描述一个人在其所处团体中与别人比较起来,或与某一参照点比较起来,占在什么地位.
计算相关度的公式相关度（Relevancy）是指两个事物间存在相互联系的百分比。相关度理论是一个相当复杂的理论, 由Mizzaro提出了一个较成功的理论框架, 它主要有个维度信息源信息需求的表示时间构建。考虑这个主要因素就可以基本准确地描述出两个事物的相关度。相关度是带有主观色彩的概念, 不同的人对同一词所给出的相关度都会不同, 因此在生物字典中所存储的词或词的相关度都是由领域专家给出, 其取值在到之间, 或者抽取具有代表性的查询词汇来组成生物字典。文档或由几个或一些词、词组就可以完全表示其中的内容, 那么这些词与该领域的相关度就成为决定文档或与领域相关的关键因素。 对搜索引擎来讲，就是指搜索请求（比如关键字）和搜索结果（比如网页）之间的关联程度。相关度计算是搜索引擎最重要的技术之一，例如有向量空间模型或者概率模型等计算方法。可以说，搜索引擎赢得了相关度技术，就赢得了用户；赢得了用户，就赢得了市场。对于垂直搜索引擎来说，除了常规的相关度算法，由于垂直搜索引擎植根于一个特定的领域，与特定领域的信息结合起来，发掘分析其中的深度数据，以实现更为精确的相关度算法，从而极大提升用户查询的准确度。
xiāng guān correlation 在自然界或人类社会中，如果变量之间具有相随变动的关系，则称变量之间相关。 变量之间相关随变动的数量关系，分为函数关系与统计关系两类，前者表示变量之间数量上的确定性关系，即一个或一组变量在数量上的变化通过函数式所规定的数学等式可完全确定另一个变量在数量上的变化；后者表示变量之间的相随变动的某种数量的统计规律性，一个变量只是大体上按照某种趋势随另一个或一组变量而变化，是在进行了大量的观测或试验以后建立起来的一种经验关系。 [be interrelated;be related to] 1.彼此关连；互相牵涉。 晋 陶潜 《庚戌岁九月中于西田获早稻》诗：“遥遥 沮溺 心，千载乃相关。” 唐 韩愈 《孟东野失子》诗：“天曰天地人，由来不相关。” 丁玲 《从夜晚到天亮》：“海，草原，与我有什么相关，我整天游着，然而一切在我都无感受呵！” 2.互相关心。 明 袁宗道 《祭王老年伯文》：“同署相爱，真同兄弟，其知翁也独深，其与翁相关也亦甚至。” 杨朔 《三千里江山》第十二段：“各人在各人角落劳动着，生活着，从小到大，从老到死，漠不相关。” 相关：彼此关联，有关系。
简介 直线外延法是统计学中用于根据现有数据预测未来数据走向的方法。如右图：根据已有数据得出直线A 将其延伸得到延伸段B 。那么B段就是用直线外延法得到的预测结果。 之所以使用这种方法是因为原有的一组数据随着时间的推移几乎保持相同的增幅。而实际在统计学中的数学模型又比此稍微复杂了一点。并不是直接的y=kx。拓展 除了直线外延法之外还根据原有数据随时间推移所展现出来的特性而使用抛物线外延法和指数外延法等等。
什么是直条图 直条图又称“条形图”，是在直角坐标系中，用相同宽度长条的不同长短来表示数量资料的多少，还可在同一张图表中用不同颜色或阴影的条形表示研究对象中不同的各组，能直观地进行数量多少的对比。如果用柱形代替条形就得到柱形图，其原理与直条图相同。统计数量刻度比例要合适，并在适当位置作必要说明，如图例、单位等。 直条图一般适用于内容较为独立，缺乏连续性的数量资料，用来表示有关数量的多少，特别适合于对各数量进行对比。例如，某小组对地铁二号线运营初期，一号线和二号线的客流量进行了统计。 在股票市场上，条形图的直线部份，表示了当天(或当周)行情的最高价与最低价间的波动幅度。左侧横线代表开盘价，右侧横线则代表收盘价。在习惯用法上常有省略左侧开盘价的横线,仅表示最高价、最低价、收盘价于图形上。通常开盘价只对当天得情走势有所意义，对于图形上的长期历史(大势)并不具备任何意义。直条图的分类 直条图分为单式和复式两种。 1、单式直条图 单式直条图是用同类的直方长条来比较若干统计事项之间数量关系的一种图示方法。适用于统计事项仅按一种特征进行分类的情况。 2、复式直条图 复式直条图由两个或多个直条组构成，同组的直条间不留间隙，每组直条排列的次序要前后一致。 直条图的绘制 1、坐标轴：横轴为观察项目，纵轴为数值，纵轴坐标一定要从0开始。 2、直条的宽度：各直条应等宽，等间距，间距宽度和直条相等或为其一半。复式直条图在同一观察项目的各组之间无间距。 3、排列顺序：可以根据数值从大到小，从小到大，或按时间顺序排列。直条图和直方图的区别 1、条形图是用条形的长度表示各类别频数的多少，其宽度（表示类别）则是固定的。 2、直方图是用面积表示各组频数的多少，矩形的高度表示每一组的频数或频率，宽度则表示各组的组距，因此其高度与宽度均有意义。 3、由于分组数据具有连续性，直方图的各矩形通常是连续排列，而条形图则是分开排列。 4、条形图主要用于展示分类数据，而直方图则主要用于展示数据型数据
概述 社会科学统计软件包的英文缩写是SPSS(Statistical Package for the Social Sciences)，他最突出的特点就是操作界面极为友好，输出结果美观漂亮（从国外的角度看），是非专业统计人员的首选统计软件。SPSS采用类似EXCEL表格的方式输入与管理数据，数据接口较为通用，能方便的从其他数据库中读入数据。其统计过程包括了常用的、较为成熟的统计过程，完全可以满足非统计专业人士的工作需要。对于熟悉老版本编程运行方式的用户，SPSS还特别设计了语法生成窗口，用户只需在菜单中选好各个选项，然后按“粘贴”按钮就可以自动生成标准的SPSS程序。极大的方便了中、高级用户。 缺点：从战略的观点来看，SPSS显然是把相当的精力放在了用户界面的开发上。友好的界面掩盖了他的许多弱点，SPSS在最新统计方法的纳入上已大大落后于其他几个软件，比如多水平统计模型、神经网络、GEEs等，在SPSS中均难觅芳踪；另外，由于SPSS采用VB编制，计算速度也远远慢于其他统计软件；其输出结果虽然漂亮，但不能和WORD等常用文字处理软件直接兼容。这些都可以说是SPSS的致命伤。SPSS各版本特性 版本比较：SPSS各版本所增加的新特性 新特性版本号15.014.013.012.011.511.010.0预测 企业服务 SPSS ADAPTER (在SPSS 14.0.1增加)X 升级的PMML支持X 统一的管理员工具, PES平台X 临时文件条形存储 ( SPSS Server)X 基于SQL的自由转换/自由复制数据访问 (SPSS Server)XXXXXXX客户端自由数据 ( SPSS Server)XX 支持开放的SSL (in SPSS Server)XXXX 数据库内数据准备操作 增强数据分析性能 (SPSS Server)XXX 使用PMML模型进行评分 ( SPSS Server)XXX 用户界面 (UI) 用于评分（SPSS Server）XX Predictor Selection and Naïve Bayes 算法 (SPSS Server)XX Data access and data management 定义变量属性工具 为数据分析做准备XXXXX 数据库向导XXXXXXX数据和时间向导XXX 导出到数据库向导X 直接访问Microsoft Excel®界面XXXXXXX识别重复记录工具XXXX 克隆数据集合命令XX 在一个SPSS会话中同时打开多个 数据集合XX 导出数据为Excel和SAS®XXXXX 大文件支持XXXXXXX长变量名 (可以长达 64字节)XXXX 超长文本字符串(最长可达 32,767字节)XXX 长数值标签 (可以长达120字节)XX 灵活的数据编辑器XXXXXXX在SPSS数据编辑器中对用户定义的元 数据进行客户属性定义X 读 SAS文件XXXXXXX读/写 Stata® 文件XX Dimensions数据模型导出X OLE DB数据访问XX 重构数据向导XXXXXX 文本向导XXXXXXXVisual BanderXXXX Optimal Binning (SPSS Data Preparation)X 变量子集视图X 可编程性 可以使用外部编程语言开发用户自定义的 分析算法，或者用来控制使用SPSS语法开发 的分析任务XX Python 语言，包含在SPSS CD介质盘中X 创建一流的用户定义的统计分析过程X 对输出文件的语法控制X 分析功能 能够同时运行并切换多个 SPSS会话进程XXXXXXXCATPCA and PROXSCAL (包含在SPSS Categories™ 附属模块)XXXXXXX多重响应分析 (SPSS Categories)XXX 偏好尺度分析 (SPSS Categories)XX 两步聚类算法 (in SPSS base)XXXXX 描述性比例统计XXXXXX 判别分析(in SPSS base)XXXXXXX混合线性模型 (也称为等级线性模型) (SPSS Advanced Models)XXXXXX 广义线性模型 (SPSS Advanced Models)X 广义估计方程 (SPSS Advanced Models)X 多项式 Logistic 回归 (SPSS Regression Models)XXXXXXX逐步多项 Logistic 回归 (SPSS Regression Models)XXXX Ordinal 回归 (SPSS base )X ROC分析 (SPSS base)XXXXXXXSPSS Complex Samples附属模块XXXX 复杂抽样广义线性模型 (SPSS Complex Samples)XXX 复杂抽样logistic回归 (SPSS Complex Samples)XXX 复杂抽样ordinal回归 (SPSS Complex Samples)X SPSS Classification Trees™ 附属模块XXX 数据验证过程 (SPSS Data Preparation)XX 在多变量中识别异常值 (SPSS Data Preparation)XX Enhanced SPSS Trends™附属模块XX Bayesian估计—MCMC算法 (Amos 结构化方程模块)XX 数据填补,包括多值填补 (Amos结构化方程模块)XX 对有序类别数据和删失数据的估计和填补 ( Amos结构化方程)X 在多重响应变量上进行显著性测试 (SPSS Tables™)XX 在显著性测试中使用小计汇总数据来排除类别 ( SPSS Tables)XX 图形 图形展示系统XXXX 图表构建器用户界面XX SPSS提供的 图形生成语言(GPL)XX 双Y轴重叠图X 增强过程控制图X 2-D 线图 (坐标轴可按比例扩展) 和多响应集合图XX 人口金字塔 (也称为镜像图或双图), 3-D条形图,和点图 (也称为点密度图)XXX 增加的图表展示功能选项,包括面板图表 和误差条图XXX SPSS Maps™ 附属模块创建高质量地图, 实现人口统计学分析XXXXXXX输出 利用SmartScore®进行部署的XML模型输出XXXXXXX包含表格预览生成器和推断性统计的增强型 SPSS TablesXXXXX 预览/文本输出和控制XXXXXXX结果输出到Microsoft Excel and WordXXXXX 结果输出到Microsoft PowerPoint®XXX HTML输出XXXXXXX输出到PDFX 分层报告/OLAP立方体XXXXXXX输出浏览器/视窗XXXXXXX输出脚本/编程语言（Basic）XXXXXXX输出管理系统 (转换枢轴表输出, 如SPSS 数据文件, XML, and HTML转变为数据/输入)XXXX 输出管理系统交互式界面XXX 改变输出语言XXXXX 表格到图形XXXXXX 许可证优化 网络许可保留和优先权设定XX 浏览网络许可XX 许可管理冗余XX 帮助 交互式案例研究XXXXXX SPSS PDF格式 CD手册XXXX 结果指导和统计指导XXXXXXX指南XXXXXXX图表指南XXX “What's This?” (上下文相关帮助)XXXXXXX
所谓的“石油颠峰”理论，是指石油的产量会逐渐上升，直至达到最大产量，但是从此之后，石油产量会逐渐减少。就像爬山一样，一边是上坡路，另一边是下坡路。按照统计学上的术语，石油产量的变化会遵循一种“钟形曲线”。进入拐点之后，石油供给会以每年2%-3%的速度增长，供需缺口逐渐扩大，结果是油价不断上升。 “石油颠峰”理论的预言，不是说石油即将耗尽，而是说廉价石油的时代将一去不复返。国际能源机构指出，到2010年，石油价格如果超过100美元一桶，是毫不令人吃惊的。什么时候会到达“石油颠峰”？有关的估计差别很大，但是如果要说有共识的话，大部分分析家认为石油颠峰可能会在未来10年之内出现。
Moment-generating function公式 矩母函数 定义：令X为具有概率密度函数f(x)的随机变量，如果X的函数exp（tX）的期望值存在（-h^2<t<h^2），则称exp(tX)的期望值为X的矩母函数，记作MX(t) 在概率理论和统计学上,在其期望值存在时,随机变量X的矩量母函数为 参考来源http://en.wikipedia.org/wiki/Moment-generating_function
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