大样本

想深入了解 SPSS 统计，是大样本统计吗？这篇《是否为大样本-SPSS 统计基础教程》挺适合你。文章了如何判断样本是否满足大样本条件，是当样本量大于 30 时，如何应用区间估计。对于经常统计数据的开发者来说，掌握这些基础方法能让你在实际数据时更加得心应手。嗯，数学公式结合 SPSS 操作，可以快速你理解统计背后的原理。如果你还不太确定如何进行区间估计，按照教程一步步走，应该能理解得比较清楚。

时变参数的估计一直挺让人头大的，是非参数方法，既灵活又不太容易下手。龚金国和史代敏这篇文章就比较实用，直接从金融时间序列出发，搞了一套时变 Copula 非参数估计的方案，思路清晰、实现也不复杂。 局部极大似然估计（LMLE）这个方法用得还不错，优点是局部拟合、灵活性强，缺点就是对数据量要求挺高。不过他们还专门证明了估计量的一致性和渐近正态性，也就是说，数据多了以后估得还挺准，做置信区间啥的也靠谱。 里面提到的非参数估计算法也比较好上手：先做预，每个时间点做局部拟合，拿到时变参数的估计值。这一套流程下来，基本就能跑起来，对搞金融建模的同学挺友好。 如果你正好在做金融时间序列建模，或者想用 Co

方差S²（样本）的定义为：

SurveyData.csv 中含有有关华盛顿特区国家广场的纪念碑和博物馆的独特数据，而 Bingaman_Example_Code.Rmd 则演示了如何使用这些数据进行统计分析。

单变量均值的利器就是 SPSS 里的单样本 T 检验。用起来挺顺手，适合那种你只拿到一组样本，想看看它跟理论值有没有差异的场景，比如产品尺寸有没有偏差、问卷平均分是不是达标这类。操作逻辑也比较直观，就是告诉 SPSS 你关注哪个变量，还有你心里的那个“标准值”，它就给你算出差不多的置信区间，还配好了显著性检验结果，响应也快，图表也清楚。如果你之前用过SAS做 T 检验，切到 SPSS 会感觉界面友好多了，适合不太爱写代码的朋友。想在代码层面理解的，也可以看看SAS 实现方式，两者对比一下也挺有意思。另外，做检验前别忘了正态性这关。SPSS 没默认给你跑这个，得自己加个 K-S 或 Shapir

matlab开发-生成样本音频。利用随机组合一系列已知的测试数据来生成测试样本。

MySQL示例数据库Employees的使用方法：解压后，在employees.sql文件中的drop table和create table之间添加set default_storage_engine = InnoDB;然后在该目录下使用命令行mysql -t -u root -p < employees>

数据库设计文档样本

列值分区样本数据用于对大数据集进行优化，以提高查询性能。

PASS 的样本量估计功能真挺方便的，尤其你要做医学或社会科学研究时，能省不少力。它的界面友好，不用死记那些公式，点几下菜单就能算出需要的样本量，像Means → One Mean → Confidence Intervals这类操作路径直观。嗯，用起来顺手，数据一输进去，跑一下就能看到结果。 样本量估计的方式也多，像是区间估计、均数比较、比例估计，通通能搞定。比如你要估一个地区成年男子的平均身高，知道标准差和误差范围，设好α值，PASS 就能直接告诉你要调查多少人，还挺省事。 操作逻辑也比较贴近实际，它不是那种纯理论推导的软件，反而更像是给一线研究人员设计的。像预调查得出某个比例后，你就能用