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Python全系列教程

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全部开发者教程

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143_申请评分卡3031

29_Mysql

数据结构与算法

01_Python入门

02_编程的基本概念

05_控制语句

06_函数用法和底层分析

07_面向对象基础

08_面向对象进阶

09_异常机制

12_GUI编程（选学）

13_项目开发实例（选学）

14_pygame模块操作

16_并发编程（线程、进程、协程）

17_网络编程

21_正则表达式

22_Python新特性汇总

23_源码深度剖析和内存管理

25_统计学基础

26_Django初级

28_tornado项目

31_Hadoop 离线体系：Hive

32_Hadoop 分布式文件系统HDFS

34_电商大数据

35_Git的使用

36_docker容器扩展

37_Redis

38_深度学习-认识深度学习_PyTorch入门

39_神经网络基础

40_卷积神经网络（CNN）

41_迁移学习

43_CNN目标检测

42_生成对抗网络_GAN

44_循环神经网络与NLP

46_scrapy框架使用

47_爬虫基础

49_移动端爬虫

50_爬虫反反爬

51_办公自动化

52_算法与数据结构

53_数据可视化PowerBI

56_Flask视图高级

58_机器学习预备知识

59_KNN与交叉检验

61_线性回归与梯度下降法

62_逻辑回归与Softmax回归

63_多项式回归、过拟合、模型正则化

64_分类算法的评价

65_KMeans聚类与降维算法

67_SVM与朴素贝叶斯算法

68_Kaggle竞赛

69_SPSS

70_HTML5

71_二手车价格预测

72_旅游景点票价预测

73_工资分类预测

74_广告点击转化率预测

75_文本分类-自然语言处理

76_音乐推荐系统

77_银行客户流失分析

78_申请评分卡

80_JavaScript语言

81_基础知识

82_描述统计

83_抽样分布

84_参数估计

85_假设检验

86_方差分析

87_协方差与相关系数

88_非参数方法

89_线性回归

93_Django项目阶段-电商项目

96_Linux操作系统概述与安装

97_Linux常用命令

98_python操作mysql

98_Linux用户权限和软件安装与管理

99_Django初级

100_Django中级

101_Django高级

102_SPSS

103_智能推荐系统

104_关联规则分析与Apriori算法

105_Gensim与LDA主题模型

106_Git

107_Flask百战电商后台项目

111_数据获取函数

109_量化交易概论

110_量化交易平台

112_量化选股

113_量化择时

114_量化策略的机器学习算法运用

115_量化交易策略的回测

116_量化交易策略的因子

117_量化交易策略实战

118_电商大数据购买行为分析项目

119_数据分析_数学知识

120_Anaconda环境搭建

121_Linux 环境编程基础

122_项目-音乐播放器

127_Pandas基本使用3015

128_Python开发环境搭建

129_内存管理

130_Django项目3018

131_docker容器扩展

133_数据分析案例_案例2_电影数据分析3021

134_数据分析案例_案例3_机场延迟分析

135_数据分析案例_案例1_足球数据分析

136_二手车价格预测

137_旅游景点票价预测

138_工资分类预测

139_广告点击转化率预测

140_文本分类-自然语言处理

141_音乐推荐系统

142_银行客户流失分析

鸿蒙应用开发

C语言快速入门

JAVA全系列教程

面向对象的程序设计语言

Python全系列教程

Python3.x版本，未来主流的版本

人工智能教程

顺势而为，AI创新未来

大厂算法教程

算法，程序员自我提升必经之路

C++ 教程

一门通用计算机编程语言

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目前业界流行的框架组合

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通向WEB技术世界的钥匙

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站在云端操控万千数据

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正态总体的方差的置信区间（总体均值未知）

已知：总体X服从正态分布，且总体均值未知

求：方差的置信区间

\begin{matrix} \frac{(n - 1) S^{2}}{σ^{2}} \sim χ^{2} (n - 1) \\ P (χ_{1 - α / 2}^{2} (n - 1) < \frac{(n - 1) S^{2}}{σ^{2}} < χ_{α / 2}^{2} (n - 1)) = 1 - α \\ 求 得 总 体 方 差 的 置 信 区 间 为 (\frac{(n - 1) S^{2}}{χ_{α / 2}^{2} (n - 1)}, \frac{(n - 1) S^{2}}{χ_{1 - α / 2}^{2} (n - 1)}), 置 信 水 平 为 1 - α \end{matrix}

实时效果反馈

1. 关于均值未知，正态总体方差的置信区间的求解，下列说法正确的是:

A 构造的统计量服从正态分布

B 从样本方差着手，构造一个卡方分布

C 构造的统计量的自由度为n

D 以上说法均不正确

答案

1=>B

正态总体均值的置信区间(方差未知) 两正态总体均值差的置信区间(两个方差已知)

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