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我有一個數據集。它是生物材料。我已經輸入了標準偏差，我可以看到我的所有數據欄2個數據點都在平均值的3sd內。接受均值3sd內的數據點是否在正常變化範圍內？還是依賴於數據的範圍和分散？我不是數學家。只是有人試圖弄清楚我是否有一個控制流程。我一直認爲3sd代表95％的數據，因此這裏的數據是正常分佈的，不值得研究。不過，我經常被要求根據圖表的外觀調查2sd內的數據。使用標準偏差時，應該在什麼時候調

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錯誤元朗測試代碼

我試圖R上執行玄強大的測試，但我有以下錯誤代碼的問題： Error in formula.default(object, env = baseenv()) : invalid formula 我用下面的包和代碼： library(WRS2) library(car) library(akima) library(MASS) library(robustbase) library(rr

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什麼是西格瑪剪裁？你怎麼知道什麼時候應用它？

我正在閱讀一本關於Python的Data Science的書，並且作者應用'sigma-clipping操作'來刪除由於拼寫錯誤而導致的異常。然而這個過程根本沒有解釋。什麼是西格瑪剪輯？它僅適用於某些數據（例如，在美國用於出生率的書中）？按文本： quartiles = np.percentile(births['births'], [25, 50, 75]) #so we find the

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Python：實現平均值意味着95％置信區間？

this solution如何使用pandas/python來實現？這個問題涉及使用此stats.stackexchange solution圍繞平均值找到95％CI的實現。 import pandas as pd from IPython.display import display import scipy import scipy.stats as st import scikits

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通過比較Eucladion - BrayCurtis排序結果，可以使用NMDS來檢查數據的線性嗎？

我想要做的（以R）一PCA但我不知道如果我的數據是線性的。我爲Eucladian和Bray-Curtis距離進行了NMDS。刪除1個變量後，NMDS圖大致相等。我的假設是，線性數據在類似的結果非線性排序空間（佈雷-柯蒂斯）的結果繪製成線性排序空間（歐幾里得）繪製線性數據。這個假設是否合理？謝謝！

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結合R中的兩個威布爾分佈

我正在研究一個涉及組合兩個威布爾分佈並因此創建雙峯值曲線的項目。然後，我的目標是使用這個預測。我在網上搜索，我似乎無法找到任何東西，或者如果R有一個函數，允許我結合兩個Weibulls。下面顯示了我用來創建兩個Weibull分佈的代碼，我希望這兩個分佈組合起來構成一個概率密度函數。 curve(dweibull(x, scale=30.59898985, shape=2.27136646),fr

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dlnorm是否等於dnorm？

這可能是個愚蠢的問題。但我想澄清。如果X遵循對數正態，那麼log（X）遵循正態分佈我想知道dlnorm不等於dnorm，爲什麼？但是plnorm等於pnorm！ > u=5 > s=0.5 > u [1] 5 > s [1] 0.5 > T=84.5 > dist_log=plnorm(T, meanlog=u, sdlog=s) > dist_log [1] 0.12997

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如何使用SAS計算分部？

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學生t分佈的右尾倒數

Excel提供了確定學生t分佈的左尾倒數的函數。 T.INV(probability,deg_freedom) 如果我需要的右尾逆，可以有人證實，如果這些都有效的統計操作（既導致了同樣的答案） T.INV(1-probability,deg_freedom) ABS(T.INV(probability,deg_freedom)) 謝謝！

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在R中使用數字和分類變量解決迴歸問題

我對統計和R一般都很陌生，所以我的問題可能有點愚蠢，但由於我無法在網上找到我的解決方案，所以我想我應該在這裏問一下。我有一大堆不同的變量非常類似如下的數據幀dataset： Item | Size | Value | Town ---------------------------------- A | 10 | 800 | 1 B | 11 | 100 | 2 A | 17 |