Hello~大家好，数据科学导论相关作业与课程有难点是很正常的现象，需要同学们用心去多做习题。今天学姐为同学们分享数据科学导论相关理论，希望可以帮助广大留学生梳理思路，学姐整理了非常详细的流程细节可以参考。

累积分布函数

不是绝对的数字数据也有分布。一般来说，当数据不明确时，报告每个条目的频率并不是一个有效的总结，因为大多数条目都是唯一的。在我们的案例研究中，虽然几名学生报告的身高为68英寸，但只有一名学生报告的身高为68.503937007874只有一个学生报告了身高68.8976377952756英寸。我们假设它们分别从174和175厘米转换而来。

统计学教科书告诉我们，定义数字数据分布的一个更有用的方法是定义一个函数来报告下面数据的比例 a对于的所有可能值 a。这个函数叫做累积分布函数(CDF)。在统计学中，使用以下符号:

F(a)=镨(x≤a)

这里有一个情节 F 对于男性身高数据

类似于频率表对分类数据的作用，cdfd定义了数字数据的分布。从图中，我们可以看到16%的值低于65，因为 F(66)= 0.164，或者84%的值低于72，因为 F(72)= 0.841，以此类推。事实上，我们可以报告任意两个高度之间的值的比例，比如说 a 和 b，通过计算 F(b)−F(a)。这意味着，如果我们将上面的这个图发送给ET，他将拥有重建整个列表所需的所有信息。转述“一张图片胜过千言万语”这句话，在这种情况下，一张图片就像812个数字一样信息丰富。

最后一点:因为债务抵押债券可以用数学方法定义经验主义的添加是为了在使用数据时进行区分。因此，我们使用术语经验CDF (eCDF)。

正态分布

直方图和密度图为分布提供了极好的总结。但是我们能不能更进一步总结呢?我们经常看到平均值和标准差作为汇总统计:两个数汇总!要理解这些总结是什么，为什么被如此广泛地使用，我们需要理解正态分布。

正态分布，也称为钟形曲线和高斯分布，是历史上最著名的数学概念之一。一个原因是，在许多情况下会出现近似正态分布，包括赌博赢款、身高、体重、血压、标准化测试分数和实验测量误差。对此有解释，但我们稍后会描述这些。在这里，我们关注正态分布如何帮助我们总结数据。

正态分布不是用数据，而是用数学公式定义的。对于任何间隔 (a,b)，可以使用以下公式计算该区间中值的比例:

镨(a%3Cx%3Cb)=∫ba一√2πse−一2(x−ms)2d

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