管理员
2024-09-28 11:24:58
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#程序员# #统计学# #机器学习#
最近一直在读《赤裸裸的统计学》这本书，作为一本统计学的入门读物，非常浅显易懂的让人明白统计学是什么，能用来解决哪些具体的现实问题，还举了大量的例子，提供了计算思路。
这里我把自己的读书笔记分享一下。
## 民意测验与误差幅度
民意测验是统计推断的另一种形式，就是基于从某个人口群体中所抽取的人口样本的观点所做出的推断。其基础就是“中心极限定理”。
误差和置信区间：如，民意测验结果有95%的概率在实际情况正负3%的范围内浮动。
标准误这个指标所要传达的就是：不同样本的平均值和不同民调结果的离散程度。
百分比的标准差的计算公式
P: 某个特定观点的回应者比例1-P: 不同观点的回应者比例n：样本中所有回应者的数量 当 p 与 (1-p) 的差距越来越大时，标准误会越来越小 假如500名选民里有53%投票给了共和党，那么其标准差:
解释是：我们有68.2%的把握说共和党的支持率是
要让可信度提升就必须扩大误差幅度。比如，我们知道，根据正态分布，我们有95.4%的把握预测值会落在2个标准差以内，就是
。另外，当样本数量增大时，标准差会减小。当选民增加到2000人，民主党得票率是52%时，其标准差就是
甚至我们还可以继续扩大我们的把握，就是我们有 99.7%的把握认为预测值在3个SE误差范围内，即
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