数值摘要分散度、中心度和形状的度量描

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述两个或多个变量协方差矩阵、相关性、简单线性回归。多元线性回归和方差分析表定性或分类变量的列联表。概率和概率分布考虑概率分布生成随机数离散分布二项分布、泊松分布、几何分布和超几何分布。连续分布正态分布、指数分布、X平方分布、-、-。推理数据分析置信区间对于比例和正态分布假设对比方差分析统计抽样有放回和无放回的简单随机抽样分层抽样系统抽样小时间序列分析移动平均线和指数的平滑。傅里叶级数。k封面照片……通过这篇小文章您已经了解了x在应用统计领域的可能性。事实是这还不错。您已经看到可以轻松地在x中进行统计分析。它有很多可能性。您只需将分析工具和x的默认功能结合起来即可。如果您喜欢这篇文章并想要了解更多信息我准备了一份+一份x工作表其中应用了平均值、标准差、相关性等函数。您可以在此页面上免费下载所有这些内容。



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你知道你刚刚定义了一个函数吗是的是的一个非常非常简单的功能。线性函数。该函数的美妙之处在于它将回答以下问题。X公里是多少米X表示任意公里数。这是函数·X而著名的x表示X的函数。也就是说米数取决于你行驶的公里数（X）。（这相当于米是公里的函数）您行驶的米数（变量）x您行驶的公里数（预测变量）=x=米作为公里的函数。=·X>>是X的函数>>=x也就是说每行驶公里您行驶米。这似乎是一个废话功能。但当问题变得复杂时一个函数就非常重要了。这是回答一般问题的一种方式。从图形上看它看起来像这样请注意它是一条线也是一个函数。一个变量线性依赖于另一个变量。每跑公里就跑米。这正是直线的斜率。这行代码在数学上写成这样=·X是斜率。