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大數據和人工智慧需要的數字分析能力
知識 > 了解常態分配(常態分布，正態分布)如何轉換成其他分配(分布)
https://youtu.be/LseLazpW2_Y
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#統計 #機率 #變數轉換 #模擬
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變數變換-常態分配變成其他分配
#AI #統計 #機率 #AI新知力
Normal distribution transforms to other distributions
Normal distribution transforms to other distributions
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分享統計模擬技術，模擬加變數轉換功能做到找出樣本偏態係數和峰態係數的抽樣分配
https://youtu.be/h_upKhYoy0s
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#統計 #機率 #變數轉換 #模擬
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統計學變數轉換-偏態係數和峰態係數
#AI #統計 #機率 #AI新知力
統計學的統計量除了平均數和變異數，從係數中可知還有偏態係數、峰態係數，這些都能從樣本產生對應的抽樣分配，本集視頻分享如何產生
統計學的統計量除了平均數和變異數，從係數中可知還有偏態係數、峰態係數，這些都能從樣本產生對應的抽樣分配，本集視頻分享如何產生
學習大數據分析和人工智慧前，先對兩者的基礎之一 — 統計學 — 做一個新科技反饋回統計學中央極限定理的驗證。中央極限定理是很多理工科理論和應用的基礎，但我們提出
1. 母體分配影響中央極限定理中的樣本數量，形成不同母體分配會有不同的最少樣本數
2. 尋找原因：影響第一點的原因來自中央極限定理只提到一二階動差，事實是三和四階動差同時影響樣本數
3. 自主用數字證明，提出反例證實中央極限定理未曾考量到的因素
有興趣的朋友可以使用軟體或購買書籍，自主測試中央極限定理的問題，以及為何我們提出中央極限定理的條件需要增加
https://meiyulee.github.io/leetalk/2023/09/01/clt-mistake
#統計學 #中央極限定理
1. 母體分配影響中央極限定理中的樣本數量，形成不同母體分配會有不同的最少樣本數
2. 尋找原因：影響第一點的原因來自中央極限定理只提到一二階動差，事實是三和四階動差同時影響樣本數
3. 自主用數字證明，提出反例證實中央極限定理未曾考量到的因素
有興趣的朋友可以使用軟體或購買書籍，自主測試中央極限定理的問題，以及為何我們提出中央極限定理的條件需要增加
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為什麼折線圖 / 走勢圖 沒有任何數據分析特徵
美國道瓊每日收盤指數用折線圖表示，一條一條線段加入的動態結果
✅ 去除線段，真實的還是每日收盤價的位置
✅ 線段存在的目的：圖像視覺化的美化
✅ 線段產生的錯誤：線段從過去使用時就有移動特性，如「向量」，但折線圖或走勢圖並沒有任何方向感，自然也沒有趨勢意義和預測功能
美國道瓊每日收盤指數用折線圖表示，一條一條線段加入的動態結果
✅ 去除線段，真實的還是每日收盤價的位置
✅ 線段存在的目的：圖像視覺化的美化
✅ 線段產生的錯誤：線段從過去使用時就有移動特性，如「向量」，但折線圖或走勢圖並沒有任何方向感，自然也沒有趨勢意義和預測功能
【分享】教你從高中數學課程中的隨機變數出發獲得人工智能的解析工具與模式
台灣高中數學課程已經可以讓高中生直接銜接上人工智慧
不用等上大學，也不用參加額外活動
影片：https://sendvid.com/pe1ee4i3
講授者：王淵海
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講授者：王淵海