使用不放回抽样算法分析样本统计

"的不放回抽样算法来产生-复旦cpu卡fmcos2.0手册" 这篇资料涉及的是统计学中的抽样方法和数据分析概念，特别是不放回抽样的应用。不放回抽样是指在每次抽取样本后，不再将该样本放回总体，从而影响下一次抽取的概率。在描述中提到，通过微软Excel 15.0的不放回抽样算法，生成了11个不同的样本，用于对原始样本进行统计分析。 在这个过程中，观察到即使样本之间各不相同，它们仍然保留了原始样本的一些特性，如最大值和最小值之间的差异。这是不放回抽样的一个关键特征，即它能反映总体的某些属性，尤其是当样本量相对较小且总体较大时。对于每个生成的样本，计算了平均值和标准偏差，这些值的变化范围分别在4.30到6.20和1.95到3.60之间，这表明它们是原始样本平均值和标准偏差的近似估计。 通过对所有11个样本的平均值（5.45）和标准偏差（2.81）进行计算，发现这两个统计量接近于原始样本的统计数据。这验证了不放回抽样在统计推断中的有效性，随着样本数量的增加，对原始样本统计特性的估计会变得更加精确。 标签"超越技术分析"暗示了资料可能涉及更高级的交易策略和系统开发，这与提供的另一部分信息相符。这部分信息摘自图莎尔·钱德的书籍《超越技术分析：如何开发和执行一套制胜的交易系统》。书中深入浅出地介绍了技术分析和交易系统开发，适合初级交易者学习，也对经验丰富的交易者有所启发。 钱德博士不仅是成功的交易者，还是一位工程学博士，他在设计创新交易系统方面有深厚的专业知识。书中涵盖了交易系统的各个方面，包括概念、公式、开发、执行、评估和升级，旨在帮助读者建立自己的交易策略，并提供实战指导。书中的示例具有高度的实用性，甚至可能超过一些现有的交易系统，强调了理论与实践相结合的重要性。 这篇资料和提供的书籍片段共同探讨了统计抽样在数据分析中的应用，以及如何利用这些知识来构建和执行有效的交易策略。无论是对于理解抽样方法还是交易系统开发，这些内容都提供了宝贵的指导。