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第7章两分类资料的统计描述与推断by文库LJ佬2024-06-08CONTENTS描述性统计分析参数估计两样本比较分类模型评估推断方法参数优化与调参01描述性统计分析描述性统计分析基本统计量：

数据集概述和基本统计指标。假设检验基本假设检验：

对于两分类资料的基本假设检验方法介绍。基本统计量数据分布:

数据集包含的基本情况，包括平均值、中位数、标准差等。特征相关性:

各个特征之间的相关性分析，以及可能存在的关联性。异常值检测:

数据集中是否存在异常值的分析和处理方法。数据可视化:

使用图表展示数据分布、相关性等情况。数据处理:

针对异常值和缺失值的处理方法及影响。基本假设检验单样本检验:

单一样本的假设检验方法和应用场景。双样本检验:

两个样本之间差异的假设检验方法和应用场景。相关性检验:

变量之间相关性的假设检验方法和实践案例。多重比较问题:

多组数据之间进行假设检验时可能面临的问题和解决方法。非参数检验:

针对数据分布不满足正态分布的情况下的假设检验方法。02参数估计参数估计参数估计方法：

针对两分类资料的参数估计方法介绍。参数估计方法点估计:

使用样本数据估计总体参数的方法和技巧。区间估计:

基于样本数据给出总体参数估计的区间范围。置信区间:

置信区间的计算方法和解释。偏差与方差:

参数估计过程中可能出现的偏差和方差问题分析。样本量计算:

样本量对参数估计结果的影响及计算方法。03两样本比较两样本比较方法：

对两分类资料进行比较的方法介绍。两样本比较方法独立样本比较:

独立样本之间差异比较的方法和应用。配对样本比较:

配对样本之间差异比较的方法和应用。Wilcoxon符号秩检验:

适用于非正态分布数据的两样本比较方法介绍。Mann-WhitneyU检验:

用于两个独立样本比较的非参数检验方法。Bootstrap法:

通过重抽样技术进行两样本比较的方法和应用。04分类模型评估分类模型评估分类模型评估指标：

对两分类模型评估指标的介绍和应用。分类模型评估指标混淆矩阵:

分类模型评估的基础指标之一，用于评估分类模型的性能。准确率:

分类模型的预测准确度评估方法。精确率和召回率:

分类模型评估中更细致的指标。F1分数:

综合考虑精确率和召回率的分类模型评估指标。ROC曲线和AUC值:

评估分类模型性能的重要指标之一。05推断方法推断方法贝叶斯推断：

贝叶斯方法在两分类资料中的应用介绍。贝叶斯推断贝叶斯公式:

贝叶斯推断的基本原理和公式。后验概率计算:

根据观测数据计算后验概率的方法和应用。贝叶斯分类器:

基于贝叶斯推断进行分类的方法和实践案例。概率图模型:

利用概率图模型进行两分类资料推断的方法介绍。马尔可夫链蒙特卡洛方法:

利用MCMC方法进行贝叶斯推断的方法和应用。06参数优化与调参参数优化与调参参数优化方法：

针对两分类模型参数优化的方法介绍。参数优化方法网格搜索:

参数搜索的基本方法和实践技巧。随机搜索:

参数搜索中的随机化搜索方法和应用场景。贝叶斯优化:

利用贝叶斯方法进行参数优化的原理和实

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