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2020-06-19 阅读量: 1479
常用的分布
1.正态分布：一个神奇的分布：任何分布任何统计量随着其自由度或样本量的增大，其最终都会服从正态分布——正态分布是所有分布的终极状态。
因此：当要计算一般正态分布的概率时，应先将其转化为标准正态分布再计算。
2.卡方分布：是相互独立的标准正态分布的平方和
3.t分布：实际上是Z分布小时候的样子（矮一点、胖一点），自由度n就是他的年龄，随着年龄的增大他逐渐变高变瘦变成了Z分布。
4.F分布
5.各分布之间关系：
时间序列回归模型是用于分析时间序列数据的一种模型，主要用于探索数据之间的动态关系和时序特征。以下是时间序列回归模型的主要步骤和要点：1. **数据收集和准备**：首先需要收集时间序列数据，并进行数据清洗和准备工作，包括处理缺失值、异常值和平稳性检验等。2. **建立模型**：确定时间序列回归模型的形式，根据数据特点选择适当的模型，如自回归模型（AR）、滑动平均模型（MA）、自回归滑动平均模型（AR
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四分位数的应用通常是用于描述数据的分布情况和识别异常值。以下是一些常见的应用场景：数据分析：通过计算四分位数，可以了解数据的中心趋势和离散程度。例如，可以使用四分位数来计算中位数、上四分位数和下四分位数，以了解数据的分布情况。箱线图：箱线图是一种常用的数据可视化工具，可以通过四分位数来绘制。箱线图可以显示数据的中位数、上四分位数、下四分位数以及异常值，帮助我们直观地了解数据的分布情况。异常值检测：
