大学洛杉矶分校 加州大学伯克利分校　　土木工程　　设计建筑外观，一般是由建筑师来做。土木工程师只负责设计结构、框架、配梁、配筋，分析结构的安全和可靠性，比较各种结构的经济性。就像一个人一样，建筑师是给了建筑外表，土木工程师则给了建筑骨骼。建筑是个很复杂的东西，要考虑很多，与周围环境的协调性啦，耐久性，还要考虑当地气候，如雨量，风速，温差等。在国外，一般来说，土木工程师专门为项目建设设计各种方案，通过调查，比较成本，向客户提交不同方案，等客户确认了偏好的方案后，土木工程师进一步完成设计，绘制出全套图纸和规格。土木工程师同时也涉及建设设施的运行和维护。　　推荐院校：普渡大学　　工程学：　　多数工程学毕业生可以在美国可以找到合适的工作。其中，生物医学工程、电信/计算机工程、工业与制造工程、机械工程、化工、石油属于比较好就业的专业。美国顶级的工科学生有时候不一定会做工程，而是选择工业投资、风险投资、发明投资之类的，收入会比单纯的做工程师要高出很多，甚至达到15万美元以上。　　机械工程技术　　机械工程学是工程学的一个重要分支，涉及设计、建造和机械。机械工程师的工作变得越来越富于变化，因它涵盖了更广泛的技术，有赖于工程师对计算机、IT等最新开发技术的掌握。机械工程师可以在很广泛的行业领域就业，如汽车、航空航天、海运、农业、化工、民政、能源和医药行业。雇主包括当地和中央政府、军事武装部门、所有制造行业和研发公司。也有大量的机会为海外公司工作。机械工程不论是在美国还是国内，就业形式都很不错，当然，目前的金融危机对制造业有一定程度的影响，但是相对而言，机械工程的毕业生找工作还是没有太大问题的。信息科学属于计算机范畴，属于STEM.望采纳

test statistics检验统计量; 例句A statistics update is initiated whenever the statistics used in a queryexecution plan fail a test for current statistics. 每当查询执行计划中使用的统计信息没有通过针对当前统计信息的测试时就会启动统计信息更新。

一、打开任务管理器在任务管理器的进程中找到statistics.exe，右键查看属性，找到其所在所在位置,然后选中statistics.exe右键，点击结束进程。二、找到statistics.exe所在的位置找到statistics.exe所在的位置，然后删除即可注意：一定要把进程中所有运行的statistics.exe全部结束进程，否则找到statistics.exe所在的位置，点击删除，也会弹出正在运行，所以删除不了。虽然不知道这样有什么副作用，但是按照以上确实没有再弹出过。

第一个、因为在那重读

这是腾讯视频组件进程，百度卫士电脑加速的运行加速里可以查到进程的中文名，简单方便，传送门：http://anquan.baidu.com/weishi

描述性分析是对一组或多组数据进行全方位的数据分析，分析范围包括数据的样本量、平均值、最大值、最小值、标准差、方差、极值等，还包括计算数据的标准化值，也就是z得分。 IBM SPSS Statistics是非常专业的数据处理软件，在其中可以轻松实现对数据的描述性分析，大大解放了我们的计算劳动力。 接下来就为大家介绍一下如何简单快速地对数据进行 SPSS描述性分析 。 一、导入数据 图1：导入数据 数据是开始操作的服务对象，从“文件”——“导入数据”中可以打开本地文件夹，数据类型多样，可随意导入。 二、开始分析 1.描述性分析 图2：描述性分析 IBM SPSS Statistics为用户提供了全面的分析方法，包括频率、描述、交叉表、探索等多种分析方法，在“分析”菜单的“描述统计”中，点击“描述”可以进入描述性分析。 2.选择变量 图3：选择变量 在分析窗口内，首先需要设置待分析的变量，这个变量可以是一个，也可以是多个，一般都选择有关联或有比较性的数据组进行分析。 选择左侧框内的变量名称，然后点击中间的转换箭头，就可以将该变量添加到分析窗口中了，反之可以将其从分析窗口中删除。 我们这里选择的是“语文”和“数学”两组成绩做分析。 3.分析范围 图4：设计分析范围 分析范围就是文章开头我们提到的几个项目，这些参数经常被用于比较数据的稳定性、优劣性，这也是描述性分析的意义所在。 点击图3所示窗口中的“选项”，进入图4窗口，根据数据特性和分析目的，勾选需要进行的分析项目，完成后点击“继续”。 4.表格样式 图5：样式设计 由于最后的分析结果是以表格形式呈现出来的，所以我们可以在一定范围内对表格的样式进行设计，包括添加数据行、修改数据列名称等基础设计。 5.分析结果 图6：分析结果 完成所有设置后，点击“确定”，IBM SPSS将会即时开始数据分析，分析结果以表格呈现在工作日志中。 6.另存为变量 图7：另存为变量 在描述性分析中，我们可以选择是否将标准化值另存为变量，如果勾选这一选项，针对数据计算出来的z值将以变量的形式新增到数据列表中，用户可以将其作为变量进行再编辑。 三、小结 这篇文章里为大家整理了什么是描述性分析以及如何在IBM SPSS Statistics中对数据进行描述性分析操作，希望可以对大家有所帮助！ 另外，作为专业性很强的一款数据分析软件， IBM SPSS Statistics 在各个领域的应用性十分广泛，如果您对软件有更多兴趣，欢迎进入IBM SPSS Statistics中文网站查看相关资讯和案例分享。

两个都可以用来计算fstatistics，只是计算方法不同，区别如下一、含义不同1、SSE：残差平方和是在线性模型中衡量模型拟合程度的一个量，用连续曲线近似地刻画或比拟平面上离散点组，以表示坐标之间函数关系的一种数据处理方法。2、SSR：回归平方和，是反映自变量与因变量之间的相关程度的偏差平方和。用回归方程或回归线来描述变量之间的统计关系时，实验值yi与按回归线预测的值Yi并不一定完全一致。二、计算方法不同1、SSE：变量x与y的一组数据对(xu2091，yu2091)（e=1，2，…u0259），其中各xu2091是彼此不同的。2、SSR：MSR（回归均方误）=RSS/1MSE(残差均方误)=ESS/n-2，其中n为回归方程式中变量组的个数。三、组成不同1、SSE：只有常数项没有其他解释变量的回归方程的RSS和TSS相等，其决定系数为0。2、SSR：包含常数项全部解释变量的个数K等于样本数n时，RSS为0，决定系数为1。参考资料链接：搜狗百科-回归平方和参考资料链接：搜狗百科-残差平方和

更新1: ∫R[e^(-(R)/θ)][1-e^(-(R)/θ)]^(n-2) dR = 1 Reason? Computing ∫ (n-1)(R^2/θ)[e^(-(R)/θ)][1-e^(-(R)/θ)]^(n-2) dR is more difficult. 更新2: The revised wer is problematic can the mean be independent of n? In statistics the kth order statistic of a statistical sample is equal to its kth- *** allest value. Together with rank statistics order statistics are among the most fundamental tools in non-parametric statistics and inference. Important special cases of the order statistics are the minimum and maximum value of a sample and (with some qualifications discussed below) the sample median and other sample quantiles. When using probability theory to *** yze order statistics of random samples from a continuous distribution the cumulative distribution function is used to reduce the *** ysis to the case of order statistics of the uniform distribution. 但系你呢条太难 我唔识答.... 参考: 花公公 If the mean is independent of n since when n = 1 the range is actually deterministic to be 0 the mean of the range has to be zero. 2008-04-02 10:05:47 补充： But range is defined as the absolute difference beeen the largest and the *** allest sample it has 0 probability to be *** aller than 0 the mean is highly unlikely to be 0. 计到了﹐顺便计到53﹐可惜要迟些才post到 2008-04-02 16:49:20 补充： 我估要找叮当出马

这是卸载腾讯视频组件的进程，我是在百度卫士运行加速里看到这个进程的，比任务管理器好用多了，还有中文说明，推荐一下：http://anquan.baidu.com/weishi记得采纳啊

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首先打开statistics17 双击鼠标右键找到删除即可删除快捷方式，然后在我的电脑中找到statistics17的文件内容，加入回收站便可以永久删除statistics17

统计学在传统工科中没有什么作用，最多用于数据处理，说实话几乎用不到，统计学一般用于金融 经济 财会 保险 精算行业。知识有很多，人的一生很短暂，要有选择性的学习，我个人不赞成知识越多越有用，选择自己感兴趣的，愿意研究的最重要，一个人无法涉及更多的行业。工科的学生学习概率论与数理统计就够了。

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可以打开360安全卫士，点击功能大全，找到系统急救箱工具，用它修复一下系统建议优化一下启动项

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statistics america美国统计例句1.AMID the hubbub over a few less-bad-than-expected statistics, America"s economic debate has turned to the nature of the recovery.在针对好于预期的经济数据的一片争论声中，对美国经济的讨论已经转向了复苏方面。2.According to statistics, America"s skilled white-collar work force has overtaken the ranks of skilled blue-collar workers for the first time.根据数据，美国的白领工人已经首次超过蓝领工人的数量。

statistics 意为“统计,统计资料”或者是“统计学”. statistics 本身就是名词,无动词形式 若要表达“统计”的意思话,可用动词词组to gather statistics; to compile statistics

通分，二元一次方程

点击确定试试，可以用360安全卫士里的系统修复工具把系统修复一下或是删除他，然后重启电脑就可以了

统计是对数据进行收集、分析、展示和解读的科学和艺术，这句话听起来很高深，但其实也没必要非要把统计想得过于复杂和深奥，一个简单的把数据按照从高到低的顺序整理的过程也可以称为统计。 采用一定的工具如图表、图形和计算，对被观察对象的数据进行整理，得到诸如均值 Mean/ Expectation，方差 Variance，频数 Frequency，交叉表 Crosstabulation，直方图 Histogram，柱状图 Bar Chart 等形式，并借助这些整理的结果来对数据进行解读的统计学应用称为描述统计 Descriptive statistics。 在统计学中，被研究的对象的所有可能的结果的集合称为总体 Population，之所以采用这个词是因为正是人口普查 census 催生了现代统计学的很多研究结果，所以总体这个英文单词最常用的翻译是“人口”。 在实际应用中，想统计全部的人口或任何一个研究对象的总体都是不容易的，因此常常需要通过统计学知识利用从总体中抽取的样本数据中观测到的统计值来对总体数据的相应特征进行推断，这一统计学应用称为推理统计 Inferential statistics。在推理统计中，为了使得他人可以了解推断的质量和准确性，除了点对点的给出总体的某些描述统计特征（点估计 Point estimate）外，还会同时给出这些总体特征的可能的取值区间（区间估计 Interval estimate），实验者对于这个区间包含总体特征的置信程度 confidence level 等来进一步对结果进行说明。 由于被研究的对象的某些特征的取值很可能是事先难以确定的，因此是可以说取值是一些变量 variable，所以我们常用变量符号如 x，y 来表示，而为了便于定量的研究这些变量而严格限制每一个变量的结果都采用数值的形式加以表示时，这些变量在统计学的语境中就被命名为随机变量 Random variables。 最基本的描述统计就是以表格的形式对数据进行整理归类，在分类的基础上进行频次统计、相对频率、频率百分比和其他描述统计指标的计算，在这个过程中还可以将统计的结果可视化，从而在杂乱无章的数据中找出隐含的信息，如数据的分布形态，集中程度等。 在进行频数统计时，从更有效的数据可视化的角度，对于类别型数据 Categorical data 和个别离散型数值数据 Quantitative data 可以通过柱状图 bar chart 来将数据分类，而对于大多数数值数据，尤其是连续型数值数据来说应该用直方图 Histogram 来进行统计。并且如果采用横轴做量值的分类，纵轴做频数统计的话，除非数据本身有空位，否则不应该为了区分不同类别而人为的改变横轴的度量比例，而是应该使用紧邻的直方图，并保留数据原有的分布形状，因为在很多情况下这些形状本身就蕴含着很多信息。关于在数据可视化中的图形选择原则，可以参考 Data Visualization: Rules for Encoding Values in Graph 。 上述列表分析和可视化都是针对单个随机变量而言的，如果针对两个随机变量，则在归类时可以使用交叉表 Crosstabulation 来做汇总，并重点关注列表的交叉区域，以了解这两个变量之间的关联关系。这里需要注意的是，如果数据分析中涉及多个交叉列表，有时会需要将多个交叉列表合并成一个新的汇总性的交叉列表。此时，从这个汇总的交叉列表中寻求结论时需要注意 Simpson 悖论 问题，即需要注意是否有对结果解读有影响的因素在汇总时被忽略掉了。 在可视化中，当两个变量的取值都是数值型数据时，可以通过散点图 Scatter plot 来将统计的结果可视化，从而一目了然的发现二者之间的关系： 而当这两个变量中有一个是类别数据时，则可以采用并列柱状图或累计柱状图来进行可视化： 在取得随机变量的多个不同的取值以后，在统计中每一个取值称为一个样本点，可以通过一些指标对于这些取值的位置特性进行一个度量，其中一个非常重要的指标就是均值。 均值这个指标是如此重要以至于它已经融入到我们的日常表达中，我们常说某个事情的平均水平是某个值，就代表如果从样本集中获取一个样本，可以预期其取值应该在平均水平附近，因此均值也被称为期望 Expectation。 为了区分总体和样本，总体的均值用 μ 来表示，总体中所包含的样本点的数量用 N 表示，样本的均值用 xu0304 来表示，样本中所包含的样本点的数量用 n 表示。 总体的均值为： 样本均值为： 下面这张图形象的描述了均值的“位置”描述能力，即均值取值的位置会随着样本集中不同的样本点的取值的变化而变化。 在一般的均值计算中，可以认为对于各个样本点的权重都是相等的，即都等于 1/n，在一些情况下也需要给予不同的样本点不同的权重，这样的均值计算称为加权平均，其计算公式为： 下图这个多次以不同价格采购不同数量的产品，如果想要了解所有被采购产品的平均价格，就需要采用加权平均，其最终平均价格为： 严格意义上讲，前面的均值计算应该称为算数平均数，还有一种均值的计算方式称为几何平均数，其计算公式为： 其典型应用场合为对于变化速率的计算，如复利计算、年增长率计算等。例如如果一笔投资第一年利率为 0.06，第二年利率为 0.08，第三年利率为 0.10，那么这三年的平均利率应该为 0.0799，也即是说如果每年的利率是 0.0799，那么在期初投资同一笔钱，三年后两种模式下的收益是一样的。 将样本集中的所有样本点按照从小到大的顺序排成一个数列后，位于这个数列中间位置的那个数称为中位数，当样本集中包含的样本的个数为偶数时，取中间两个值的平均值。在描述样本集的位置情况时，中位数相比均值不容易受到异常值 outlier 的影响。 将样本点做频数统计后，频数最高的那个数就称为众数 Mode，这个数值反映了一种取值的倾向性，所以对应的在英文中用的是 Mode，这个英文单词比较令人熟知的翻译是“趋势”。 百分位数提供了样本集中样本取值的相对位置信息，其正式的定义为： 百分位数最常用的一个特例是将样本集的取值由 25%，50%，75% 百分位数分成 4 个部分，常用 Q 1 ，Q 2 ，Q 3 来表示。 除了对随机变量取值的位置进行度量以外，我们还需要了解这些取值的变动或分布情况。 最简单的衡量取值变动程度的指标就是取值范围，也即最大值与最小值之差。 由于取值范围容易受到异常的极大和极小值的影响，因此对于数据的整体分布情况的度量能力有限，一个更进一步的度量方式是采用 IQR = Q 3 - Q 1 ，也即 75 百分位数与 25 百分位数之差来给出中间 50% 的数字的取值范围。 与前几个分布指标相比，方差充分考虑到了数据集中每一个随机变量的取值与数据集的均值的偏差值 deviation ，并以此来计算数据分布情况。 同样地，总体的均值用 μ 来表示，总体中所包含的样本点的数量用 N 表示，样本的均值用 xu0304 来表示，样本中所包含的样本点的数量用 n 表示。 总体的方差计算公式为： 样本的方差计算公式为： 样本方差的分母为 n - 1 是因为样本集的数据离散程度大概率上是小于总体的离散程度的，并且在现实应用中总体的数据是很难获得的，都是需要用样本的方差来近似总体的方差，此时就需要将样本的方差做一个校正，校正方式为将原方差公式中的 n 替换成 n - 1 将样本的方差做一个放大。 在计算样本集中每个样本的取值与均值的偏差时，由于对于任何数据集都有 Σ(x i - xu0304) == 0，因此方差计算中采用的是偏差的平方和 Σ(x i - xu0304) 2 。对于量值数据来说，方差的单位是原有随机变量量纲的平方，而将方差做开方后得到的值则和随机变量具有相同的量纲，这就使得通过这个统计值来和原有随机变量的取值进行比较成为了可能，这个开方的结果称为标准差。 由于标准差与随机变量的取值以及均值都具有相同的量纲，因此可以直接进行比较，我们将标准差与均值的比值定义为变动系数： 变动系数比较了标准差与均值之间的关系，可以直观的了解随机变量取值的变动程度。 在之前的内容里曾提到了直方图对于分布形状的描述能力，最简单对于分布形状的一个描述就是总体取值的偏斜程度 Skewness，其不仅可以定性的描述为“左偏”，“右偏”，还可以通过定量的计算来获得，其计算公式为： 其绝对值越大代表偏斜程度越高，并且右偏结果为正值，左偏结果为负值。当数据右偏时，均值一般会大于中值，当数据左偏时，均值会小于中值，所以中值在数据偏斜程度比较高的时候可以比均值更好的衡量数据分布的位置。 除了样本集总体的分布情况外，对于每一个样本的取值都可以通过定义一个 z-score，也称标准值 standardized value ，来了解它在数据集中的相对位置，对于第 i 个样本点，其标准值为： 标准值可以理解为样本点的取值与均值的偏离程度可以用多少个标准差的值来衡量，伟大的 Chebyshev 对于数据分布情况和标准值之间的关系给出了一个定理，使得我们可以大致的计算在均值附近的某一个范围内的数据分布的量： 注意这个定理只针对 z ≥ 1 时才有效，但对于数据整体的分布形状没有要求，对应这个定理有： 当数据整体上呈对称分布时，基于切比雪夫定理可以对于数据的分布情况给出一个经验法则 Empirical rule，即在对称分布中： 在数据集中如果出现了一个或多个数值极大或极小的异常值，就会对一些位置描述指标的计算，如均值产生较大的影响，这些异常值应该在数据分析的过程中予以检查，并酌情考虑剔除。常用的检测标准为： 有了前面的这些描述指标，可以通过以下 5 个数字来对一组数据进行描述，简称 5 数描述法： 这 5 个数字可以将即便很大的数据集做一个很好的划分，如下图所示： 更进一步地，在获得了四分位差 Q 3 - Q 1 后，前面的 5 数描述法还可以使用盒型图来可视化： 在实际的数据分析中，在进行均值和方差计算前可以先通过对于数字进行排序后通过 5 数法和盒型图来了解数据的分布情况，并检查异常值，之后再做进一步的计算。 上述指标的定义都是针对单一随机变量的，而协方差衡量则可以衡量两个随机变量之间的线性相关性。对于随机变量 x，y 来说， 总体的协方差计算公式为： 样本协方差计算公式为： 从这个计算过程可知： 尽管一定程度上协方差的绝对值对于相关性可以做一个判断，但由于相关性的计算与相应的变量的量纲有关，因此同样的一组数据，采用不同的量纲计算得到的协方差的结果不同，因此为了消除掉量纲的影响，定义了相关系数。例如当其中一个变量为身高，另外一个变量为体重时，协方差的量纲则难以被定义。 总体的相关系数计算公式为： 两个随机变量样本集中 x，y 的相关系数计算公式为： 相关系数的计算剔除了两个随机变量各自的标准差在协方差中的影响，使得相关系数只衡量两个随机变量的多个取值围绕各自均值的变化方向的相关性，其取值范围为 [-1, 1]： 再做一个类比，在线性代数中已知两个 n 维向量 a ， b ，则有： 这个夹角也称为余弦距离，常被用来判定两个向量之间的相关关系。仔细对比相关系数和余弦距离这两个公式可以发现二者讨论的其实是同一个问题：只需要将随机变量 x 的取值结果向量化为 x ，并令 a = x - xu0304，如此则相关系数和余弦之间只间隔一个向量化的距离： 数学原理本身是不分学科和专业的，它们被分离在不同的课本和学科内是为了方便的在一个领域内形成一个体系，但在理解数学的时候完全可以突破学科和课本的限制，这样才能形成一个更加广阔的图景。 相关系数也被称为 Pearson"s Correlation，以表彰 Karl Pearson 在统计领域所做出的贡献。这个统计量在两个变量不具有线性相关性时会忽视二者之间的关系，且其计算容易收到异常值的影响，为了克服这一缺点，引入了 Spearman"s rank correlation，后者的计算方法为首先先将两个变量按照数值大小进行排序，在排序的基础上再计算二者的相关系数。 这一部分是我自己做的一个扩展，并非书上的内容，为了方便查看放在了这里，不代表原书作者的观点。 在实际的统计工作中，如果已知疑似具有线性关系的自变量 x 和因变量 y 的多个取值，我们可以通过最小二乘法来构建一个线性回归模型 u0177 = mx + b 来对新的 x 生成一个具有预测作用的 y 的取值。在这个过程中，我们可以通过最小平方误差 MSE 来衡量模型的预测值与实际取值之间的差异。 但假如我们只有一系列的 y 的值而没有对应的 x 的取值，此时，如果需要构建 y 的预测值，最好的办法就是通过计算 y 的均值，并且用这个值来作为未来所有 y 值的预测值。在这个过程中引入的误差值如果在 x 与 y 具有线性关系的时候会大于上述回归得到的误差值。 这两个误差值之间的相对差异被成为决定系数 Coefficient of Determination，因为这个值也是相关系数 r 的平方，因此也称为 R 2 。对应上面这个例子，R 2 = (41.1879 - 13.7627) / 41.1879 = 0.6659，也即 R 2 衡量了线性回归在 y 的预测过程中对于误差的减少的量。 如果我们仔细观察上述两个计算过程，就可以知道针对 y 均值的计算过程实际上获取的是 y 的方差值，或变动值，因此，我们也可以说 R 2 衡量的是 x 值的变动情况对于 y 的变动情况的影响。 我写这个笔记是为了系统的复习概率论中的一些概念，阅读的是 Statistics for Business and Economics, 12th Edition 英文原版，这是一本非常经典的参考书，毫无保留的满分推荐。尽管书名暗示了是在商业和经济学中的统计学，但根本的统计学知识是不变量，并且和很多优秀的原版书一样，作者时刻注意用实例来讲解统计学概念，基本上每一个新的概念的定义都建立在日常生活的实例的基础上，在此基础上还保留了精美的排版和精心设计的插图，十分便于理解。

后者

SQL>ALTER SYSTEM SET statistics_level=basic; SQL> SELECT statistics_name, session_status, system_status, activation_level, session_settable FROM v$statistics_level ORDER BY statistics_name; SQL> ALTER SYSTEM SET statistics_level=typical; SQL> SELECT statistics_name, session_status, system_status, activation_level, session_settable FROM v$statistics_level ORDER BY statistics_name; SQL> ALTER SYSTEM SET statistics_level=all; SQL> SELECT statistics_name, session_status, system_status, activation_level, session_settable FROM v$statistics_level ORDER BY statistics_name;

任务管理器

descriptivestatistics的意思是：[统计]描述性统计；描述统计学。descriptivestatistics的意思是：[统计]描述性统计；描述统计学。descriptivestatistics的网络解释是描述统计学：描述统计学(descriptivestatistics)是研究如何取得反映客观现象的数据,并通过图表形式对所搜集的数据进行加工处理和显示,进而通过综合概括与分析得出反映客观现象的规律性数量特征的一门学科。descriptivestatistics的例句是Theycanbebroughtinwhenanorganizationneedsmorethanjustdescriptivestatistics.当组织需要的不仅仅是描述性统计时，可以请他们加入。First,Descriptivestatisticsisusedtoanalyzethereturnandtradingvolumeseries.首先对收益率和交易量序列进行描述性的统计分析。Thedatawereanalyzedbyusingdescriptivestatistics,one-wayANOVA,factoranalysis,reliabilityanalysisandLISREL.资料分析的方法有描述性统计、单因子变异数分析、因素分析、信度分析及线性结构方程序。一、网络解释点此查看descriptivestatistics的详细内容1.描述统计学：描述统计学(descriptivestatistics)是研究如何取得反映客观现象的数据,并通过图表形式对所搜集的数据进行加工处理和显示,进而通过综合概括与分析得出反映客观现象的规律性数量特征的一门学科.2.叙述统计学：课程目标统计学的范围包含叙述统计学(DescriptiveStatistics)及推论统计学(InferentialStatistics).本学期系以叙述统计学为主要学习目标,主要内容则包含统计资料的整理、统计量、机率理论、随机变数及重要的机率分配等课题.3.描述统计：01打开[分析](Analyze)菜单,选择[描述统计](DescriptiveStatistics)命令下的[描述](Descriptives)命令,如图3-1所示.这里,需要提醒的是如果数据文件尚未打开,[分析](Analyze)菜单下的任一功能都不能使用,SPSS会弹出一个对话框,如图3-2所示,4.描述性统计：样本:企业层面--数十家至数百家;个人层面--可至两、三千家统计模型:相关分析--ANOVA--LISREL--多元回归至少一篇论文的作者显然以为基于数据的描述性统计(descriptivestatistics)就是实证研究.二、例句Theycanbebroughtinwhenanorganizationneedsmorethanjustdescriptivestatistics.当组织需要的不仅仅是描述性统计时，可以请他们加入。First,Descriptivestatisticsisusedtoanalyzethereturnandtradingvolumeseries.首先对收益率和交易量序列进行描述性的统计分析。Thedatawereanalyzedbyusingdescriptivestatistics,one-wayANOVA,factoranalysis,reliabilityanalysisandLISREL.资料分析的方法有描述性统计、单因子变异数分析、因素分析、信度分析及线性结构方程序。descriptivestatistics的相关临近词descriptive、descriptivetext点此查看更多关于descriptivestatistics的详细信息

我觉得好像是需要加上定冠词the的。

descriptive statistics是用来总结大型数据集的重要特征。如均值、中位数、众数等。inferential statistics是根据一个小型数据集的主要特征，来对一个大型数据集进行预测，估计或者推断。

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Stat

感谢你对我的团队的提问,此题做题思路很简单,statistics做 统计学时（单数）；做数据时（复数） 此题中首先判断出Statistics 是做数据解释,因为只有数据才可以被系统的分类,统计学被系统的分类解释不通,因此用are 解题关键是你能否知道此句的正确翻译

解决方法：出现这种情况，可以直接进行电脑系统重装。1、在小白一键重装系统官网下载小白一键重装软件并安装，安装好后打开该软件，如下图所示。2、这里，我们打开后选择U盘模式，插入事先准备好作为备份的U盘，写入模式/U盘分区/个性化设置默认即可，点击一键制作启动U盘。3、点击以后，会出现如下图所示的面板，这里，我们选择“BIOS/UEFI双启动”其中“兼容UEFI启动”。4、这里我选择如下图中的其中一项即可（注：如果U盘里面有东西在就选择第一项，没有的话选择第二项）5、选择选项之后，我们会进入到如下图所示的面板，这里勾选自己要装的系统点击下载系统且制作U盘。6、完成以后，软件会自动下载镜像文件，最后导入到我们事先准备好的U盘里。7、这时，U盘的备份工作已经完成，只需要通过软件上的“快捷键”查询找到相应主板的bios启动热键，然后在开机画面出现时按快捷键调出启动菜单设置usb设备为第一启动顺序。8、随后，我们会进入到小白系统pe桌面后，小白装机工具会自动弹出并检测到U盘里面的系统镜像，选择系统目标安装盘符和勾选系统镜像文件，点击安装系统，然后电脑会自动重启，并进入常规的系统部署，最后就会完成系统重装修复出Statistics.exe已停止工作的问题。

直接加s就行。书上印错了。

statistics是统计分析，statistic侧重在统计分析功能的应用表面的直接区别是在处理数据的量上有区别，statistics的处理数据量有限，而modeler处理数据的量可以是海量，也就是大数据；本质的一些区别是功能上的，modeler包括有统计分析的部分，也有机器学习和人工智能的部分而statistics主要就是统计分析，是以统计学的理论为主的modeler更侧重挖掘潜在的知识，为业务做指导。Spss是优质的数据统计分析软件，"统计产品与服务解决方案"软件。最初软件全称为"社会科学统计软件包"，统计产品与服务解决方案"软件，大型软件服务商，可以远程安装服务，快速解决软件使用问题，终身服务。

Regression Statistics是指回归统计吗？如果是的话按照我以下的描述来进行才做，我的是office 2013，1：文件——选项——自定义功能区——主选项卡——在主选项卡下面目录中勾选开发工具2：点击菜单栏的开发工具——加载项——跳出加载宏的对话框——勾选分析工具库，分析工具库VBA3：数据——数据分析——数据分析对话框中选择回归。

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characteristics a.特有的,典型的 n.特性,特征 logistics n.后勤学,后勤 artistic a.艺术(家)的,美术(家)的；精美的 linguistics n.语言学 realistic a.现实的；实际可行的；现实主义的 Infragistics 三方组件 altruistic a.利他主义的,无私的 autistic adj.自闭的 ballistic adj.弹道的,（突然地）激动、沮丧或者生气的 belletristicadj.文学研究的,纯文学的 chauvinisticadj.沙文主义的,盲目爱国的 dualisticadj.二元的,二元论的 euphemisticadj.委婉的,婉言的 fatalisticadj.宿命论的 hedonistica.享乐的 holisticadj.整体的,全盘的 individualistic adj.个人主义的 idealisticadj.理想主义的,空想的 jingoistic adj.强硬外交政策的,侵略分子的 legalisticadj.尊重法律的,条文主义的 materialisticadj.唯物论的,贪图享乐的,唯物主义的 militaristic adj.军国主义的,军官主义的 narcissistic adj.自我陶醉的,孤芳自赏的

data是未经整理的数据statistics 是经过统计分析的数据，通常有趋势分析figure是数据的大概外貌，简单叙述数据的走向。。。。

ibm spss statistic是一款使用范围很广的统计分析软件。涵盖了科研、自然研究、商业研究、政策分析、金融分析等多个方面，其提供的一种综合性的统计与服务解决方案，不仅可进行数据的收集、处理、统计与分析，也能导出美观的图表，进行数据的可视化展示。提供的服务1.海量的检验分析方法spss提供的检验分析方法十分丰富，包括基础的频率、探索统计数据，以及线性模型、曲线模型的构建，以及正态性、方差齐性、t检验、F检验、非参数检验等常用检验方法。2.丰富的统计变量对于常用的统计量，spss都能轻松运算得到，比如平均值、中位数、四分位数、标准差、方差、偏度等统计量，以观察数据的分布情况与离散趋势，为后续的更复杂的数据分析提供分析方向。3.美观而实用的专业图表如果需要进行数据的可视化操作，比如将数据用于展示报告，以直观的方式展示数据等，均可通过spss的图表创建器制作美观的图表。4.专业的数据处理spss拥有强大的数据处理能力，可轻松完成变量、个案的合并、重复个案的标识、多重响应集的定义、数据的重构与重置等，提升数据统计分析的价值。

data是什么东东

要发音statistics 英[stu0259"tu026astu026aks] 美[stu0259u02c8tu026astu026aks] n. 统计数字; 统计，统计学，统计法，统计资料; “statistic”的复数;

statistics 意为“统计,统计资料”或者是“统计学”. statistics 本身就是名词,无动词形式 若要表达“统计”的意思话,可用动词词组to gather statistics; to compile statistics

statistics后面用介词of。statistics后加介词of，statisticsof为固定搭配，中文意思是什么的统计数据。statistic常用复数，故填statistics，意为统计数据。

statistics [sta"tis·tics || stu0259"tu026astu026ak]n. 统计, 统计资料; 统计学

statistics英[stu0259"tu026astu026aks]美[stu0259u02c8tu026astu026aks]n. 统计，统计学，统计法，统计资料;统计数字;“statistic”的复数[例句]But its statistics are disputed.但是统计数据存在争议。

statistics的用法：statistics可以用作名词statistics作“统计资料,统计数字”解用作主语时,谓语动词常用复数形式。作“统计学”解用作主语时,谓语动词用单数形式。statistics用作名词的用法例句：1.He is a professor of statistics.他教授统计学。2.There is a compulsory course in statistics.有一门统计学的必修课。3.Get me a printout of the statistics.给我一份打印出的统计资料

statistic一般用作名词，表示统计数值，统计资料，复数形式statistics就是统计学的意思statistical是形容词，表示“统计的，统计学的”如有疑问，请追问~希望可以帮到你~ O(∩_∩)O谢谢~

statistics america美国统计例句1.AMID the hubbub over a few less-bad-than-expected statistics, America"s economic debate has turned to the nature of the recovery.在针对好于预期的经济数据的一片争论声中，对美国经济的讨论已经转向了复苏方面。2.According to statistics, America"s skilled white-collar work force has overtaken the ranks of skilled blue-collar workers for the first time.根据数据，美国的白领工人已经首次超过蓝领工人的数量。

statistics英[stu0259"tu026astu026aks]美[stu0259u02c8tu026astu026aks]n. 统计，统计学，统计法，统计资料;统计数字;“statistic”的复数[例句]But its statistics are disputed.但是统计数据存在争议。

简单来说 考虑你做了一条回归方程 y=ax+b+e (e是residuals) 若果你用了n个数据得出这条方程﹐那么你可以得到n个residuals﹐理论上它们应该是iid (independent and identically distributed) 的﹐不会有自相关(autocorrelation) Durbin-Watson 就是用来test residuals之间有冇autocorrelation. 若果证明到有则条回归方程有问题. 而下是详细说明 (我觉得英文可能好些) The Durbin-Watson statistic is a test statistic used to detect the presence of autocorrelation in the residuals from a regression *** ysis. It is named after James Durbin and Geoffrey Watson. If et is the residual associated with the observation at time t then the test statistic is 图片参考：upload.wikimedia/math/b/6/6/b663612c3de35913556f362d1e678cdf . Its value always lies beeen 0 and 4. A value of 2 indicates there appears to be no autocorrelation. Small values of d indicate successive error terms are on average close in value to one another or positively correlated. Large values of d indicate successive error terms are on average much different in value to one another or negatively correlated. To test for postitive autocorrelation at significance α the test statistic d is pared to lower and upper critical values (dL α and dU α): If d < dL α there is statistical evidence that the error terms are positively autocorrelated. If d > dU α there is statistical evidence that the error terms are not positively autocorrelated. If dL α < d < dU α the test is inconclusive. To test for negative autocorrelation at significance α the test statistic (4 - d) is pared to lower and upper critical values (dL α and dU α): If (4 u2212 d) < dL α there is statistical evidence that the error terms are negatively autocorrelated. If (4 - d) > dU α there is statistical evidence that the error terms are not negatively autocorrelated. If dL α < (4 u2212 d) < dU α the test is inconclusive. The critical values dL α and dU α vary by level of significance (α) the number of observations and the number of predictors in the regression equation. 参考: en. *** /wiki/Durbin-Watson_statistic

ADMIXTOOLS是David Reich实验室开发的软件包，在群体遗传学中，用于计算和测试群体混合统计，验证杂交事件。R包admixr是实现ADMIXTOOLS的一种直接方法，它本质上是ADMIXTOOLS软件的接口，要在ADMIXTOOLS安装好的环境下运行。 admixr分析案例： ADMIXTOOLS需要特征(eigenstrat)文件，要将vcf文件转换为eigenstrat。 ind文件 - 指定每个样本的唯一名称，性别(可选-可以用“U”表示“undefined”)和样本标签； snp文件 - 指定SNP，REF/ALT等位基因的位置； D统计（或称为ABBA-BABA检验）是检测杂交事件的简单方法。 比如W，X，Y，Z具有 ((W，X), Y), Z) 的系统发育关系，其中Z为外群，检测Y是否有向X的基因渗入。 ADMIXTOOLS中实现的用于计算D统计量的公式基于等位基因频率。 结果解读：非洲人的U0001d437值与0并无显著差异，这意味着该数据中非洲人没有尼安德特人的基因渗入，与零假设相符。 另一方面，所有非洲人以外的人群拒绝零假设，这表明尼安德特人与当今非洲人以外人的祖先存在基因交流。 admixr也可以做f4，f4-ratio，f3检验等。 结果解读：当今的非非洲人占尼安德特人血统的2-3％，巴布亚新几内亚人的尼安德特人血统比例更高-超过4％。 这与早期的研究相一致，早期的研究表明在当今的巴布亚人的祖先中还有其他的古混合事件。