Arlequin是一款专业的人类遗传学数据分析软件，这款软件主要为从事医学、生物学研究的用户设计，可以从遗传学和人口统计学数据中中挖掘信息，例如：大量的分子序列数据和传统的等基因频率，并提供了很多的方法和统计学检验，能够满足用户多种遗传学分析方便的需求。

建模分析师（数据分析师、数据挖掘工程师）理论基础：统计学、概率论、数理统计、多元统计分析、时间序列、数据挖掘（DM）软件要求：Excel、SQL（必要）&SPSSModeler、R、Python、SAS、Weka等（可选）分析方法要求：除掌握基本数据处理及分析方法以外，还应掌握高级数据分析及数据挖掘方法（多元线性回归法、生存分析法、神经网路、决策树、判别分析法、主成分分析法、因子分析法、典型相关分析、聚类分析法、关联规则、支持向量机、bagging、boosting等）和可视化技术。
业务分析能力：可以将业务目标转化为数据分析目标熟悉常用算法和数据结构，熟悉企业数据库架构建设针对不同分析主体，可以熟练的进行维度分析，能够从海量数据中搜集并提取信息通过相关数据分析方法，结合一个或多个数据分析软件完成对海量数据的处理和分析结果展现能力：报告体现数据挖掘的整体流程，层层阐述信息的收集、模型的构建、结果的验证和解读，对行业进行评估，优化和决策。

这是word版的吴喜之统计学课件，讲解非常好，我看后认为比原教材还好。

本书内容搜罗低等概率盘算、随机变量及其漫衍、数字特色、多维随机向量、极限度理、统计学底子不雅点、点估量与区间估量、假如查验、回归相关阐发、方差阐发等。
书落选入了部份在实际以及使用上弥留，但普通感应逾越本课程规模的资料，以备教者以及学者遴选。
本书并重底子不雅点的阐释，同时，在设定的数学水平内，力争做到叙述松散。
书中精选了百余道习题，并在书末附有揭示与解答。
本书可作为低级学校理工科非数学系的概率统计课程课本，也可供具备至关数学豫备（低等微积分及大批矩阵学识）的读者自修之用。
目录总序序第1章责任的概率1.1概率是甚么1.2古典概率盘算1.3责任的运算、前提概率与自力性习题第2章随机变量及概率漫衍2.1一维随机变量2.2多维随机变量（随机向量）2.3前提概率漫衍与随机变量的自力性2.4随机变量的函数的概率漫衍附录习题第3章随机变量的数字特色3.1数学期望（均值）与中位数3.2方差与矩3.3协方差与关连系数3.2方差与矩3.3协方差与关连系数3.4大数定理以及中间极限度理习题第4章参数估量4.1数理统计学的底子不雅点4.2矩估量、极大似然估量以及贝叶斯估量4.3点估量的优同性原则4.4区间估量习题第5章假如查验5.1下场提法以及底子不雅点5.2弥留参数查验5.3拟合优度查验附录习题第6章回归、相关与方差阐发6.1回归阐发的底子不雅点6.2一元线性回归6.3多元线性回归6.4相关阐发6.5方差阐发附录习题习题揭示与解答附表

使用随机进程谜底林元烈，自己统计学教师，此谜底解题进程较明晰，有利于帮手巨匠学习

天池大赛第六名。
这个赛题不是典型的分类、聚类下场，而是功夫序列下场，这种功夫序列下场，首要在于学习出周期性以及趋向。
为了抵达学出周期性以及趋向的目的，能够试用统计学中典型的功夫序列模子如STL剖析以及ARIMA，如许的模子的短处是便捷，缺陷是像个黑盒，不太便于削减更多特色。

统计建模与R语言上册，薛毅著。
统计学底子以及在R语言中的使用

盘算了两图像间四个统计学参数的值，搜罗互信息，均方根倾向，峰值信噪比，交织熵盘算了两图像间四个统计学参数的值，搜罗互信息，均方根倾向，峰值信噪比，交织熵

该资源为中国迷信本领大学432统计学历年考研真题及谜底详解，资源高清无水印哦！该资源为中国迷信本领大学432统计学历年考研真题及谜底详解，资源高清无水印哦！

SAS(寰球最大的统计学软件公司)推出的一种交互式可视化统计发现软件系列，搜罗JMP，JMPPro，JMPClinical，JMPGenomics，SASSimulationStudioforJMP等渺小的产物线。
首要用于实现统计阐发。
JMP在SAS的底子上组成为了自己的算法，尤为侈靡以统计方式的实际使用为导向，交互性、可视化才气强，使用便捷，特意适宜非统计业余配景的数据阐发人员使用，在同类软件中有较大的上风。

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。