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1，如何从数学角度评价两种方法的指标

综合评价指标的标准化是指通过一定的数学变换消除指标类型与量纲影响的方法，即把性质、量纲各异的指标转化为可以综合的一个相对数即标准化值。多指标综合评价模型中，由于各个指标的度量单位、内在属性、数量级存在差异，不能直接进行综合和比较。因此，为统一标准，必须对所有评价指标进行标准化处理，以消除量纲影响，将其转化为无量纲、无数量级差异、方向一致的标准指标值，然后再进行指标合成。从数学角度讲就是要确定指标评价值依赖于指标实际值的一种函数关系式

如何从数学角度评价两种方法的指标

2，考研真题求答案描述一组数据的分布特征有哪些途径分别有哪些

数据的分布……主要是描述集中和差异吧。统计图表、集中量数、差异量数、相对量数、相关量数。统计图表常见的有次数分布图、次数分布表、圆形图、散点图等。集中量数有平均数、中数、众数。差异量数常见的是方差、标准差、离差、平均差、四分位差、变异系数。相对量数有百分位数、百分等级、标准Z分数。相关量数有积差相关、等级 、点二列相关、二列相关、fai相关。不知道我学的跟你学的有多大区别。
老老实实学知识，不要存什么侥幸心态，数学重质量，持之以恒，特别每个知识点该背该掌握还是掌握，再看看别人怎么说的。

考研真题求答案描述一组数据的分布特征有哪些途径分别有哪些

3，数据挖掘中如何比较两组高维数据之间的相似度

看起来这个问题比较复杂，不是简单地分类、聚类就可以求解。这个问题是否可以理解为比较两组数据的相似度？主要是比较对于决策变量D（“心脏病”）=Y/N的相似度？就是说两组不同的指标分别对于D的差异？如果你能在两组数据中分别包含D（“心脏病”）的取值Yes、No，直接比较对于Yes的准确率，不就是两组数据的相似度了吗？如果你是要做论文，可以将问题搞得复杂些，使其更加学术化；如果只是实际应用，不可以过分拘泥于漂亮的数学模型和复杂的求解过程，只要能够解决实际问题就可以了，对吧？
相似度的话 无非就是比较距离了 距离包括欧式距离 汉明距离 余弦角距离 等等把。你看一下那种度量方式比较合适把
你好！比较相似度，感觉用unsupervised的方法，不过你很多variable 是factor，很多方法如PCA，cluster都不是这么好用了我的回答你还满意吗~~

数据挖掘中如何比较两组高维数据之间的相似度

4，时间为什么不能倒转

很怀疑时光倒流理论. 首先,爱因斯坦的理论中,多是因为从一个参照系观测另一个参照系的时间,造成的度量差异.所以"速度超过光速时光将会倒流"是从这个角度单纯的极限思维的出的结论.但是,我们不能忘记,爱因斯坦的理论是牢固的建立在光速不变(也就是光速最大理论,因为如果有快过光的参照系,在那个系统里观测光,光的速度就变了).如果超过光速,整个爱因斯坦的理论就站不稳,那么"速度超过光速时光将会倒流"自然也就不功自破. 时间是什么.个人认为,时间并不是和"能量","空间"平行的第三要素!.时间是能量转化过程的一个度量.没有能量转化或者没有能量就没有时间.所以时间不能和"熵"(不可在转化能量)之类的物理量并论. 既然时间不是和"能量","空间"平行的第三要素,而只是能量的一个表针,时间旅行根本就只是幻想.
因为时间的走向是顺时针的啊
时光是不可能倒转的，因为每个人都得向前看，就好像历史永远也不会重演，如果那样的话，那么我们也永远只能活在过去，就没有将来啦。
因为太阳不会从西边出来
如果时间真可以倒转，那么世界不就乱套了吗？

5，教育统计学中集中量和差异量的关系

差异量数大，表示各数值分布的范围广且参差不齐；差异量数小，表示各数值较集中、整齐，波动的范围幅度小。因此，集中量数的代表性如何，可由差异量数反映。差异量数愈大，则集中量数的代表性愈小；差异量数愈小，则集中量数的代表性愈大。扩展资料：集中量数易受极端数据的影响，这是因为平均数反应灵敏，每个数据的或大或小的变化都会影响到最终结果。若出现模糊不清的数据时，无法计算集中量数。集中量数主要适用于数值型数据，但不适用品质数据。根据表现形式的不同，集中量数有不同的计算形式和计算公式。其中，集中量平均数是加权平均数的一种特殊形式（它特殊在各项全相等），在实际问题中，当各项权不相等时，计算集中量平均数时就要采用加权平均数。当各项权相等时，计算集中量平均数就要采用算数平均数。
差异量数与集中量数的区别与关系是，集中量数描述的是一组数据的典型情况，是一组数据的代表值；而差异量数描述的则是一组数据的离散情况，是一组数据的差异量。对于一组数据的全貌来说，差异量数愈大，集中量数的代表性就愈大。平均数的代表性如何，需要用差异量数来说明。
集中量数表示一组数据集中趋势的指标，或表示一组数据的典型情况。差异量数表示一组数据的变异性，即离中趋势特点进行度量和描述的统计量，也称为离散量数。
spss软件比较常用，相关关系可以检验皮尔逊相关，比较α系数，比较在教育程度上的差异可以分别做t检验

6，给定两随机变量X和Y如何度量这两个随机变量的距离

因为Ec=c，所以cov(X,c)=E[(X-EX)(c-Ec)]=E[0]=0，所以随机变量与常数的协方差为0。知识点延伸：协方差分析是建立在方差分析和回归分析基础之上的一种统计分析方法。 方差分析是从质量因子的角度探讨因素不同水平对实验指标影响的差异。一般说来，质量因子是可以人为控制的。 回归分析是从数量因子的角度出发，通过建立回归方程来研究实验指标与一个（或几个）因子之间的数量关系。但大多数情况下，数量因子是不可以人为加以控制的。在概率论和统计学中，协方差用于衡量两个变量的总体误差。而方差是协方差的一种特殊情况，即当两个变量是相同的情况。期望值分别为E[X]与E[Y]的两个实数随机变量X与Y之间的协方差定义为：直观上来看，协方差表示的是两个变量总体误差的期望。如果两个变量的变化趋势一致，也就是说如果其中一个大于自身的期望值时另外一个也大于自身的期望值，那么两个变量之间的协方差就是正值；如果两个变量的变化趋势相反，即其中一个变量大于自身的期望值时另外一个却小于自身的期望值，那么两个变量之间的协方差就是负值。如果X与Y是统计独立的，那么二者之间的协方差就是0，因为两个独立的随机变量满足E[XY]=E[X]E[Y]。但是，反过来并不成立。即如果X与Y的协方差为0，二者并不一定是统计独立的。协方差Cov(X,Y)的度量单位是X的协方差乘以Y的协方差。而取决于协方差的相关性，是一个衡量线性独立的无量纲的数。协方差为0的两个随机变量称为是不相关的。
只要是独立变量的borel函数，独立性是可以保持的。

7，怎样做SEM测试

优化SEM广告最好方法 　　是优化您网站进入页面的表现. 　　1 、采取有效的关键词组织策略 　　2 、强化从关键词到进入页面的信息 　　3 、进行测试，寻找更适合您页面的选择;以数据验证您的策略 　　关键词策略 　　模糊关键词—产生更多结果，但转化率较低.模糊关键词将访问者带到内容较宽泛的进入页面.采用模糊关键词搜索正如撒渔网一般.　 　　精确关键词—产生的结果较少，但可能转化率较高。精确的关键词将访问者带到内容较专一的进入页面。使用精确关键词正如娴熟的精准射击. 　　从关键词到进入页面 　　客户出于战略目的开始增加网站访问量时，对起欢迎作用的进入页面进行优化就变得更加重要。在对进入页面、吸引访问者的链接和广告进行优化时，需考虑三个关键因素： 　　1 、标题—文本中的标题应与进入页面中的标题匹配。 　　2 、价值宣传—简要陈述产品或服务的优势所在，访客可望从此网 站获得什么？ 　　3、 呼吁行动—希望潜在客户做些什么？ 　　目标页测试 　　许多公司将搜索用户带到其公司主页。这样做就一定是最好的办法吗？还与其他更好的选择吗？能设计出内容更专一的策略性进入页面吗？客户必须通过以下测试才知道网页内容是否仍然相关。 　　1 、围绕一个问题设计测试（这是测试成功与否可度量的关键标准） 　　2 、确保被测试元素间存在清晰易见的差异 　　3、采用更多测试细化所得结果（A/B测试 和多变量) 　　4、临时行为变化的原因(考虑周末与工作日广告差异) 　　5、根据测试结果,采取行动!(把转换率更高的页面应用到目标页)

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