1. 为什么需要抽样分布 前面我们描述的是手里已经看到的数据。但真实项目里，我们经常只拿到总体的一部分：抽一部分用户做问卷，抽一批订单看客单价，抽一组样本看新方案效果。 这时要问的就不...

1. 零假设与备择假设 1.1 介绍 在统计学中，假设检验是一种通过样本数据对总体参数提出假设并进行检验的方法。 其中，零假设（Null Hypothesis，简称 H0）和备择假设（Alternative Hypothesis，...

8.1 介绍 在假设检验中，制定决定规则的一个关键目标是避免第一类错误和第二类错误。第一类错误是错误地拒绝了一个为真的零假设，而第二类错误是未能拒绝一个为假的零假设。 8.2 原理 第一类错...

一、全球气候变化趋势分析 1.1 案例名称 全球气候变化趋势分析 1.2 分析目标 本案例旨在分析全球气候变化趋势，基于历史气温数据，挖掘以下关键问题： 全球地表平均气温是否呈现显著的上升趋势...

4.1 特征工程的目标 特征选择：选择与分析目标相关性较强的特征，减少冗余信息。 特征提取：从现有数据中提取关键特征，如时间序列中的季节性或趋势特征。 特征构造：创建新的特征以增强模型的...

对于时间序列数据，训练集和测试集的划分应考虑时间顺序，确保训练数据仅包含过去的数据，测试数据用于预测未来趋势。这样可以避免未来数据“泄漏”到训练阶段，导致结果失真。 5.1 分割方法 时...

6.1 目标 选择适合时间序列数据分析和预测的模型，确保模型能捕捉气温的长期趋势和季节性变化。 进行多维度数据分析，探索气温变化的趋势和波动。 详细介绍所选算法的核心原理、逻辑及公式推理...

这里，我们将使用合适的机器学习或时间序列预测模型，训练模型，评估模型性能，并进行超参数调优。我们选用 SARIMA 模型进行时间序列预测，因为它适合处理季节性和趋势性的数据。 7.1...

这一部分，我们将详细分析模型的预测结果，并根据这些结果提供一些关于全球气候变化趋势的洞察。我们将解释模型评估指标、预测结果，并分析其对于理解全球气候变化趋势的意义。 8.1 模型评估结...

整个文档，是一个完整的全球气候变化趋势分析案例，包括数据加载、预处理、特征工程、模型训练、评估、预测和优化的详细步骤。 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import pan...