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方差公式的推广公式直播_完全平方公式推广n次(2024年12月全新视觉)

内容来源：蜘蛛SEO所属栏目：导读更新日期：2024-12-02

方差公式的推广公式

心理学考研《心理统计学》高效学习方法 𐟌Ÿ 心理统计学的核心内容：心理统计学主要分为两个部分：描述统计和推断统计。描述统计侧重于如何整理和呈现科学实验或调查得来的大量数据，包括集中量数、差异量数、相对量数和相关量数。而推断统计则将样本统计量的结果推广到总体，涵盖参数估计、假设检验、方差分析、卡方检验、线性回归和非参数检验等。 𐟤” 常见问题解答： 1️⃣ 没有高数基础的同学担心统计学难度？实际上，初试主要考察最基本的知识，不需要复杂的推断公式，关键在于判断何时使用哪些公式。 2️⃣ 公式太多，难以理解和记忆？统计学同样需要背诵，公式和字母的含义都需要记住。 3️⃣ 初试计算题是否复杂？初试的计算题一般较为简单，但需要细心，不会遇到复杂的数据处理。 𐟓š 复习方法： 𐟓– 资料推荐：《现代心理与教育统计学》第四版或第五版。整本书的内容逻辑性强，建议按照顺序从前往后学习。 𐟓Š 归纳整理：统计图表和公式可以整理成表格或文档，便于记忆。各公式的使用条件可以做成思维导图。 𐟔 抓大放小：重点掌握参数估计、假设检验、方差分析、卡方检验等核心内容。对于多变量统计分析等章节，可以适度放松。 𐟒ᠥŠ 深理解和记忆：在理解的基础上，反复背诵公式和字母含义。可以每天睡前复习，每周默写一遍。 𐟎堨熩⑦Ž訍：大兵老师的视频课，深入浅出，帮助理解。下一篇文章将详细介绍各单元的学习注意事项，敬请期待！

概率论公式太多，怎么背得完？！最近在学习概率论，发现公式真的好多啊！𐟘�„Ÿ觉怎么背都背不完，真是让人头疼。比如，期望的计算公式就有好几种：离散型随机变量：EZ = ∑ [P(X=x, Y=y) 㗠g(x, y)] 连续型随机变量：EZ = ∬ [f(x, y) 㗠g(x, y)] dx dy 还有方差的计算公式： DX = E(X - EX)Ⲋ或者更简单地：DX = EXⲠ- (EX)Ⲋ 这些公式看起来就让人头大，更别提背下来了。感觉背公式不如理解公式，理解公式才能更好地应用它们解决问题。不过，虽然公式多，但也不是完全没有规律可循。比如，期望的性质就有几条： E(C) = C E(EX) = EX E(CX) = C 㗠E(X) (kX) = k 㗠E(X) + k 㗠E(Y) 这些性质看起来很简单，但理解透彻了，就能帮助我们更好地解决复杂的问题。总之，概率论的学习需要耐心和理解，不能只靠死记硬背。希望大家都能找到适合自己的学习方法，顺利掌握这些公式和概念！𐟒ꀀ

香港浸会大学ITM专业课程全解析𐟓š ### Semester 1 7520：计算机金融会计这门课涵盖了从IT管理学到市场、财务经济再到运营生产管理的所有内容。你需要学习会计的三大财务报表、市场类型、市场运营以及知识产权和商标等问题。小组作业是写一个IT公司的项目proposal，从公司财报分析、目标市场、推广运营到客户关系管理都要涉及。考试形式是主观题，没有死记硬背的内容，需要结合老师给的案例用相关知识点给出自己的看法。财务类的题目主要是计算，如ROI计算公式和折旧计算。综合成绩由平时成绩（40%）和期末成绩（60%）组成。 7990：机器学习这门课对我来说是最难的，涉及很多计算知识点，如K-NN、K-Means、T-test和方差分析等。期末考试的计算量很大，复习时不能只看题目，需要一步步重复验算，否则很难写完。课程一共13周，Kevin教的内容需要多琢磨，每次说考试不难，但最后都很难让人崩溃。考试占比见图。 7510：编程与理论这门课由两位老师教学，一位主要讲计算机理论，另一位主要教lab。具体操作是用编程软件设计app，每年用的编程软件不一样，去年是Python。小组作业是5-6人一组自己做一个app。平时的quiz和期末考试理论和lab一起考，lab占比少很多。对于没有计算机基础的同学来说，lab部分很痛苦。期末考试总分33分以上算及格，我记得这门课的要求是期末总分33分以上算及格。 7950：数据可视化这是一门1学分的课程，不需要期末考试。我们当时是周六上午上的这门课，一共两周课，然后完成一个个人作业和小组作业。我觉得对我还蛮有用的，主要学到了数据可视化软件的应用，比如用Tableau进行可视化，这对之后的工作真的很实用。如何写报告、呈现数据以及演讲汇报都学到了。老师是克瑞斯汀。 Semester 2 当然啦，要想毕业拿个好成绩，提前预习和认真复习是必不可少的。ppt和笔记我都有保存，需要的可以联系我！

从物理小白到高手的逆袭之路𐟚€ 最近有不少朋友问我，物理成绩如何从不及格到优秀？特别是高三的同学，急切想知道提升的方法。那我就来分享一下我的经验吧！首先，我高中刚入学时，物理成绩真的是惨不忍睹。主要是因为我还没有从初中的思维定势中走出来，以为知道概念和公式就能做题。其实，高中物理更注重的是“过程”分析和事物之间的关联。和数学一样，物理也需要把知识抽象化。这个过程只能在做题中慢慢完善。埋头深挖教辅书很容易走入歧途，因为很多教辅书讲得不够透彻。下面我给大家分享几个实操练习：自由落体的位移公式是 x = vt + 1/2gt^2，对这个公式求两次导，以时间为自变量。求两个速度不同、加速度大小和方向不同的物体在一段时间内的相对位移。这个问题最后会指向速方差和相对加速度。思考一下速方差公式和动能定理的关联。如果你能解决这三个问题，那么你的物理学习方向就基本明确了。最后，所有的物理难题最后都会指向力学和运动学（牛顿定律、直线和曲线运动）。如果你在电磁学方面有困难，我的建议是回头研究力学和运动学这两章。剩下的就是熟悉公式关联和提升计算能力了。希望这些建议对你们有帮助！𐟓–𐟒ꀀ

2022年3月31日学习笔记 ### TF-IDF：资讯检索的利器 𐟓š TF-IDF（词频-逆文档频率）是一种在资讯检索和探勘中常用的加权技术。它的计算方式是将词频（TF）和逆文档频率（IDF）相乘。一个词在文章中的重要程度越高，它的TF-IDF值就越大。换句话说，预测主题能力越强的词，权重越大。而那些在网页中很少出现的词，权重也会相应提高。停止词：权重为零 𐟛‘ 在TF-IDF中，一些常用的停止词（如“的”、“是”、“和”、“中”等）的权重被设为零。这是因为这些词在文章中的重要性较低，对主题的预测能力较弱。注会财管：债券股票价值 𐟓ˆ 在财务管理中，债券和股票的价值计算有一些关键点。优先股的特点是“两优一限制”，即优先股股东享有优先权和固定股息，但同时受到某些限制。而股票和债券的计算差别在于，股票通常假定为无限期，而债券则有到期日。股票的计算通常采用永续年金的思想。非固定增长模式：公式推理 𐟧在理解非固定增长模式的公式推理时，股利现值和价值的公式是难点。需要深入理解这些公式的推导过程，才能更好地应用它们进行计算。 𓻦•𐯼š定义与公式 𐟓Š 𓻦•𐧚„定义公式是协方差除以方差。这个公式在财务管理和投资分析中非常重要，因为它可以帮助我们理解资产的风险和收益之间的关系。疑问解答：固定股利增长下的分母 ❓ 在固定股利增长的情况下，分母为什么要用r-g（固定资本成本减去增长率）？为什么要减去增长率？这个问题需要深入理解固定股利增长模式的原理和公式推导，才能得到满意的答案。通过这些学习笔记，我们可以更好地理解和掌握TF-IDF、财务管理和投资分析中的一些关键概念和公式，为未来的学习和工作打下坚实的基础。

𐟓š初级计量经济学考试要点𐟓 𐟤”计量经济学，这门充满公式的学科，是否让你感到头疼？别担心，我们来一起梳理下初级计量经济学的考试要点。 𐟓Œ首先，概率论的知识点是考试的重点，比如方差公式和standard error的公式等。 𐟓Œ其次，简单的regression问题也是考试的热点，比如SLR, MLR, LPM等。这些主要考察的是常规操作步骤，不需要复杂的转换。 𐟓Œ最后，记住，计量经济学是一门工具学科，学习时不必过于纠结于公式的推导。只要掌握基本概念和操作步骤，就能轻松应对考试！ 𐟒ꥊ 油，你一定能取得好成绩！

高中数学与中专数学教材对比分析 𐟓š 高中数学和中专数学教材在内容上有着明显的差异。以苏教版的高中数学必修2和中职基础模块下册为例，我们来详细对比一下。 𐟔 中职课本共包含四个章节，分别是：指数函数与对数函数直线与圆的方程简单几何体概率与统计初步 𐟓š 苏教版的高中数学必修2则包含七个章节，具体内容为：平面向量三角恒等变换解三角形复数立体几何初步统计概率 𐟓Š 两本书在内容上有一定的重叠，主要体现在后三章：中职课本的后两章（简单几何体和概率与统计初步）与苏教版必修2的后三章（立体几何初步、统计、概率）相似。不过，中职课本在这部分内容上更为简单，省略了圆台和棱台的相关公式，概率部分只讲解互斥事件、对立事件和独立事件，而不涉及抽样方法。 𐟓 另外，中职课本在样本方差的计算中使用了1/（n-1）的公式，这与大学里的公式相一致，而苏教版和初中的方差公式则基本使用1/n。 𐟓– 在指数函数与对数函数这一章，中职课本只讲解了指数函数和对数函数，省略了幂函数和对数中的换底公式。这部分内容实际上对应苏教版必修1中的第4章和第6章。 𐟓 在直线与圆的方程这一章，中职课本删去了直线的两点式方程，这部分内容在苏教版中选择性必修一中有所涉及。 𐟓 总体来说，中职课本的内容相对较少且简单。希望这些对比能帮助大家更好地了解两种教材的区别。

𐟔奛式分解大法：十字相乘𐟒ꊰŸŽ› 式分解，你准备好了吗？今天我们要一起攻克的是十字相乘法！ 𐟓 第一步：寻找最大公约数，并提取公因式。这是因式分解的基础步骤，别小看它哦！𐟔 𐟓˜ 第二步：利用二项式方差公式或三项式完全平方公式进行拆解。让复杂的表达式变得简单明了！𐟒ኊ𐟒堧쬤𘉦�𜚥𐱦˜麗‘们的主角——十字相乘法！无论是二次式还是三次式，它都能轻松应对。只需找到合适的数，让它们相乘后与原式相等，就能成功分解因式啦！𐟎‰ 𐟓š 巩固练习时间到！通过一系列的练习题，让你更加熟练地掌握十字相乘法。记得要仔细分析每一题哦！𐟒ꊊ𐟌Ÿ 掌握因式分解的十字相乘法，不仅能帮助你更好地理解数学，还能在解决实际问题时提供极大的便利。快来挑战自己，成为数学小达人吧！𐟚€

置信区间：从方差到置信水平 1⃣️置信水平（ConfidenceLevel）： 𐟔𙧽ᦰ𔥹𓨡觤𚦈‘们对区间估计的自信程度。例如，95%的置信水平意味着我们有95%的把握认为真实参数落在该区间内。 𐟔𙧐†解：置信水平越高，区间范围越大。这是因为我们需要更大的容错率来确保更高的准确性。 2⃣️标准误差（StandardError，SE）： 𐟔𙧂𙤼𐨮᧚„稳定性较差，因为它过于依赖样本。因此，我们定义标准误差为点估计的方差。 𐟔𙥅쥼：标准误差的计算公式如图2所示。 3⃣️区间构造（ConstructionofaCI）： 𐟔𙥌𚩗𔤼𐨮᧚„构造有固定公式：以点估计为中点，左右各偏移一定倍数的标准误差，形成置信区间。 𐟔𙥅𗤽“公式见图。【Remark】 ✅对于总体均值的置信区间，有两种类型，取决于总体标准偏差是否已知。已知的用z-score；未知的用t-score。 ✅对于总体比例的置信区间，只有一个，使用z-score。今天的分享就到这里，下期将通过一道真题讲解帮助大家更好地理解置信区间～

朴素贝叶斯分类器：从基础到进阶 𐟌𑨴叶斯分类器：一种利用概率统计知识进行分类的算法。 𐟌𜦦‚要：基本概念：先验/后验概率、条件/似然概率贝叶斯公式推导极大似然估计朴素贝叶斯：前提、公式推导、具体计算拉普拉斯修正 𐟌ˆ基本概念：先验概率：在观察到数据之前，对某些事件发生的概率的估计。后验概率：在观察到数据后，对事件发生的概率的更新估计。条件概率：事件A在事件B发生的条件下发生的概率。似然概率：给定观测数据下，模型参数的概率。 𐟌ˆ贝叶斯公式推导：条件概率公式：P(B|A) = P(BA) / P(A) 和 P(A|B) = P(AB) / P(B) 桥梁公式：P(AB) = P(BA)，推出 P(B|A)P(A) = P(A|B)P(B) 将c代替B，x代替A，得到 P(c|x)P(x) = P(x|c)P(c)，进而推出 P(c|x) = P(x|c)P(c) / P(x) 𐟌ˆ极大似然法：假设连续性属性的概率密度函数近似正态分布，推导方差和均值的公式（计算连续性属性的类条件概率必需）。 𐟌ˆ朴素贝叶斯：何为朴素？假设所有属性相互独立。 P(x)相同（这点不理解），简化公式为 P(c|x) = P(c|x)P(c)。朴素贝叶斯计算步骤：类先验概率类条件概率（离散属性、连续属性）不同类别的后验概率比较（选最大）类先验概率： n个类别，n个类先验概率。某类别的先验概率 = 某类别样本数 / 总样本数。离散属性：在某类别下某属性特定可取值的先验概率 = 在某个类别下某个属性的给定可取值的样本数 / 某类别的总样本数。连续性属性：按类别求各连续性属性的均值和方差（Excel可用avg和stdev函数）。代入公式求出类条件概率。分类别求出新样本（属性有特定可取值）的后验概率后比较，取大值。拉普拉斯修正：避免在训练集中没出现的属性可取值计算概率为0。重点：贝叶斯公式的推导，朴素贝叶斯的计算步骤（特别是连续性属性的类条件概率）。