在进行t检验、F检验之前，我们往往要求样本大致服从正态分布，下面介绍两种检验样本是否服从正态分布的方法。 1 可视化 我们可以通过将样本可视化，看一下样本的概率密度是否是正态分布来初步判断样本是否服从正态分布。 代码如下： import numpy as npimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as plt# 使用pandas和num

泊松分布的现实意义是什么，为什么现实生活多数服从于泊松分布？ 有一篇文章精妙的分析了泊松分布，由我们熟知的二项分布，一步一步推导出泊松分布的概率质量函数。 全文以馒头店卖馒头为背景，有趣又不失严谨的论述了二项分布和泊松分布的密切关系。如下为讲解用的几幅图： 泊松分布的更多实际应用文中也有提到，点击下方阅读原文查看。

目录 假设检验一、假设检验的思想二、假设检验的基本步骤1. 确定要进行检验的假设2. 选择检验统计量3. 确定用于做决策的拒绝域4. 求出检验统计量的值5. 查看样本结果是否位于拒绝域内6. 做出决策 三、举例说明例子1——某公司治疗打鼾例子2——女士品茶的故事 假设检验 一、假设检验的思想 假设检验的基本思想是 “小概率事件”原理 ，其统计推断方法是带有某种概率性质的反证

“管理如何让员工服从”这个问题涉及的范围太大了，大到可能没办法回答。建议可以看些类似《员工管理必读12篇》一类的书籍。其实不止是《员工管理必读12篇》，几乎所有管理学的理论都是在解决这个问题，让员工服从、激励员工这个可以说是管理学的“终极问题”。 通俗地讲，管理就是通过别人的力量达到目标。所以管理主要有几点是最重要的：一是管理的目的是达成目标；二是管理主要的手段是协调；三是协调的主要核心是人。

原帖链接:http://topic.csdn.net/u/20091031/08/51F01124-0BCD-4DB5-B3A5-4F4202A8F636.html 作者：yizia(椅子) http://hi.csdn.net/yizia   转眼间，SD2过去一周了，许多人的面孔开始模糊，许多演讲的精彩内容渐渐淡化，我一次又一次地向组办方抱怨：SD2所有讲师及沙龙的PPT为什么还