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因果推断与辛普森悖论.zip

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简介：
本资料探讨了统计学中的因果关系及推断方法，并深入解析了辛普森悖论的概念、成因及其在数据分析中的影响。适合对统计学和数据科学感兴趣的读者学习研究。 这段文字介绍了解决辛普森悖论的方法，并讲解了一些统计学的基础知识。

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  • 因果推断与辛普森悖论.zip
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    本资料探讨了统计学中的因果关系及推断方法，并深入解析了辛普森悖论的概念、成因及其在数据分析中的影响。适合对统计学和数据科学感兴趣的读者学习研究。 这段文字介绍了解决辛普森悖论的方法，并讲解了一些统计学的基础知识。
     
  • matlab积分求解实例.zip_4 3 2 1_supplydiz_自适应 辛普森法_自适应辛普森_辛普森
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    本资源提供了MATLAB环境下使用自适应辛普森方法进行数值积分的示例代码，适用于学习和研究中复杂函数积分求解。 插值型求积方法 275 8.1.1 梯形公式 276 8.1.2 辛普森公式 277 8.1.3 柯特斯公式 278 8.2 复化求积公式 279 8.2.1 复化梯形公式 279 8.2.2 复化辛普森公式 281 8.2.3 复化柯特斯公式 283 8.2.4 复化求积公式误差分析 285 8.3 步长逐次减半求积方法 286 8.3.1 步长逐次减半梯形求积公式 287 8.3.2 步长逐次减半辛普森求积公式 288 8.3.3 步长逐次减半柯特斯求积公式 290 8.3.4 Romberg求积公式 291 8.4 自适应求积方法 293 8.5 Gauss求积方法 295 8.5.1 Gauss求积公式的构造 295 8.5.2 几种常用的Gauss求积公式 297 8.6 重积分的数值解 303 8.7 MATLAB自带函数应用 304 8.7.1 trapz函数 304 8.7.2 integral函数 305 8.7.3 integral2函数 307 8.7.4 integral3函数 307
     
  • 矩形法、梯形法与辛普森法.zip
    优质
    本资料深入讲解并对比了数值积分中的三种经典方法：矩形法、梯形法和辛普森法。包含原理解析及实际应用案例，适合初学者掌握基础算法。 矩形法、梯形法和辛普森积分法的MATLAB代码实现可以供需要的同学下载参考。原本是使用Mathematical软件来实现这些方法的，但由于大家较少使用该软件，因此改为用MATLAB进行实现。
     
  • 因果关系-模型、推理与推断
    优质
    本书探讨了因果关系在统计学和机器学习中的核心地位，涵盖了因果模型构建、推理方法以及如何从观察数据中进行有效推断等内容。 《因果论：推理与推断》是由Judea Pearl撰写的一本书，其ISBN编号为0521773628，在亚马逊网站上可以找到该书的相关信息。
     
  • 复化的辛普森公式
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    复化的辛普森公式是一种数值积分方法，通过分段逼近技术提高辛普森公式的精度，适用于复杂函数的近似计算。 复化辛普森公式是一种数值积分方法，在MATLAB编程语言中通常以.m文件的形式实现。这种方法通过分段逼近的方式提高了求解定积分的精度，适用于需要较高计算准确度的情况。在编写相关代码时，开发者可以根据具体需求调整区间分割的数量来优化结果的准确性与效率之间的平衡。 复化辛普森公式的核心思想是将整个积分区域划分为若干小部分，在每一小部分上应用辛普森法则进行近似求解，并最终累加得到整体的定积分值。这种方法对于光滑函数尤其有效，能够显著减少误差并提高计算速度。 在实际操作中，用户可以利用MATLAB内置的功能来简化编程过程，例如使用向量化运算和循环结构实现对多个区间段的处理；同时也可以通过自定义函数的形式封装算法逻辑以便于后续调用与维护。
     
  • 因果推断与反事实（第二版）
    优质
    《因果推断与反事实（第二版）》深入探讨了如何从数据中识别和分析因果关系，引入反事实思维解释因果效应，是学习因果推理的经典教材。 《Counterfactuals and Causal Inference》（第二版）是针对社会科学研究的因果推断分析方法与原则的一本重要著作，作者为Stephen I. Morgan 和 Christopher Winship。这本书深入探讨了基于图结构的因果分析框架和传统的“潜在结果”框架，并通过理论阐述和实例解析两者之间的关系及结合方式。同时书中还讨论了这些方法背后的哲学思考以及各自的局限性。此书因其权威性和实用性，被美国多所顶尖学府选为教材，在因果推断领域中是不可或缺的参考材料。
     
  • MATLAB 中的辛普森积分方法
    优质
    简介：本文介绍了在MATLAB环境下实现辛普森积分法的具体步骤和代码示例，探讨了该数值积分技术的有效性和应用范围。 Matlab函数中的辛普森积分公式用于数值积分，可以用来求解数据的积分。
     
  • RDD：关于RDD的因果推断
    优质
    本文探讨了在大数据背景下如何运用RDD（_regression discontinuity design_）方法进行有效的因果关系分析，特别针对RDD技术的应用细节和挑战进行了深入讨论。 RDD（Resilient Distributed Datasets）是Apache Spark框架中的核心概念之一，它是一种弹性分布式数据集。设计的主要目标是为了提供容错性、高效性和可编程性，从而使得大数据处理变得更加简单可靠。 RDD的基本思想在于将大文件分解成一系列不可变的数据分区，在集群的不同节点上进行存储。RDD具有两大关键特性：一是只读性——一旦创建后就不能修改；二是血统（Lineage），即通过其父RDD的操作历史来重建丢失或损坏的分区，这对于容错处理至关重要。 在Spark中引入了因果推断的概念，这是一种对数据处理过程的形式化描述方法。每个转换操作都会生成一个新的RDD而行动操作则会触发计算并可能产生结果输出。如果一个RDD依赖于另一个RDD，则可以认为前者的创建是后者产生的“因”，反之则是“果”。通过分析这些因果关系，我们可以追踪整个数据流，并更好地理解和调试复杂的数据处理流程。 汉森复制是一种在统计学和经济学中广泛使用的工具，用于验证经济模型的预测能力。在这种上下文中，使用RDD来复现实验或模拟研究可以实现大规模的数据模拟与预测分析。结合Spark并行计算的优势，这种方法能够显著提高效率。 实际应用时涉及的知识点包括： 1. 数据分区策略：如何合理地划分数据以优化存储和计算效率。 2. 转换与行动操作的理解及使用：掌握各种常见的转换（如map、filter、reduceByKey）和行动（如count、saveAsTextFile）的操作机制。 3. 容错机制：理解RDD的血统以及检查点（Checkpoint）机制，学习如何在出现故障时恢复数据。 4. 广播变量与累加器的作用及其优化性能的方法。 5. 性能调优策略包括配置Spark参数、数据本地性优化和任务调度等以提高整体计算效率。 6. 学习汉森检验的原理以及实现方法，了解如何在Spark中使用RDD来验证模型的有效性和统计性质。 通过深入理解以上知识点，开发者可以更有效地利用Spark RDD进行大数据处理，并结合因果推断与汉森复制的方法开展复杂的分析和建模工作。
     
  • 复化梯形法则与复化辛普森法则
    优质
    本文探讨了数值积分中的两种重要方法——复化梯形法则和复化辛普森法则，分析了它们的工作原理、应用场景及误差估计。 复化梯形公式和复化辛普森公式是数值积分中的两种常用方法。它们可以用来近似计算定积分的值，在工程、物理等领域有着广泛的应用。如果需要，可以通过编写MATLAB源代码来实现这两种算法，并进行相应的数值实验以验证其准确性和效率。
     
  • 辛普森积分算法的源代码
    优质
    辛普森积分算法的源代码提供了实现数值积分的经典辛普森法则的具体编程方案。这段代码适用于计算函数在给定区间上的近似积分值，广泛应用于工程和科学计算中。 辛普森积分算法的源代码用MATLAB编写，欢迎下载。