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杭州的房子以后不能随便拗造型了
杭州长什么样？用“三面云山一面城，一江春水穿城过”来形容轮廓，既贴切又动人。可具体到“眉眼”，就有点模糊不清了。
昨天，杭州市规划局公布了《加强杭州市城市特色风貌和建筑景观管理的指导意见》(下称指导意见)，每个城区都有重点区域(具体详见图)，在这个区块内建筑风格要统一，造什么样的房子、刷什么颜色的墙都需要经过审查，连路灯、路牌、广告、垃圾箱等也要有要求。
这个风格到底长什么样？
杭州市规划局详规处的董巧巧说，要做到自然与人工结合，以“山、水、城”为关键词，识别和提炼杭州区别于其他城市的最强感知的属性，突出城市与西湖、钱塘江、运河、西溪湿地等景观要素的和谐关系。
同时，还要保护西湖、西溪、运河、历史城区、南宋皇城五大传统风貌核心区，让建筑与风景兼容。
如果有人不遵守规划，随性装修建房怎么办？目前看来是基本不可能的。
重点地区建筑方案全部要审查，而且要引入三维数字模拟，看看你的建筑形态、风格、外立面、装饰等等，与周边环境是否协调；还要邀请人大代表、政协委员、市民代表等参与其中。
市规划局说，目前指导意见还没有出台细则，各城区重点地区什么特色都还没定，如果你有好建议，可以发送到“我们大杭州”微信公众号，我们会转达给杭州市规划局。
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服务好，口味不错，环境好！上次速度快
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无论是菜品还是味道都是一级的棒呀！鸳鸯锅的麻辣锅味道很正宗！大家都可以亲子去尝试一下！绝对不枉此行的！
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商家回复：谢谢亲！欢迎下次再来，多谢廖赞了。本店以本心服务，虽不能十全十美，但争取做到更好。谢谢！
两个人够吃，味道还好很满意，特别优惠，下次还会来的
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商家回复：谢谢！欢迎下次再来，争取做到更好。
懒得幻想1986
一般，环境就那样，菜品吧，两个人吃那个还不如吃小火锅！
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商家回复：抱歉，本店不能满足你的需求，毕竟本店是吃串的，不是吃小火锅尽饱吃的，让我说吃碗面条菜也有还能吃饱，经济划算。抱歉了。
只能说凑活，菜品太少，看着不新鲜
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商家回复：您好！锅底均是秘制锅底，如果您说凑乎，您也只能去路边吃炉子，菜品您说少，72种菜品，不知道您需要什么菜品，都是当天现上菜品，如果那些您看着不新鲜，您可以当面提出，可以当您面扯下，换您所说的“新鲜”
店内风格很独特，菜品丰富，味道很是诱人，我们一家三口去的，超喜欢！
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商家回复：谢谢！要是喜欢就常来过把瘾。
还好，不排队，就是菜品太少了！
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商家回复：你好，感谢你的评价，你是4月7号来消费的，如今本店已改善；如今菜品达到七十多种，且底料味道也提高了，再次到来肯定不会让你失望。
服务态度好，而且感觉很干净！推荐去品尝
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朋友推荐来的，说是好吃很，让一定试一下，果然不负众望。环境好，底下火很大随意调，而且味道好极了，汤锅问了是密制的，辣的那边不是特别辣的吃的很过瘾，很满意！油碗的料也很好，芝麻酱很愁，而且有两个酱很好吃，听说是自己熬的，好吃很！
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章二八零:二十年前的秘辛!
小说名：&&
作者：暮雨林&&
&&&&纯文字在线阅读本站域名手机同步阅读请访问&&&&NNha4y5kP5ABQneiｗｗｗ．Xｕｎｓｈｕｂａ．ｃｏｍ寻*书*吧&&&&见凰胤璃半饷无言，凰胤玄蹙眉睨着他，旋即在无声的对视中，凰胤玄眼眸微眯，似是狐疑的问道：“你是怎么确定她就是那老头的女儿？”&&&&1qS2GTh8t5YFｗｗｗ．Xｕｎｓｈｕｂａ．ｃｏｍ寻*书*吧&&&&闻此，凰胤璃陡然蹙眉，“你若是单单和本宫喝酒，本宫奉陪！若再多言一句，恕不远送！”&&&&lbYMogTW7gｗｗｗ．Xｕｎｓｈｕｂａ．ｃｏｍ寻*书*吧&&&&凰胤璃心里的苦闷只有他自己知道，而且面对凰胤玄的时候，他本能的对他有着抵触和防备！&&&&ydLNcGk2RUtjs9CXYZM2ｗｗｗ．Xｕｎｓｈｕｂａ．ｃｏｍ寻*书*吧&&&&此时，听着他不断的提及筱雪，一种烦躁没由来的染上心头！&&&&DSOQyCOeI83DAｗｗｗ．Xｕｎｓｈｕｂａ．ｃｏｍ寻*书*吧&&&&凰胤璃明显不耐烦的态度，让凰胤玄嗤笑一声，唇边的胡须不由得带着水光轻颤，凉薄的低语，“你失心疯了是麽！这是我的房间！”&&&&F2gdOLPWahNYYj4yM37Rｗｗｗ．Xｕｎｓｈｕｂａ．ｃｏｍ寻*书*吧&&&&凰胤璃：“……”&&&&kStPrl2QWYHTyCHQk6ZRｗｗｗ．Xｕｎｓｈｕｂａ．ｃｏｍ寻*书*吧&&&&是以，在接下来的时间中，凰胤玄也不再多言，不算交心的兄弟俩静坐的喝着闷酒。&&&&Vx2njh15OGfIcｗｗｗ．Xｕｎｓｈｕｂａ．ｃｏｍ寻*书*吧&&&&*&&&&3n9klyesaQｗｗｗ．Xｕｎｓｈｕｂａ．ｃｏｍ寻*书*吧&&&&南夏国未央宫&&&&eqWQEtFxqtMFNbｗｗｗ．Xｕｎｓｈｕｂａ．ｃｏｍ寻*书*吧&&&&临近晌午，未央宫内人头攒动的景象络绎不绝。&&&&f5oIpCbJn9ｗｗｗ．Xｕｎｓｈｕｂａ．ｃｏｍ寻*书*吧&&&&身为女皇，夏绯绵的日常生活除了由悦嬷嬷亲手操持，而更多的则是被无数宫人簇拥的场景。&&&&3jRNvFjv4hN7pqO8ｗｗｗ．Xｕｎｓｈｕｂａ．ｃｏｍ寻*书*吧&&&&显然，今日的夏绯绵兴致不错，平素收敛的笑意也不停的在她的脸颊上绽放。&&&&n4r3c2UjaXSJoｗｗｗ．Xｕｎｓｈｕｂａ．ｃｏｍ寻*书*吧&&&&彼时，夏绯绵落座在宽大的凤椅中，抖了抖宽袍的袖管，目光微哂的睇着殿内在布置着午膳的宫人。&&&&TcnprEq1BBC4gCｗｗｗ．Xｕｎｓｈｕｂａ．ｃｏｍ寻*书*吧&&&&也许是心情不错，很快夏绯绵就将视线转到一侧的悦嬷嬷身上，看了看她正色的脸颊，语气平和的说道：“筱芙的事，怎么样了？”&&&&qQkNciWH3gｗｗｗ．Xｕｎｓｈｕｂａ．ｃｏｍ寻*书*吧&&&&闻言，悦嬷嬷神色一凛，低眉顺目的在夏绯绵耳边说了一句。&&&&c6jSilzYJUｗｗｗ．Xｕｎｓｈｕｂａ．ｃｏｍ寻*书*吧&&&&旋即，夏绯绵眉宇舒展，笑意涔涔的点头，“让他们加紧速度，朕要尽快看到效果！”&&&&ZOiWSpHKU3U87K4kｗｗｗ．Xｕｎｓｈｕｂａ．ｃｏｍ寻*书*吧&&&&“是，陛下放心！”&&&&l5Sc6gjz2dufAAMMXaMｗｗｗ．Xｕｎｓｈｕｂａ．ｃｏｍ寻*书*吧&&&&悦嬷嬷眼底噙着一缕战兢，余光小心翼翼的觑着夏绯绵，不知从何时开始，她这个贴身的首席女官，和陛下说话的态度，都不敢过于随便。&&&&78hSuZHFIpdgCUYTｗｗｗ．Xｕｎｓｈｕｂａ．ｃｏｍ寻*书*吧&&&&生怕一个不小心，自己的下场就会变成二皇女那般惨烈！&&&&rSm8clOtPAio7gcRgG6ｗｗｗ．Xｕｎｓｈｕｂａ．ｃｏｍ寻*书*吧&&&&“雪儿呢？大清早也不见她来请安，去了哪里？”紧接着，夏绯绵在提及筱雪的时候，脸颊上一闪而过的暖意尤为明显。&&&&8eAJPq1SBhcjG5mFjKuｗｗｗ．Xｕｎｓｈｕｂａ．ｃｏｍ寻*书*吧&&&&但似乎还是心存疑虑，所以在问及筱雪去处时，眼底又划过一抹幽冷。&&&&SMtpKDpZitｗｗｗ．Xｕｎｓｈｕｂａ．ｃｏｍ寻*书*吧&&&&如斯变化不迭的表情，悦嬷嬷不禁愈发谨慎。&&&&FwsuQH3hZBcssiZQｗｗｗ．Xｕｎｓｈｕｂａ．ｃｏｍ寻*书*吧&&&&随即就低声回答：“回陛下的话，太女清晨便带着一行女官出了宫，方才有宫人来报，太女去了尘王妃落脚的酒楼！至今还未归来！”&&&&2L4Kx506BNh7WDeiPv6ｗｗｗ．Xｕｎｓｈｕｂａ．ｃｏｍ寻*书*吧&&&&“哦？去找苏苓了？呵，也好，难为雪儿这段日子奔波在外，朕心里也是倍感焦虑！不过，索性她还是回来了！悦嬷嬷，你说朕对雪儿的做法，难道真的很无情吗？&&&&hPXVsMyGht2CttUVｗｗｗ．Xｕｎｓｈｕｂａ．ｃｏｍ寻*书*吧&&&&虽说她不喜欢楼湛，但朕这么做，也是为了她今后帝临天下而做的准备！”&&&&ILdeVhRbO0VPTObｗｗｗ．Xｕｎｓｈｕｂａ．ｃｏｍ寻*书*吧&&&&夏绯绵语气有些惆怅，眼眸之中所呈现出的纠结也的确印证了她的话。&&&&EIt3oMaGkOQ4kaXX8jDVｗｗｗ．Xｕｎｓｈｕｂａ．ｃｏｍ寻*书*吧&&&&悦嬷嬷闻声便安慰道：“陛下多虑了，太女冰雪聪明，若不是了解到陛下的用心良苦，想必也不会回来的！”&&&&k5cFxmRBCwKZVu8hbn3rｗｗｗ．Xｕｎｓｈｕｂａ．ｃｏｍ寻*书*吧&&&&话落，夏绯绵的脸上倏然一变，噙着满目的嘲讽望着悦嬷嬷，随即嗤笑，“用心良苦？真是笑话！悦嬷嬷，你跟着朕将近二十年，雪儿也是你看着长大的，难道到了今天，你还看不出雪儿执拗的性子？&&&&uqUhar4wTI0U1jLｗｗｗ．Xｕｎｓｈｕｂａ．ｃｏｍ寻*书*吧&&&&若不是朕将那条消息放出去，你真的以为雪儿会回来吗？简直是痴人说梦！”&&&&66sPxn4efqIf09ｗｗｗ．Xｕｎｓｈｕｂａ．ｃｏｍ寻*书*吧&&&&夏绯绵骤然表现出的怒气，令悦嬷嬷胆战心惊。&&&&23eDvSRfhB9Y6ｗｗｗ．Xｕｎｓｈｕｂａ．ｃｏｍ寻*书*吧&&&&一时间，诚惶诚恐的望着她，且连忙在她身侧小声叮嘱，“陛下，此事不宜多言！”&&&&9Sl6xE69Dfｗｗｗ．Xｕｎｓｈｕｂａ．ｃｏｍ寻*书*吧&&&&“怎么？何时朕需要你来告诫如何说话？”&&&&p8Pa9IIUPSu1Derjｗｗｗ．Xｕｎｓｈｕｂａ．ｃｏｍ寻*书*吧&&&&夏绯绵对待悦嬷嬷的态度带着明显的不悦，而后她眼眸睇着殿内不停涌动的宫人，一时间心烦意乱。&&&&QzAt7IwUlyｗｗｗ．Xｕｎｓｈｕｂａ．ｃｏｍ寻*书*吧&&&&随即挥手冷声呵斥，“你们都下去吧！”&&&&3BTYV8rZCcPflXBjWQCVｗｗｗ．Xｕｎｓｈｕｂａ．ｃｏｍ寻*书*吧&&&&“是！”&&&&IsB6yHDoToJGqMｗｗｗ．Xｕｎｓｈｕｂａ．ｃｏｍ寻*书*吧&&&&宫人匆忙退离后，未央宫大殿中，只剩下夏绯绵和悦嬷嬷二人。&&&&eByYOQEAP3YZODzｗｗｗ．Xｕｎｓｈｕｂａ．ｃｏｍ寻*书*吧&&&&此刻，夏绯绵缓缓提着裙摆从凤椅中起身，而后君临天下的姿态站在最上首的位置，目光顺着殿门噙着悠远的目光看向了远处，同时似是呢喃般开口，“悦嬷嬷，你说若是他知道雪儿是他的女儿，他会有什么举措？”&&&&ayOhMls6QIoIJYQｗｗｗ．Xｕｎｓｈｕｂａ．ｃｏｍ寻*书*吧&&&&悦嬷嬷站在夏绯绵身侧，见她神色飘渺，也不敢妄加推断，只能中规中矩的说道：“陛下，说不定这件事他已经知晓了！”&&&&HHLaxZZNiTEy9lGzｗｗｗ．Xｕｎｓｈｕｂａ．ｃｏｍ寻*书*吧&&&&闻声，夏绯绵冷笑摇头，“不可能！当年他一直以为那夜的人是姐姐，不然你认为这女皇还会落在朕的身上吗？”&&&&D0wuwZiiP5zh5cXｗｗｗ．Xｕｎｓｈｕｂａ．ｃｏｍ寻*书*吧&&&&“陛下……”悦嬷嬷再次出声提醒般的低呼了一句，而后左顾右盼，见四下无人，才不乏紧张的站在夏绯绵的身侧，说道：“陛下，事情已经过去这么久，就不要再提了！不然，若是东窗事发……”&&&&tT7IIloAVe9Txｗｗｗ．Xｕｎｓｈｕｂａ．ｃｏｍ寻*书*吧&&&&“白悦！你跟着朕这么多年，身为首席女官，怎还如此胆小？当年，朕苦心孤诣步步为营，如今好容易坐稳了女皇的位置，你以为东窗事发就能改变一切吗？朕既然敢做，就不怕她夏绯罗会跟朕算旧账！&&&&AedFKCCYMnｗｗｗ．Xｕｎｓｈｕｂａ．ｃｏｍ寻*书*吧&&&&说起来，当年若不是夏绯罗自诩清高，以为赫连拓除了她就不会再爱上别人，她又怎么会落得今日的下场！&&&&SXHekFfKXvuVAgWIｗｗｗ．Xｕｎｓｈｕｂａ．ｃｏｍ寻*书*吧&&&&正因为有了夏绯罗的前车之鉴，所以朕才会对雪儿如此严谨，她是嫡出，朕绝对不容许任何人敢觊觎雪儿的位置！这南夏国的天下，必定是朕留给我和他的孩子最好的礼物！”&&&&JeNZxxmz6c5z69Hbt6Rｗｗｗ．Xｕｎｓｈｕｂａ．ｃｏｍ寻*书*吧&&&&夏绯绵的每一句话中，都透露出时隔二十年的秘辛，也许正是因为她对筱雪再次回宫后的举动相当满意，所以一定程度上，也满足了夏绯绵惯有的掌控欲。&&&&uMbaWffFgni6BXTOｗｗｗ．Xｕｎｓｈｕｂａ．ｃｏｍ寻*书*吧&&&&但，俗话说，螳螂捕蝉黄雀在后！&&&&k2LqDBmYSzndBiｗｗｗ．Xｕｎｓｈｕｂａ．ｃｏｍ寻*书*吧&&&&夏绯绵又何曾知晓，在此刻的未央宫内，偏殿一侧的圆柱后，早已经有人将她们的对话全部收入耳中。&&&&maINoKnaOe9xtEWｗｗｗ．Xｕｎｓｈｕｂａ．ｃｏｍ寻*书*吧&&&&而且，一辈子精于算计的夏绯绵，也根本想不到，在她身后的偌大后宫内，其实早在二十年前，就已经有人参透了她所有的想法，以至于在天下安定，而她也坐稳女皇之位后，所生下的孩子，在第一时间就被人……&&&&iCt8SKbaQpyLU1ｗｗｗ．Xｕｎｓｈｕｂａ．ｃｏｍ寻*书*吧&&&&旧事重提，必定会牵连甚广。&&&&jLUZ8SHmM4ｗｗｗ．Xｕｎｓｈｕｂａ．ｃｏｍ寻*书*吧&&&&虽然夏绯绵心高气傲，但她也明白若真相大白之后，会造成何等的后果。&&&&B1ozdWPDtcｗｗｗ．Xｕｎｓｈｕｂａ．ｃｏｍ寻*书*吧&&&&所以，在她和悦嬷嬷浅谈几句之后，便话锋一转，说道：“让人仔细的盯着雪儿，她和楼湛的大婚，十天后必须如期举行，若是再出现任何差错，朕一定唯你试问！”&&&&neSDjusp0jｗｗｗ．Xｕｎｓｈｕｂａ．ｃｏｍ寻*书*吧&&&&“下官遵命！”&&&&5Lb0ConZpsgkvZｗｗｗ．Xｕｎｓｈｕｂａ．ｃｏｍ寻*书*吧&&&&话落，夏绯绵正想着回身落座，但一瞬间又顿步在原地，似乎想到了什么，再次斜睨着悦嬷嬷，冷冷的吩咐道：“你去准备一场宫宴，朕要宴请尘王和尘王妃，毕竟没有他们的话，朕可能还没办法这么快就断了雪儿和凰太子之间的念想！”&&&&verX7UcuW9bzWQｗｗｗ．Xｕｎｓｈｕｂａ．ｃｏｍ寻*书*吧&&&&“遵旨！”&&&&3RSlQ3IGSNqSkHnS9JHaｗｗｗ．Xｕｎｓｈｕｂａ．ｃｏｍ寻*书*吧&&&&待悦嬷嬷匆匆离开未央宫之后，夏绯绵一瞬间感觉到孤独席上心头。&&&&deBXuCp7F1Qjq3xｗｗｗ．Xｕｎｓｈｕｂａ．ｃｏｍ寻*书*吧&&&&垂眸摩挲着自己拇指上的玉扳指，眼底疯狂涌现出回忆的思念。&&&&0anLXCd7HFf3lnjYWMwZｗｗｗ．Xｕｎｓｈｕｂａ．ｃｏｍ寻*书*吧&&&&说她利欲熏心也好，说她寡情薄幸也好，但若非当年她放弃一切，如今可能也就失去坐拥天下的机会！&&&&PxBT7dVwYnEtWdti1mrwｗｗｗ．Xｕｎｓｈｕｂａ．ｃｏｍ寻*书*吧&&&&凰毅，如果你知道在天下初定四国分割的那一晚，和你共赴芸雨的并不是夏绯罗，而是我夏绯绵的时候，你会是什么样的表情？！&&&&ZoOvfhCrfz4o23Cｗｗｗ．Xｕｎｓｈｕｂａ．ｃｏｍ寻*书*吧&&&&时间在一分一秒的过去，从青天白日逐渐染上墨色雾霭时，筱雪依旧没有回宫。&&&&qkzOIMVVgeXBXnｗｗｗ．Xｕｎｓｈｕｂａ．ｃｏｍ寻*书*吧&&&&而就在这一晚，筱雪命人通知女皇，她决定宿在居安酒楼最后一晚！&&&&WYwGspVCcoｗｗｗ．Xｕｎｓｈｕｂａ．ｃｏｍ寻*书*吧&&&&如此女皇自然没有任何异议，只要筱雪不违背她的心意，不管她做什么，夏绯绵都一定会通融。&&&&Jdvg4Y5pTwｗｗｗ．Xｕｎｓｈｕｂａ．ｃｏｍ寻*书*吧&&&&只不过，连苏苓也不想到，这一晚的居安酒楼内，气氛格外的和谐，他们三朋五友的坐在一起，仿佛摒弃了所有的身份地位，彼此的眼中只剩下一片纯粹的友谊。&&&&VKNhSoZuFaU6lu3dXMGFｗｗｗ．Xｕｎｓｈｕｂａ．ｃｏｍ寻*书*吧&&&&这场面，在今后的多年中，长长让苏苓难以忘怀，因为就是这样即将分道扬镳的夜里，筱雪做出了她这一生，最大胆的决定！&&&&HjcXNCT7RR0ｗｗｗ．Xｕｎｓｈｕｂａ．ｃｏｍ寻*书*吧&&&&以至于，这样的决定，在许多年后，才让苏苓惊觉，原来一直最苦的人，只有她！&&&&iEkTOS7Zd1J2Hｗｗｗ．Xｕｎｓｈｕｂａ．ｃｏｍ寻*书*吧&&&&******************************************&&&&UurlmaQSzaｗｗｗ．Xｕｎｓｈｕｂａ．ｃｏｍ寻*书*吧&&&&这是二更，今天更新完毕！爱你们，群么么哒！太子和太女的戏份马上就要落幕，接下来便要回归齐楚国！猜猜回到齐楚之后，会发生什么意想不到的？&&&&2PziTrygqjqmRｗｗｗ．Xｕｎｓｈｕｂａ．ｃｏｍ寻*书*吧&&&&QQ空间腾讯微博新浪微博网易微博百度贴吧人人网QQ收藏百度搜藏复制网址&&&&寻书吧小说网
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什么是随机变量？·
离散型随机变量·
连续型随机变量1). 什么是随机变量？随机变量（random variable）表示随机现象各种结果的实值函数。随机变量是定义在样本空间S上，取值在实数载上的函数，由于它的自变量是随机试验的结果，而随机实验结果的出现具有随机性，因此，随机变量的取值具有一定的随机性。R程序：生成一个在(0,1,2,3,4,5)的随机变量& S&-1:5& sample(S,1)[1] 2& sample(S,1)[1] 3& sample(S,1)[1] 52). 离散型随机变量如果随机变量X的全部可能的取值只有有限多个或可列无穷多个，则称X为离散型随机变量。R程序：生成样本空间为(1,2,3)的随机变量X，X的取值是有限的 & S&-1:3& X&-sample(S,1);X[1] 23). 连续型随机变量随机变量X，取值可以在某个区间内取任一实数，即变量的取值可以是连续的，这随机变量就称为连续型随机变量R程序：生成样本在空间(0,1)的连续随机函数，取10个值& runif(10,0,1) [1] 0...3553[10] 0.3741653<span style="font-size:20font-family:微软雅黑,sans-color:#. 随机变量的数字特征·
数学期望·
各种分步的期望和方差·
常用统计量(最大,最小,中位数,四分位数)·
相关系数·
矩(原点矩,中心矩,偏度,峰度)·
协方差矩阵1). 数学期望(mathematicalexpectation)离散型随机变量：的一切可能的取值xi与对应的概率Pi(=xi)之积的和称为该离散型随机变量的数学期望，记为E(x)。数学期望是最基本的数学特征之一。它反映随机变量平均取值的大小。R程序：计算样本(1,2,3,7,21)的数学期望 & S&-c(1,2,3,7,21)& mean(S)[1] 6.8连续型随机变量：若随机变量X的分布函数F(x)可表示成一个非负可积函数f(x)的积分，则称X为连续性随机变量，f(x)称为X的概率密度函数，积分值为X的数学期望，记为E(X)。2). 方差(Variance)方差是各个数据与平均数之差的平方的平均数。在概率论和数理统计中，方差用来度量随机变量和其数学期望（即均值）之间的偏离程度。设X为随机变量，如果E{[X-E(X)]^2}存在，则称E{[X-E(X)]^2}为X的方差，记为Var(X)。R程序：计算样本(1,2,3,7,21)的方差 & S&-c(1,2,3,7,21)& var(S)[1] 68.23). 标准差(StandardDeviation)标准差是方差的算术平方根sqrt(var(X))。标准差能反映一个数据集的离散程度。平均数相同的，标准差未必相同。R程序：计算样本(1,2,3,7,21)标准差 & S&-c(1,2,3,7,21)& sd(S)[1] 8.2583294). 各种分步的期望和方差·
离散型分布：两点分布，二项分布，泊松分布等·
连续型分布：均匀分布，指数分布，正态分布，伽马分布等对于某一特定场景，其所符合的分布规律一般先验给出请参考文章：http://blog.fens.me/r-density/5). 常用统计量众数(Mode): 一组数据中出现次数最多的数值，叫众数，有时众数在一组数中有好几个。R程序：计算样本(1,2,3,3,3,7,7,7,7,9,10,21)的众数 & S&-c(1,2,3,3,3,7,7,7,7,9,10,21)& names(which.max(table(S)))[1] &7&最小值(minimum): 在给定情形下可以达到的最小数量或最小数值R程序：计算样本(2,3,3,3,7,7,7,7,9,10,21)的最小值 & S&-c(2,3,3,3,7,7,7,7,9,10,21)#最小值& min(S)[1] 2#最小值的索引& which.min(S)[1] 1最大值(maximum): 在给定情形下可以达到的最大数量或最大数值R程序：计算样本(2,3,3,3,7,7,7,7,9,10,21)的最大值 & S&-c(2,3,3,3,7,7,7,7,9,10,21)#最大值& max(S)[1] 21#最大值的索引& which.max(S)[1] 11中位数(Medians): 是指将统计总体当中的各个变量值按大小顺序排列起来，形成一个数列，处于变量数列中间位置的变量值就称为中位数。R程序：计算样本(1,2,3,4,5)的中位数 & S&-c(1,2,3,4,5)& median(S)[1] 3四分位数(Quartile): 用于描述任何类型的数据，尤其是偏态数据的离散程度,即将全部数据从小到大排列，正好排列在上1/4位置叫上四分位数，下1/4位置上的数就叫做下四分位数.R程序：计算样本(1,2,3,4,5,6,7,8,9)的四分位数 & S&-c(1,2,3,4,5,6,7,8,9)& quantile(S)
9 & fivenum(S)[1] 1 3 5 7 9通用的计算统计函数：R程序：计算样本(1,2,3,4,5,6,7,8,9)的统计函数 & S&-c(1,2,3,4,5,6,7,8,9)& summary(S)
Min. 1st Qu.
Mean 3rd Qu.
9 6). 协方差(Covariance)协方差用于衡量两个变量的总体误差。而方差是协方差的一种特殊情况，即当两个变量是相同的情况。设X,Y为两个随机变量，称E{[X-E(X)][Y-E(Y)]}为X和Y的协方差，记录Cov(X,Y)。R程序：计算X(1,2,3,4)和Y(5,6,7,8)的协方差 & X&-c(1,2,3,4)& Y&-c(5,6,7,8)& cov(X,Y)[1] 1.6666677). 相关系数(Correlationcoefficient)相关系数是用以反映变量之间相关关系密切程度的统计指标。相关系数是按积差方法计算，同样以两变量与各自平均值的离差为基础，通过两个离差相乘来反映两变量之间相关程度。当Var(X)&0, Var(Y)&0时，称Cov(X,Y)/sqrt(Var(X)*Var(Y))为X与Y的相关系统。R程序：计算X(1,2,3,4)和Y(5,7,8,9)的相关系数 & X&-c(1,2,3,4)& Y&-c(5,7,8,9)& cor(X,Y)[1] 0.98270768). 矩原点矩(moment about origin): 对于正整数k，如果E|X^k|存在，称V^k=E(X^k)为随机变量X的k阶原点矩。X的数学期望是X的一阶原点矩，即E(x)=v1.R程序：计算S(1,2,3,4,5)的一阶原点矩(均值) & S&-c(1,2,3,4,5)& mean(S)[1] 3中心矩(moment about centre): 对于正整数k，如果EX存在，且E(|X - EX|^k)也存在，则称E[X-EX]^k为随机变量X的k阶中心矩。如X的方差是X的二阶中心矩，即D(X)=E{[X-E(X)]^2}R程序：计算S(1,2,3,4,5)的二阶中心矩(方差) & S&-c(1,2,3,4,5)& var(S)[1] 2.5距是广泛应用的一类数学特征，均值和方差分别就是一阶原点矩和二阶中心矩。偏度(skewness): 是统计数据分布偏斜方向和程度的度量，是统计数据分布非对称程度的数字特征。设分布函数F(x)有中心矩u2=E(X -E(X))^2, u3 = E(X -E(X))^3，则Cs=u3/u2^(3/2)为偏度系数。当Cs&0时，概率分布偏向均值右则,Cs&0时，概率分布偏向均值左则。R语言：计算10000个正态分布的样本的偏度 & library(PerformanceAnalytics)& S&-rnorm(10000)& skewness(S)[1] -0.& hist(S,breaks=100)峰度(kurtosis): 又称峰态系数。表征概率密度分布曲线在平均值处峰值高低的特征数。峰度刻划不同类型的分布的集中和分散程序。设分布函数F(x)有中心矩u2=E(X -E(X))^2, u4=E(X-E(X))^4，则Ck=u4/(u2^2-3)为峰度系数。R语言：计算10000个正态分布的样本的峰度，(同偏度的样本数据) & library(PerformanceAnalytics)& kurtosis(S)[1] -0.& hist(S,breaks=100)8). 协方差矩阵(covariancematrix)协方差矩阵是一个矩阵，其每个元素是各个向量元素之间的协方差。是从标量随机变量到高维度随机向量的自然推广。设X = (X1,X2, ... ,Xn), Y = (Y1, Y2, ..., Ym) 为两个随机变量，则Cov(X,Y)为X,Y的协方差矩阵.R语言：计算协方差矩阵 & x=as.data.frame(matrix(rnorm(10),ncol=2))& x
V21 -2..2 -0..3 -0..4 -1..5
0.. & var(x)
1..V2 -0.. & cov(x)
1..V2 -0..<span style="font-size:20font-family:微软雅黑,sans-color:#. 极限定理·
大数定律·
中心极限定理1). 大数定律大数定律(law of large numbers)，又称大数定理，是判断随机变量的算术平均值是否向常数收敛的定律，是概率论和数理统计学的基本定律之一。设X1,X2,...,Xk, 是随机变量序列且E(Xk)存在(k=1,2,3...), Yn = 1/n * (X1 +X2+ ...+ Xk)，对于任意给定的ε & 0, 有则称随机变量序列{Xk}服从大数定律。三个重要定律·
Bernoulli大数定律·
Chebyshev(切比雪夫)大数定律·
Khintchin(辛钦)大数定律Bernoulli(贝努力)大数定律设Na是n次独立重复试验中A发生的次数，p是事件A在每次试验中发生的概率，则对任意的正数ε & 0,有Bernoulli大数定律揭示了“频率稳定于概率”说法的实质。Chebyshev(切比雪夫)大数定律设随机变量X1,X2,...Xk相互独立，且具有相同的期望与方差：E(Xk)=μ, Var(Xk) = σ^2, (k = 1, 2, ...), 则对于任意的正数ε & 0, 有Khintchin(辛钦)大数定律设随机变量X1,X2...Xk相互独立，服从相同的分布，且其期望E(Xk) = μ , (k = 1, 2,...), 则对于任意的正数ε &0, 有若对随机变量序列X1, X2, ...Xk存在常数a, 使得对于任意的正数ε & 0, 有成立，则称Xk依概率收敛于a，则Chebyshev大数定律和Khintchin大数定律有大数定律定理设随机变量X具有期望E(X)=μ,方差Var(X) = σ2, 则对于任意ε & 0, 有R语言：假设投硬币，正面概率是0.5，投4次时，计算得到2次正面的概率？根据大数定律，如果投是10000次，计算5000次正面的概率？ #计算2次正面的的概率& choose(4,2)/2^4 #choose组合数的计算：从4中选择2个[1] 0.375 #计算5000次正面的的概率& pbinom(, 0.5) #pbinom二向分布，5000为分位数，产生10000个随机数，每个概率0.5[1] 0.50398932). 中心极限定理(central limittheorem)中心极限定理是判断随机变量序列部分和的分布是否渐近于正态分布的一类定理。在自然界及生产科学实践中，一些现象受到许多相互独立的随机因素的影响，如果每个因素的影响都很小，那么部的影响可以看作是服从正太分布。中心极限定理正是从数学上论证了这一现象。设从均值为μ、方差为σ^2;（有限）的任意一个总体中抽取样本量为n的样本，当n充分大时，样本均值的抽样分布近似服从均值为μ、方差为σ^2/n的正态分布。两个最著名的中心极限宣·
列维定理(Lindburg-Levy)·
拉普拉斯定理(de Movire - Laplace)列维定理(Lindburg-Levy)即独立同分布随机变量序列的中心极限定理。它表明，独立同分布、且数学期望和方差有限的随机变量序列的标准化和以标准正态分布为极限。设随机变量X1，X2，......Xn，......相互独立，服从同一分布，且具有数学期望和方差：E（Xk）=μ，D（Xk）=σ^2&0(k=1,2....),则随机变量之和的标准化变量的分布函数Fn（x）对于任意x满足limFn（x）=Φ（x），n→∞　其中Φ(x)是标准正态分布的分布函数。拉普拉斯定理(de Movire - Laplace)即服从二项分布的随机变量序列的中心极限定理。它指出，参数为n, p的二项分布以np为均值、np(1-p)为方差的正态分布为极限。R语言：中心极限定理模拟，从指数分布到正态分布 if (!require(animation)) install.packages(&animation&)library(animation)ani.options(interval = 0.1, nmax = 100)par(mar = c(4, 4, 1, 0.5))clt.ani()掌握R语言，就可以快速的把概率的知识，用R语言进行现实，非常有利于帮助我们解决生活中遇到的问题。 欢迎打赏红包统计学家(tjxj666)　
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5.2.1数学函数函数描述abs(x)绝对值sqrt(x)平方根ceiling(x)不小于x的最小整数flo罗纳德·艾尔默·费希尔爵士，FRS（Sir Ronald Aylmer Fisher，日－贝叶斯法则贝叶斯法则是统计学的一个基础法则，它奠定了贝叶斯估计的理论基础，为统计估计提供了一条更客观科学的新最近在看这本书，感觉很不错，理论，算法，实践兼顾，我只放出我感兴趣的部分章节的笔记，本章分会分步更新，关于数据导入和数据预处理就不写了，直接开始目标描述和定义预测任务。本书中英文版的都有，我共享到文章结尾处，有需要的同学可以去下载。(1)广义最小二乘法设模型为 Y = Xβ + ε其中E(ε) = 0，Var(ε) = E(εε′) =σK-NN 方法K近邻（k-nearest neighbors）算法是一个简单、直观的算法。它没有显式的学习过经典假设条件里，Var(ε) =σ 2I，即随机扰动项的协差阵主对角线上的元素都是常数且相等，即每一随机扰动感知机(perceptron)是一种非常简单的模型，简单到不能再简单。感知机是理解SVM的基石，这里介绍谈感书接上回，如果存在着严重的多重共线性，则需要使用合适的方法尽量地降低多重共线性，有两种比较常用的方法：逐步回归和岭回归。最近在看《R数据分析》，本书精华是统计学理论与R的结合，尤其是多元统计部分，因为本书其中一个作者朱建平是厦大统计系教授，曾编写过《应用多元统计分析》一书，可能有同学用过这本教材。《R数据分析》的理论部分建议研究透彻，公式部分最好都演算一遍。这个系列是对李航写的《统计学习方法》的一个读书笔记。统计学习方法是我在机器学习领域的入门书籍。比起别的书这本相对简单一些。非常感谢李航的这本好书，把我带入了机器学习这个领域。最近忙着考证和学习专业课，还要帮导师做一个小项目，时间好紧张，感觉很久没有更新了，这是我们上时间序列分析要交1我们已经学习了怎样使用reshape函数，现在来学习一下怎样将数组展平。(1)ravel 我们可以用rave自定义数据类型是一种异构数据类型，可以当做用来记录电子表格或数据库中一行数据的结构。作为示例，我们将创建一个2.1 NumPy 数组对象NumPy数组一般是同质的（但有一种特殊的数组类型例外，它是异质的），即数组中的19.5属性如果在访问给定的特性时必须要采取一些行动，那么像这样的封装状态变量就很重要。class Recta无偏估计量，数学期望等于被估计的量的统计估计量。设^θ(X1,X2,…,Xn)是θ的估计量，若E(^θ)=θ1、使用包party建立决策树这一节学习使用包party里面的函数ctree()为数据集iris建立一个决策Examplesp <- ggplot(mtcars, aes(wt, mpg))
p + geom_poi1、线性回归线性回归就是使用下面的预测函数预测未来观测量：其中，x1,x2,...,xk都是预测变量（影响预1、线性回归线性回归就是使用下面的预测函数预测未来观测量：其中，x1,x2,...,xk都是预测变量（影响预1、观察数据这一章我们将会用到‘iris’（鸢尾花）数据集，这个数据集属于R中自带的数据，因此不需要额外的加1976年，美国学者斯蒂芬·罗斯在《经济理论杂志》上发表了经典论文“资本资产定价的套利理论”，提出了一种新的1、插入排序描述插入排序的基本操作就是将一个数据插入到已经排好序的有序数据中，从而得到一个新的、个数加一的有贝塔系数概述贝塔系数（BetaCoefficient）是一种评估证券系统性风险的工具，用以度量一种证券或一个优化算法时间复杂度算法的时间复杂度对程序的执行效率影响最大，在Python中可以通过选择合适的数据结构来优化预期收益率预期收益率也称为期望收益率，是指如果没有意外事件发生的话可以预计到的收益率。预期收益率可以是指数收在R语言中，可以使用for、while 以及repeat-break实现循环语句。循环语句可以简单依据计数操投资收益有两个潜在来源：一个是收入收益，另一个是价格变动即资本利得。收入收益是投资者定期获得的现金流。例如，投资收益有两个潜在来源：一个是收入收益，另一个是价格变动即资本利得。收入收益是投资者定期获得的现金流。例如，尽管R是一门以数值向量和矩阵为核心的统计语言，但字符串同样极为重要。从医疗研究数据里的出生日期到文本挖掘的应分散投资也称为组合投资，是指同时投资在不同的资产类型或不同的证券上。分散投资引入了对风险和收益对等原则的一个消息：美联储决议暂不加息，维持关键利率在0-0.25%不变。美联储表示，经济正在温和扩张，劳动力市场持续改善系统性风险即市场风险，即指由整体政治、经济、社会等环境因素对证券价格所造成的影响。系统性风险包括政策风险、经本函数把值value按format_spec的格式来格式化，然而函数解释format_spec是根据valu不是果树的真实产量决定果树的现值，而是人们预期的产量的现值，决定了果树的现值。简而言之，耐用品的现值完全建立今天看了一本很不错的书，殷剑峰所著的《金融大变革》，这本书是新闻出版广电总局深入学习贯彻习总书记系列重要讲话今天上证成交量只有2528亿，9月8号2639就被成为半年来的新低，今天不知道是多久以来的新低了？成交量低没一、 数组数组可以看作是带有多个下标类型相同的元素集合。 维度向量(dimension vector)是一个1晚上的课程是《中国特色社会主义理论与实践研究》，老师一口武汉话，大部分听不懂再说什么，不过第一次在课堂上有老一、基础R是一种语法非常简单的表达式语言(expression language),大小写敏感。可以在R环境企业基本面研究纲要）回报率从历史上看，企业是否拥有可观的回报率？回报率主要指毛利润、R对了，折回基本面上课有点辛苦，一上午的《时间序列分析》，一下午的《多元统计分析》。一直以来的担心就是本专业搞上午上了四节课，全是《贝叶斯统计》，贝叶斯学派和频率学派一直论战不断，焦点就在于先验分布的问题，百度百科有云面对当前的各种挑战，唯有通过大力推进改革才能充分彰显改革定力和韧性，从而增强国内外各界人士对中国经济进一步发发现除了CFA CPA，还要准备一下证券从业资格考试，08年的时候考过了《证券市场基础知识》和《证券投资基金考统计学本身就是曲线救国，本人喜爱的是证券金融，虽然计算机和统计的结合也可以走程序化之类的交易路线，但是还是tjxj666本微关注：统计学+Python+R+Matlab+SPSS+SAS+证券期货期权热门文章最新文章tjxj666本微关注：统计学+Python+R+Matlab+SPSS+SAS+证券期货期权