算法--偏差，方差，标准差，协方差，相关系数及相关理解

1 偏差与方差

• 偏差（bias）：描述的是预测值（估计值）的期望与真实值之间的差距。偏差越大，越偏离真实数据，如下图第二行所示。
• 方差（variance）：描述的是预测值的变化范围，离散程度，也就是离其期望值的距离。方差越大，数据的分布越分散，如下图右列所示。
  
• 方差公式
  
  Var(x)
  =E((x−E(x))2)
  =E(x2−2xE(x)+(E(x))2)
  =E(x2)−2E(x)E(x)+(E(x))2
  =E(x2)−2(E(x))2+(E(x))2
  =E(x2)−(E(x))2
  其实两个公式是等价的

• 样本方差公式：
  
  式中：是样本的均值

• 标准差（就是方差的平方根）
  标准差公式：
  
  样本标准差公式：
  
  为什么使用标准差？
  与方差相比，使用标准差来表示数据点的离散程度有3个好处：

  • 表示离散程度的数字与样本数据点的数量级一致，更适合对数据样本形成感性认知。依然以上述10个点的CPU使用率数据为例，其方差约为41，而标准差则为6.4；两者相比较，标准差更适合人理解。
  • 表示离散程度的数字单位与样本数据的单位一致，更方便做后续的分析运算。
  • 在样本数据大致符合正态分布的情况下，标准差具有方便估算的特性：66.7%的数据点落在平均值前后1个标准差的范围内、95%的数据点落在平均值前后2个标准差的范围内，而99%的数据点将会落在平均值前后3个标准差的范围内。

2 协方差和相关系数

• 1先贴一个链接 = =
  https://www.zhihu.com/question/20852004

• 2 协方差covariance

  • 定义

  • 两个随机变量的协方差被定义为：
    
    Cov(x,y)=E( (x−E(x)) (y−E(y)) )
    Cov(x,y)=E( (x−E(x)) (y−E(y)) )
    因此方差是一种特殊的协方差。当x=y时：Cov(x,y)=Var(x)=Var(y)。

  • 直观理解
    协方差表示的是两个变量总体误差的方差，这与只表示一个变量误差的方差不同。　　如果两个变量的变化趋势一致，也就是说如果其中一个大于自身的期望值，另外一个也大于自身的期望值，那么两个变量之间的协方差就是正值。 如果两个变量的变化趋势相反，即其中一个大于自身的期望值，另外一个却小于自身的期望值，那么两个变量之间的协方差就是负值。
  • 协方差矩阵（必定是一个方阵）
    

• 2 相关系数

  • 相关系数通过方差和协方差定义。两个随机变量的相关系数被定义为：
    
    

  • 性质

    • 1、有界性
      相关系数的取值范围为-1到1，其可以看成是无量纲的协方差。
    • 2、统计意义
      值越接近1，说明两个变量正相关性（线性）越强，越接近-1，说明负相关性越强，当为0时表示两个变量没有相关性。

3 PCA主元分析法

• 这个链接很好
  http://blog.codinglabs.org/articles/pca-tutorial.html

4 DataFrame实现

https://blog.csdn.net/u011707148/article/details/76973946
主要是 DataFrame.corr()和DataFrame.corrwith()两个函数