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    <title>黄湘云 on Xiangyun Huang | 黄湘云</title>
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    <description>Recent content in 黄湘云 on Xiangyun Huang | 黄湘云</description>
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      <title>《白痴》</title>
      <link>https://xiangyun.rbind.io/2026/06/idiot/</link>
      <pubDate>Sun, 07 Jun 2026 00:00:00 +0000</pubDate>
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      <description>&lt;p&gt;今年，继开年读完《卡拉马佐夫兄弟》之后，我买了陀思妥耶夫斯另一部长篇小说《白痴》，我感觉我是真的喜欢陀翁的小说，已连着读了四部长篇了，我对老舍也才读了三部，等我读完《白痴》，不知道还有没有兴趣买他的另一部小说《群魔》来读？也许该放放了，先把放在书单里很久的《战争与和平》看完。&lt;/p&gt;</description>
    </item>
    <item>
      <title>一道医疗背景的笔试题</title>
      <link>https://xiangyun.rbind.io/2026/05/hospital/</link>
      <pubDate>Sat, 02 May 2026 00:00:00 +0000</pubDate>
      <guid>https://xiangyun.rbind.io/2026/05/hospital/</guid>
      <description>&lt;div id=&#34;TOC&#34;&gt;&#xA;&lt;ul&gt;&#xA;&lt;li&gt;&lt;a href=&#34;#eda&#34; id=&#34;toc-eda&#34;&gt;&lt;span class=&#34;toc-section-number&#34;&gt;1&lt;/span&gt; 探索性数据分析&lt;/a&gt;&#xA;&lt;ul&gt;&#xA;&lt;li&gt;&lt;a href=&#34;#%E7%AD%89%E5%BE%85%E6%97%B6%E9%97%B4%E7%9A%84%E5%88%86%E5%B8%83&#34; id=&#34;toc-等待时间的分布&#34;&gt;&lt;span class=&#34;toc-section-number&#34;&gt;1.1&lt;/span&gt; 等待时间的分布&lt;/a&gt;&lt;/li&gt;&#xA;&lt;li&gt;&lt;a href=&#34;#%E7%AD%89%E5%BE%85%E6%97%B6%E9%97%B4%E4%B8%8E%E9%97%A8%E8%AF%8A%E6%AC%A1%E7%9A%84%E5%85%B3%E7%B3%BB&#34; id=&#34;toc-等待时间与门诊次的关系&#34;&gt;&lt;span class=&#34;toc-section-number&#34;&gt;1.2&lt;/span&gt; 等待时间与门诊次的关系&lt;/a&gt;&lt;/li&gt;&#xA;&lt;li&gt;&lt;a href=&#34;#%E7%AD%89%E5%BE%85%E6%97%B6%E9%97%B4%E4%B8%8E%E4%BD%8F%E9%99%A2%E6%AC%A1%E7%9A%84%E5%85%B3%E7%B3%BB&#34; id=&#34;toc-等待时间与住院次的关系&#34;&gt;&lt;span class=&#34;toc-section-number&#34;&gt;1.3&lt;/span&gt; 等待时间与住院次的关系&lt;/a&gt;&lt;/li&gt;&#xA;&lt;li&gt;&lt;a href=&#34;#%E7%AD%89%E5%BE%85%E6%97%B6%E9%97%B4%E9%9A%8F%E6%80%A7%E5%88%AB%E7%9A%84%E5%88%86%E5%B8%83&#34; id=&#34;toc-等待时间随性别的分布&#34;&gt;&lt;span class=&#34;toc-section-number&#34;&gt;1.4&lt;/span&gt; 等待时间随性别的分布&lt;/a&gt;&lt;/li&gt;&#xA;&lt;li&gt;&lt;a href=&#34;#%E7%AD%89%E5%BE%85%E6%97%B6%E9%97%B4%E4%B8%8E%E6%82%A3%E8%80%85%E5%B9%B4%E9%BE%84%E7%9A%84%E5%85%B3%E7%B3%BB&#34; id=&#34;toc-等待时间与患者年龄的关系&#34;&gt;&lt;span class=&#34;toc-section-number&#34;&gt;1.5&lt;/span&gt; 等待时间与患者年龄的关系&lt;/a&gt;&lt;/li&gt;&#xA;&lt;li&gt;&lt;a href=&#34;#%E7%AD%89%E5%BE%85%E6%97%B6%E9%97%B4%E9%9A%8F%E5%85%A5%E9%99%A2%E7%96%BE%E7%97%85%E5%88%86%E7%B1%BB%E7%9A%84%E5%88%86%E5%B8%83&#34; id=&#34;toc-等待时间随入院疾病分类的分布&#34;&gt;&lt;span class=&#34;toc-section-number&#34;&gt;1.6&lt;/span&gt; 等待时间随入院疾病分类的分布&lt;/a&gt;&lt;/li&gt;&#xA;&lt;li&gt;&lt;a href=&#34;#%E7%AD%89%E5%BE%85%E6%97%B6%E9%97%B4%E9%9A%8F%E5%85%A5%E9%99%A2%E7%9B%AE%E7%9A%84%E7%9A%84%E5%88%86%E5%B8%83&#34; id=&#34;toc-等待时间随入院目的的分布&#34;&gt;&lt;span class=&#34;toc-section-number&#34;&gt;1.7&lt;/span&gt; 等待时间随入院目的的分布&lt;/a&gt;&lt;/li&gt;&#xA;&lt;li&gt;&lt;a href=&#34;#%E7%AD%89%E5%BE%85%E6%97%B6%E9%97%B4%E9%9A%8F%E4%BD%8F%E9%99%A2%E7%B1%BB%E5%88%AB%E7%9A%84%E5%88%86%E5%B8%83&#34; id=&#34;toc-等待时间随住院类别的分布&#34;&gt;&lt;span class=&#34;toc-section-number&#34;&gt;1.8&lt;/span&gt; 等待时间随住院类别的分布&lt;/a&gt;&lt;/li&gt;&#xA;&lt;li&gt;&lt;a href=&#34;#%E7%AD%89%E5%BE%85%E6%97%B6%E9%97%B4%E9%9A%8F%E5%85%A5%E9%99%A2%E7%97%85%E6%83%85%E7%9A%84%E5%88%86%E5%B8%83&#34; id=&#34;toc-等待时间随入院病情的分布&#34;&gt;&lt;span class=&#34;toc-section-number&#34;&gt;1.9&lt;/span&gt; 等待时间随入院病情的分布&lt;/a&gt;&lt;/li&gt;&#xA;&lt;li&gt;&lt;a href=&#34;#%E7%AD%89%E5%BE%85%E6%97%B6%E9%97%B4%E9%9A%8F%E5%8C%BB%E7%94%9F%E7%9A%84%E5%88%86%E5%B8%83&#34; id=&#34;toc-等待时间随医生的分布&#34;&gt;&lt;span class=&#34;toc-section-number&#34;&gt;1.10&lt;/span&gt; 等待时间随医生的分布&lt;/a&gt;&lt;/li&gt;&#xA;&lt;/ul&gt;&lt;/li&gt;&#xA;&lt;li&gt;&lt;a href=&#34;#glm&#34; id=&#34;toc-glm&#34;&gt;&lt;span class=&#34;toc-section-number&#34;&gt;2&lt;/span&gt; 广义线性模型&lt;/a&gt;&lt;/li&gt;&#xA;&lt;li&gt;&lt;a href=&#34;#session&#34; id=&#34;toc-session&#34;&gt;&lt;span class=&#34;toc-section-number&#34;&gt;3&lt;/span&gt; 运行环境&lt;/a&gt;&lt;/li&gt;&#xA;&lt;/ul&gt;&#xA;&lt;/div&gt;&#xA;&#xA;&lt;p&gt;这是一道 2019 年的某公司笔试题，面试官要求用不少于 5 种统计模型来建模，在三天内完成并给一个展示。不过，本文仅给出探索分析和广义线性模型的结果，算是前一篇&lt;a href=&#34;https://xiangyun.rbind.io/2026/04/glm-family/&#34;&gt;广义线性模型和指数族&lt;/a&gt;的应用。&lt;/p&gt;</description>
    </item>
    <item>
      <title>广义线性模型与 R 语言</title>
      <link>https://xiangyun.rbind.io/2026/04/glm-family/</link>
      <pubDate>Thu, 30 Apr 2026 00:00:00 +0000</pubDate>
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      <description>&lt;div id=&#34;TOC&#34;&gt;&#xA;&lt;ul&gt;&#xA;&lt;li&gt;&lt;a href=&#34;#poisson&#34; id=&#34;toc-poisson&#34;&gt;&lt;span class=&#34;toc-section-number&#34;&gt;1&lt;/span&gt; 泊松分布&lt;/a&gt;&#xA;&lt;ul&gt;&#xA;&lt;li&gt;&lt;a href=&#34;#glm-poisson&#34; id=&#34;toc-glm-poisson&#34;&gt;&lt;span class=&#34;toc-section-number&#34;&gt;1.1&lt;/span&gt; 函数 &lt;code&gt;glm()&lt;/code&gt; 拟合模型&lt;/a&gt;&lt;/li&gt;&#xA;&lt;li&gt;&lt;a href=&#34;#quasipoisson&#34; id=&#34;toc-quasipoisson&#34;&gt;&lt;span class=&#34;toc-section-number&#34;&gt;1.2&lt;/span&gt; 离散参数与函数 &lt;code&gt;quasipoisson()&lt;/code&gt;&lt;/a&gt;&lt;/li&gt;&#xA;&lt;li&gt;&lt;a href=&#34;#quasi&#34; id=&#34;toc-quasi&#34;&gt;&lt;span class=&#34;toc-section-number&#34;&gt;1.3&lt;/span&gt; 函数 &lt;code&gt;quasi()&lt;/code&gt; 的说明&lt;/a&gt;&lt;/li&gt;&#xA;&lt;li&gt;&lt;a href=&#34;#vgam-poissonff&#34; id=&#34;toc-vgam-poissonff&#34;&gt;&lt;span class=&#34;toc-section-number&#34;&gt;1.4&lt;/span&gt; VGAM 和 glmnet 包&lt;/a&gt;&lt;/li&gt;&#xA;&lt;li&gt;&lt;a href=&#34;#poisson-offset&#34; id=&#34;toc-poisson-offset&#34;&gt;&lt;span class=&#34;toc-section-number&#34;&gt;1.5&lt;/span&gt; 漂移项 offset&lt;/a&gt;&lt;/li&gt;&#xA;&lt;li&gt;&lt;a href=&#34;#car-insurance&#34; id=&#34;toc-car-insurance&#34;&gt;&lt;span class=&#34;toc-section-number&#34;&gt;1.6&lt;/span&gt; 泊松分布还是二项分布？&lt;/a&gt;&lt;/li&gt;&#xA;&lt;/ul&gt;&lt;/li&gt;&#xA;&lt;li&gt;&lt;a href=&#34;#bernoulli&#34; id=&#34;toc-bernoulli&#34;&gt;&lt;span class=&#34;toc-section-number&#34;&gt;2&lt;/span&gt; 伯努利分布&lt;/a&gt;&#xA;&lt;ul&gt;&#xA;&lt;li&gt;&lt;a href=&#34;#binomial-dist&#34; id=&#34;toc-binomial-dist&#34;&gt;&lt;span class=&#34;toc-section-number&#34;&gt;2.1&lt;/span&gt; 二项分布&lt;/a&gt;&lt;/li&gt;&#xA;&lt;li&gt;&lt;a href=&#34;#logistic-dist&#34; id=&#34;toc-logistic-dist&#34;&gt;&lt;span class=&#34;toc-section-number&#34;&gt;2.2&lt;/span&gt; Logistic 分布&lt;/a&gt;&lt;/li&gt;&#xA;&lt;li&gt;&lt;a href=&#34;#logit-transform&#34; id=&#34;toc-logit-transform&#34;&gt;&lt;span class=&#34;toc-section-number&#34;&gt;2.3&lt;/span&gt; logit 变换&lt;/a&gt;&lt;/li&gt;&#xA;&lt;li&gt;&lt;a href=&#34;#simulate-binomial&#34; id=&#34;toc-simulate-binomial&#34;&gt;&lt;span class=&#34;toc-section-number&#34;&gt;2.4&lt;/span&gt; 模拟二项分布&lt;/a&gt;&lt;/li&gt;&#xA;&lt;li&gt;&lt;a href=&#34;#quasibinomial&#34; id=&#34;toc-quasibinomial&#34;&gt;&lt;span class=&#34;toc-section-number&#34;&gt;2.5&lt;/span&gt; 函数 &lt;code&gt;quasibinomial()&lt;/code&gt; 及其等价表示&lt;/a&gt;&lt;/li&gt;&#xA;&lt;li&gt;&lt;a href=&#34;#vgam-binomialff&#34; id=&#34;toc-vgam-binomialff&#34;&gt;&lt;span class=&#34;toc-section-number&#34;&gt;2.6&lt;/span&gt; 使用函数 &lt;code&gt;vglm()&lt;/code&gt; 的等价表示&lt;/a&gt;&lt;/li&gt;&#xA;&lt;/ul&gt;&lt;/li&gt;&#xA;&lt;li&gt;&lt;a href=&#34;#exponential&#34; id=&#34;toc-exponential&#34;&gt;&lt;span class=&#34;toc-section-number&#34;&gt;3&lt;/span&gt; 指数分布&lt;/a&gt;&#xA;&lt;ul&gt;&#xA;&lt;li&gt;&lt;a href=&#34;#quasi-exp&#34; id=&#34;toc-quasi-exp&#34;&gt;&lt;span class=&#34;toc-section-number&#34;&gt;3.1&lt;/span&gt; 使用函数 &lt;code&gt;quasi()&lt;/code&gt; 设置指数分布&lt;/a&gt;&lt;/li&gt;&#xA;&lt;li&gt;&lt;a href=&#34;#dispersion-parameter&#34; id=&#34;toc-dispersion-parameter&#34;&gt;&lt;span class=&#34;toc-section-number&#34;&gt;3.2&lt;/span&gt; 离散参数&lt;/a&gt;&lt;/li&gt;&#xA;&lt;li&gt;&lt;a href=&#34;#gamma-dist&#34; id=&#34;toc-gamma-dist&#34;&gt;&lt;span class=&#34;toc-section-number&#34;&gt;3.3&lt;/span&gt; Gamma 分布&lt;/a&gt;&lt;/li&gt;&#xA;&lt;li&gt;&lt;a href=&#34;#gamma-to-exp&#34; id=&#34;toc-gamma-to-exp&#34;&gt;&lt;span class=&#34;toc-section-number&#34;&gt;3.4&lt;/span&gt; 伽马分布可退化为指数分布&lt;/a&gt;&lt;/li&gt;&#xA;&lt;li&gt;&lt;a href=&#34;#gamma-family&#34; id=&#34;toc-gamma-family&#34;&gt;&lt;span class=&#34;toc-section-number&#34;&gt;3.5&lt;/span&gt; 函数 &lt;code&gt;glm()&lt;/code&gt; 中使用 Gamma 分布族&lt;/a&gt;&lt;/li&gt;&#xA;&lt;li&gt;&lt;a href=&#34;#response-variable&#34; id=&#34;toc-response-variable&#34;&gt;&lt;span class=&#34;toc-section-number&#34;&gt;3.6&lt;/span&gt; 响应变量是否可取值 0 ？&lt;/a&gt;&lt;/li&gt;&#xA;&lt;li&gt;&lt;a href=&#34;#vgam-exponential&#34; id=&#34;toc-vgam-exponential&#34;&gt;&lt;span class=&#34;toc-section-number&#34;&gt;3.7&lt;/span&gt; 使用函数 &lt;code&gt;vglm()&lt;/code&gt; 的等价表示&lt;/a&gt;&lt;/li&gt;&#xA;&lt;/ul&gt;&lt;/li&gt;&#xA;&lt;li&gt;&lt;a href=&#34;#refer&#34; id=&#34;toc-refer&#34;&gt;&lt;span class=&#34;toc-section-number&#34;&gt;4&lt;/span&gt; 参考文献&lt;/a&gt;&lt;/li&gt;&#xA;&lt;/ul&gt;&#xA;&lt;/div&gt;&#xA;&#xA;&lt;style type=&#34;text/css&#34;&gt;&#xA;.columns {&#xA;  display: flex;&#xA;}&#xA;&lt;/style&gt;&#xA;&lt;p&gt;本文假定读者对简单线性模型（Simple Linear Models）已经比较熟悉了，在其他条件不变的情况下，当响应变量不是高斯分布，而是其他分布时，如何拟合模型呢？在 R 语言中，内置的函数 &lt;code&gt;glm()&lt;/code&gt; 可以拟合响应变量的分布属于指数族的模型。这类模型单独取了个名字，叫广义线性模型（Generalized Linear Models）。典型的情况有这样一些，响应变量服从泊松分布、伯努利分布、二项分布、指数分布、伽马分布等。这些常见的分布都可以写成一个指数族（Exponential family）的统一形式，如下。&lt;/p&gt;</description>
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      <title>值得一试的 gglite 包</title>
      <link>https://xiangyun.rbind.io/2026/04/gglite/</link>
      <pubDate>Sat, 18 Apr 2026 00:00:00 +0000</pubDate>
      <guid>https://xiangyun.rbind.io/2026/04/gglite/</guid>
      <description>&lt;div id=&#34;TOC&#34;&gt;&#xA;&lt;ul&gt;&#xA;&lt;li&gt;&lt;a href=&#34;#mark-point&#34; id=&#34;toc-mark-point&#34;&gt;&lt;span class=&#34;toc-section-number&#34;&gt;1&lt;/span&gt; 气泡图&lt;/a&gt;&lt;/li&gt;&#xA;&lt;li&gt;&lt;a href=&#34;#mark-line&#34; id=&#34;toc-mark-line&#34;&gt;&lt;span class=&#34;toc-section-number&#34;&gt;2&lt;/span&gt; 折线图&lt;/a&gt;&lt;/li&gt;&#xA;&lt;li&gt;&lt;a href=&#34;#mark-interval&#34; id=&#34;toc-mark-interval&#34;&gt;&lt;span class=&#34;toc-section-number&#34;&gt;3&lt;/span&gt; 柱形图&lt;/a&gt;&#xA;&lt;ul&gt;&#xA;&lt;li&gt;&lt;a href=&#34;#%E7%99%BE%E5%88%86%E6%AF%94%E5%A0%86%E7%A7%AF%E6%9F%B1%E5%BD%A2%E5%9B%BE&#34; id=&#34;toc-百分比堆积柱形图&#34;&gt;&lt;span class=&#34;toc-section-number&#34;&gt;3.1&lt;/span&gt; 百分比堆积柱形图&lt;/a&gt;&lt;/li&gt;&#xA;&lt;li&gt;&lt;a href=&#34;#%E5%A0%86%E7%A7%AF%E6%9F%B1%E5%BD%A2%E5%9B%BE&#34; id=&#34;toc-堆积柱形图&#34;&gt;&lt;span class=&#34;toc-section-number&#34;&gt;3.2&lt;/span&gt; 堆积柱形图&lt;/a&gt;&lt;/li&gt;&#xA;&lt;/ul&gt;&lt;/li&gt;&#xA;&lt;li&gt;&lt;a href=&#34;#dual-axis&#34; id=&#34;toc-dual-axis&#34;&gt;&lt;span class=&#34;toc-section-number&#34;&gt;4&lt;/span&gt; 双轴图&lt;/a&gt;&lt;/li&gt;&#xA;&lt;li&gt;&lt;a href=&#34;#sessioninfo&#34; id=&#34;toc-sessioninfo&#34;&gt;&lt;span class=&#34;toc-section-number&#34;&gt;5&lt;/span&gt; 运行环境&lt;/a&gt;&lt;/li&gt;&#xA;&lt;/ul&gt;&#xA;&lt;/div&gt;&#xA;&#xA;&lt;p&gt;数据可视化方面，我可是用过不少的 R 包，在生产实践上，大量使用的 R 包是 &lt;strong&gt;plotly&lt;/strong&gt; 包，自己出于兴趣又嫌 &lt;strong&gt;plotly&lt;/strong&gt; 包太笨重，遂在本博客网站上，大量使用 &lt;strong&gt;echarts4r&lt;/strong&gt; 包。&lt;/p&gt;</description>
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      <title>来自政府统计部门的数据</title>
      <link>https://xiangyun.rbind.io/2026/04/gov-data/</link>
      <pubDate>Wed, 15 Apr 2026 00:00:00 +0000</pubDate>
      <guid>https://xiangyun.rbind.io/2026/04/gov-data/</guid>
      <description>&lt;p&gt;中国政府部门统计数据发布网站&lt;/p&gt;&#xA;&lt;table&gt;&#xA;  &lt;thead&gt;&#xA;      &lt;tr&gt;&#xA;          &lt;th&gt;&lt;/th&gt;&#xA;          &lt;th&gt;&lt;/th&gt;&#xA;          &lt;th&gt;&lt;/th&gt;&#xA;      &lt;/tr&gt;&#xA;  &lt;/thead&gt;&#xA;  &lt;tbody&gt;&#xA;      &lt;tr&gt;&#xA;          &lt;td&gt;&lt;a href=&#34;https://www.hainan.gov.cn/hainan/zfsj/xsj.shtml&#34;&gt;海南省&lt;/a&gt;&lt;/td&gt;&#xA;          &lt;td&gt;&lt;a href=&#34;http://tjj.gxzf.gov.cn/tjsj/&#34;&gt;广西省&lt;/a&gt;&lt;/td&gt;&#xA;          &lt;td&gt;&lt;a href=&#34;https://tjj.hunan.gov.cn/hntj/tjfx/hntjnj/hntjnjwlb/index.html&#34;&gt;湖南省&lt;/a&gt;&lt;/td&gt;&#xA;      &lt;/tr&gt;&#xA;      &lt;tr&gt;&#xA;          &lt;td&gt;&lt;a href=&#34;https://tjj.hubei.gov.cn/tjsj/sjkscx/tjnj/qstjnj/&#34;&gt;湖北省&lt;/a&gt;&lt;/td&gt;&#xA;          &lt;td&gt;&lt;a href=&#34;https://tjj.henan.gov.cn/tjfw/tjcbw/tjnj/&#34;&gt;河南省&lt;/a&gt;&lt;/td&gt;&#xA;          &lt;td&gt;&lt;a href=&#34;http://tjj.shandong.gov.cn/col/col6279/index.html&#34;&gt;山东省&lt;/a&gt;&lt;/td&gt;&#xA;      &lt;/tr&gt;&#xA;      &lt;tr&gt;&#xA;          &lt;td&gt;&lt;a href=&#34;http://tjj.jiangxi.gov.cn/jxstjj/col/col38595/index.html&#34;&gt;江西省&lt;/a&gt;&lt;/td&gt;&#xA;          &lt;td&gt;&lt;a href=&#34;https://tj.jiangsu.gov.cn/col/col91733/index.html&#34;&gt;江苏省&lt;/a&gt;&lt;/td&gt;&#xA;          &lt;td&gt;&lt;a href=&#34;https://tjj.sh.gov.cn/tjnj/index.html&#34;&gt;上海市&lt;/a&gt;&lt;/td&gt;&#xA;      &lt;/tr&gt;&#xA;      &lt;tr&gt;&#xA;          &lt;td&gt;&lt;a href=&#34;https://tjj.fujian.gov.cn/xxgk/ndsj/&#34;&gt;福建省&lt;/a&gt;&lt;/td&gt;&#xA;          &lt;td&gt;&lt;a href=&#34;https://tjj.ah.gov.cn/ssah/qwfbjd/tjnj/index.html&#34;&gt;安徽省&lt;/a&gt;&lt;/td&gt;&#xA;          &lt;td&gt;&lt;a href=&#34;https://www.guizhou.gov.cn/zwgk/zfsj/tjnj/&#34;&gt;贵州省&lt;/a&gt;&lt;/td&gt;&#xA;      &lt;/tr&gt;&#xA;      &lt;tr&gt;&#xA;          &lt;td&gt;&lt;a href=&#34;http://tjj.hebei.gov.cn/hbstjj/sj/sjcx/tjnj/&#34;&gt;河北省&lt;/a&gt;&lt;/td&gt;&#xA;          &lt;td&gt;&lt;a href=&#34;https://stats.tj.gov.cn/tjsj_52032/tjnj/&#34;&gt;天津市&lt;/a&gt;&lt;/td&gt;&#xA;          &lt;td&gt;&lt;a href=&#34;https://tjj.cq.gov.cn/zwgk_233/tjnj/index.html&#34;&gt;重庆市&lt;/a&gt;&lt;/td&gt;&#xA;      &lt;/tr&gt;&#xA;      &lt;tr&gt;&#xA;          &lt;td&gt;&lt;a href=&#34;https://tjj.zj.gov.cn/col/col1525563/index.html&#34;&gt;浙江省&lt;/a&gt;&lt;/td&gt;&#xA;          &lt;td&gt;&lt;a href=&#34;http://tjj.jl.gov.cn/tjsj/tjnj/&#34;&gt;吉林省&lt;/a&gt;&lt;/td&gt;&#xA;          &lt;td&gt;&lt;a href=&#34;https://tjj.ln.gov.cn/tjj/tjsj/tjnj/index.shtml&#34;&gt;辽宁省&lt;/a&gt;&lt;/td&gt;&#xA;      &lt;/tr&gt;&#xA;      &lt;tr&gt;&#xA;          &lt;td&gt;&lt;a href=&#34;https://tjj.sc.gov.cn/scstjj/c112116/sj.shtml&#34;&gt;四川省&lt;/a&gt;&lt;/td&gt;&#xA;          &lt;td&gt;&lt;a href=&#34;https://nxdata.com.cn/publish.htm?cn=G01&#34;&gt;宁夏&lt;/a&gt;&lt;/td&gt;&#xA;          &lt;td&gt;&lt;a href=&#34;http://tjj.qinghai.gov.cn/tjData/qhtjnj/&#34;&gt;青海省&lt;/a&gt;&lt;/td&gt;&#xA;      &lt;/tr&gt;&#xA;      &lt;tr&gt;&#xA;          &lt;td&gt;&lt;a href=&#34;https://tj.nmg.gov.cn/datashow/pubmgr/publishmanage.htm?m=queryPubData&amp;amp;procode=0003&amp;amp;cmenu=A017&#34;&gt;内蒙古&lt;/a&gt;&lt;/td&gt;&#xA;          &lt;td&gt;&lt;a href=&#34;https://tjj.shaanxi.gov.cn/tjsj/&#34;&gt;陕西省&lt;/a&gt;&lt;/td&gt;&#xA;          &lt;td&gt;&lt;a href=&#34;https://tjj.xinjiang.gov.cn/tjj/zhhvgh/list_nj1.shtml&#34;&gt;新疆&lt;/a&gt;&lt;/td&gt;&#xA;      &lt;/tr&gt;&#xA;      &lt;tr&gt;&#xA;          &lt;td&gt;&lt;a href=&#34;https://tjj.hlj.gov.cn/tjj/c106777/common_zfxxgk.shtml?tab=tjxx&#34;&gt;黑龙江省&lt;/a&gt;&lt;/td&gt;&#xA;          &lt;td&gt;&lt;a href=&#34;https://tjj.jl.gov.cn/&#34;&gt;吉林省&lt;/a&gt;&lt;/td&gt;&#xA;          &lt;td&gt;&lt;a href=&#34;https://tjj.beijing.gov.cn&#34;&gt;北京市&lt;/a&gt;&lt;/td&gt;&#xA;      &lt;/tr&gt;&#xA;      &lt;tr&gt;&#xA;          &lt;td&gt;&lt;a href=&#34;https://www.stats.gov.cn/&#34;&gt;国家统计局&lt;/a&gt;&lt;/td&gt;&#xA;          &lt;td&gt;&lt;a href=&#34;http://www.pbc.gov.cn/diaochatongjisi/116219/index.html&#34;&gt;中国人民银行&lt;/a&gt;&lt;/td&gt;&#xA;          &lt;td&gt;&lt;/td&gt;&#xA;      &lt;/tr&gt;&#xA;  &lt;/tbody&gt;&#xA;&lt;/table&gt;</description>
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      <title>R 语言中使用 JAGS 和 CmdStan</title>
      <link>https://xiangyun.rbind.io/2026/04/jags-stan/</link>
      <pubDate>Mon, 13 Apr 2026 00:00:00 +0000</pubDate>
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      <description>&lt;div id=&#34;TOC&#34;&gt;&#xA;&lt;ul&gt;&#xA;&lt;li&gt;&lt;a href=&#34;#cars-%E6%95%B0%E6%8D%AE%E9%9B%86&#34; id=&#34;toc-cars-数据集&#34;&gt;&lt;span class=&#34;toc-section-number&#34;&gt;1&lt;/span&gt; cars 数据集&lt;/a&gt;&lt;/li&gt;&#xA;&lt;li&gt;&lt;a href=&#34;#%E7%BA%BF%E6%80%A7%E6%A8%A1%E5%9E%8B&#34; id=&#34;toc-线性模型&#34;&gt;&lt;span class=&#34;toc-section-number&#34;&gt;2&lt;/span&gt; 线性模型&lt;/a&gt;&lt;/li&gt;&#xA;&lt;li&gt;&lt;a href=&#34;#%E6%89%8B%E6%90%93%E7%BA%BF%E6%80%A7%E5%9B%9E%E5%BD%92&#34; id=&#34;toc-手搓线性回归&#34;&gt;&lt;span class=&#34;toc-section-number&#34;&gt;3&lt;/span&gt; 手搓线性回归&lt;/a&gt;&lt;/li&gt;&#xA;&lt;li&gt;&lt;a href=&#34;#r-%E8%AF%AD%E8%A8%80%E5%87%BD%E6%95%B0-lm&#34; id=&#34;toc-r-语言函数-lm&#34;&gt;&lt;span class=&#34;toc-section-number&#34;&gt;4&lt;/span&gt; R 语言函数 &lt;code&gt;lm()&lt;/code&gt;&lt;/a&gt;&lt;/li&gt;&#xA;&lt;li&gt;&lt;a href=&#34;#sec-jags&#34; id=&#34;toc-sec-jags&#34;&gt;&lt;span class=&#34;toc-section-number&#34;&gt;5&lt;/span&gt; JAGS 软件&lt;/a&gt;&#xA;&lt;ul&gt;&#xA;&lt;li&gt;&lt;a href=&#34;#sec-jags-model&#34; id=&#34;toc-sec-jags-model&#34;&gt;&lt;span class=&#34;toc-section-number&#34;&gt;5.1&lt;/span&gt; 模型设定&lt;/a&gt;&lt;/li&gt;&#xA;&lt;li&gt;&lt;a href=&#34;#sec-jags-code&#34; id=&#34;toc-sec-jags-code&#34;&gt;&lt;span class=&#34;toc-section-number&#34;&gt;5.2&lt;/span&gt; 模型编码&lt;/a&gt;&lt;/li&gt;&#xA;&lt;li&gt;&lt;a href=&#34;#sec-jags-setup&#34; id=&#34;toc-sec-jags-setup&#34;&gt;&lt;span class=&#34;toc-section-number&#34;&gt;5.3&lt;/span&gt; 模型配置&lt;/a&gt;&lt;/li&gt;&#xA;&lt;li&gt;&lt;a href=&#34;#sec-jags-train&#34; id=&#34;toc-sec-jags-train&#34;&gt;&lt;span class=&#34;toc-section-number&#34;&gt;5.4&lt;/span&gt; 模型训练&lt;/a&gt;&lt;/li&gt;&#xA;&lt;li&gt;&lt;a href=&#34;#sec-jags-output&#34; id=&#34;toc-sec-jags-output&#34;&gt;&lt;span class=&#34;toc-section-number&#34;&gt;5.5&lt;/span&gt; 模型输出&lt;/a&gt;&lt;/li&gt;&#xA;&lt;li&gt;&lt;a href=&#34;#sec-jags-posterior&#34; id=&#34;toc-sec-jags-posterior&#34;&gt;&lt;span class=&#34;toc-section-number&#34;&gt;5.6&lt;/span&gt; 后验分布&lt;/a&gt;&#xA;&lt;ul&gt;&#xA;&lt;li&gt;&lt;a href=&#34;#sec-jags-ci&#34; id=&#34;toc-sec-jags-ci&#34;&gt;&lt;span class=&#34;toc-section-number&#34;&gt;5.6.1&lt;/span&gt; 参数区间估计&lt;/a&gt;&lt;/li&gt;&#xA;&lt;li&gt;&lt;a href=&#34;#sec-jags-dist&#34; id=&#34;toc-sec-jags-dist&#34;&gt;&lt;span class=&#34;toc-section-number&#34;&gt;5.6.2&lt;/span&gt; 参数后验分布&lt;/a&gt;&lt;/li&gt;&#xA;&lt;/ul&gt;&lt;/li&gt;&#xA;&lt;li&gt;&lt;a href=&#34;#sec-jags-diag&#34; id=&#34;toc-sec-jags-diag&#34;&gt;&lt;span class=&#34;toc-section-number&#34;&gt;5.7&lt;/span&gt; 模型诊断&lt;/a&gt;&#xA;&lt;ul&gt;&#xA;&lt;li&gt;&lt;a href=&#34;#sec-jags-psrf&#34; id=&#34;toc-sec-jags-psrf&#34;&gt;&lt;span class=&#34;toc-section-number&#34;&gt;5.7.1&lt;/span&gt; 潜在尺度缩减因子&lt;/a&gt;&lt;/li&gt;&#xA;&lt;li&gt;&lt;a href=&#34;#sec-jags-ess&#34; id=&#34;toc-sec-jags-ess&#34;&gt;&lt;span class=&#34;toc-section-number&#34;&gt;5.7.2&lt;/span&gt; 有效样本量 ESS&lt;/a&gt;&lt;/li&gt;&#xA;&lt;/ul&gt;&lt;/li&gt;&#xA;&lt;li&gt;&lt;a href=&#34;#sec-jags-eval&#34; id=&#34;toc-sec-jags-eval&#34;&gt;&lt;span class=&#34;toc-section-number&#34;&gt;5.8&lt;/span&gt; 模型评估&lt;/a&gt;&#xA;&lt;ul&gt;&#xA;&lt;li&gt;&lt;a href=&#34;#sec-jags-dic&#34; id=&#34;toc-sec-jags-dic&#34;&gt;&lt;span class=&#34;toc-section-number&#34;&gt;5.8.1&lt;/span&gt; DIC&lt;/a&gt;&lt;/li&gt;&#xA;&lt;/ul&gt;&lt;/li&gt;&#xA;&lt;/ul&gt;&lt;/li&gt;&#xA;&lt;li&gt;&lt;a href=&#34;#sec-cmdstan&#34; id=&#34;toc-sec-cmdstan&#34;&gt;&lt;span class=&#34;toc-section-number&#34;&gt;6&lt;/span&gt; CmdStan 软件&lt;/a&gt;&#xA;&lt;ul&gt;&#xA;&lt;li&gt;&lt;a href=&#34;#sec-stan-encode&#34; id=&#34;toc-sec-stan-encode&#34;&gt;&lt;span class=&#34;toc-section-number&#34;&gt;6.1&lt;/span&gt; 编码模型&lt;/a&gt;&lt;/li&gt;&#xA;&lt;li&gt;&lt;a href=&#34;#sec-compile-model&#34; id=&#34;toc-sec-compile-model&#34;&gt;&lt;span class=&#34;toc-section-number&#34;&gt;6.2&lt;/span&gt; 编译模型&lt;/a&gt;&lt;/li&gt;&#xA;&lt;li&gt;&lt;a href=&#34;#sec-reshape-data&#34; id=&#34;toc-sec-reshape-data&#34;&gt;&lt;span class=&#34;toc-section-number&#34;&gt;6.3&lt;/span&gt; 准备数据&lt;/a&gt;&lt;/li&gt;&#xA;&lt;li&gt;&lt;a href=&#34;#sec-train-model&#34; id=&#34;toc-sec-train-model&#34;&gt;&lt;span class=&#34;toc-section-number&#34;&gt;6.4&lt;/span&gt; 训练模型&lt;/a&gt;&lt;/li&gt;&#xA;&lt;li&gt;&lt;a href=&#34;#sec-model-output&#34; id=&#34;toc-sec-model-output&#34;&gt;&lt;span class=&#34;toc-section-number&#34;&gt;6.5&lt;/span&gt; 模型输出&lt;/a&gt;&lt;/li&gt;&#xA;&lt;li&gt;&lt;a href=&#34;#%E5%90%8E%E9%AA%8C%E5%88%86%E5%B8%83&#34; id=&#34;toc-后验分布&#34;&gt;&lt;span class=&#34;toc-section-number&#34;&gt;6.6&lt;/span&gt; 后验分布&lt;/a&gt;&#xA;&lt;ul&gt;&#xA;&lt;li&gt;&lt;a href=&#34;#sec-pars-trace&#34; id=&#34;toc-sec-pars-trace&#34;&gt;&lt;span class=&#34;toc-section-number&#34;&gt;6.6.1&lt;/span&gt; 参数迭代轨迹图&lt;/a&gt;&lt;/li&gt;&#xA;&lt;li&gt;&lt;a href=&#34;#sec-pars-dist&#34; id=&#34;toc-sec-pars-dist&#34;&gt;&lt;span class=&#34;toc-section-number&#34;&gt;6.6.2&lt;/span&gt; 参数后验分布图&lt;/a&gt;&lt;/li&gt;&#xA;&lt;/ul&gt;&lt;/li&gt;&#xA;&lt;li&gt;&lt;a href=&#34;#sec-cmdstan-diag&#34; id=&#34;toc-sec-cmdstan-diag&#34;&gt;&lt;span class=&#34;toc-section-number&#34;&gt;6.7&lt;/span&gt; 模型诊断&lt;/a&gt;&#xA;&lt;ul&gt;&#xA;&lt;li&gt;&lt;a href=&#34;#sec-cmdstan-psrf&#34; id=&#34;toc-sec-cmdstan-psrf&#34;&gt;&lt;span class=&#34;toc-section-number&#34;&gt;6.7.1&lt;/span&gt; 潜在尺度收缩因子&lt;/a&gt;&lt;/li&gt;&#xA;&lt;li&gt;&lt;a href=&#34;#sec-cmdstan-ess&#34; id=&#34;toc-sec-cmdstan-ess&#34;&gt;&lt;span class=&#34;toc-section-number&#34;&gt;6.7.2&lt;/span&gt; 有效样本量&lt;/a&gt;&lt;/li&gt;&#xA;&lt;/ul&gt;&lt;/li&gt;&#xA;&lt;li&gt;&lt;a href=&#34;#sec-cmdstan-eval&#34; id=&#34;toc-sec-cmdstan-eval&#34;&gt;&lt;span class=&#34;toc-section-number&#34;&gt;6.8&lt;/span&gt; 模型评估&lt;/a&gt;&#xA;&lt;ul&gt;&#xA;&lt;li&gt;&lt;a href=&#34;#waic&#34; id=&#34;toc-waic&#34;&gt;&lt;span class=&#34;toc-section-number&#34;&gt;6.8.1&lt;/span&gt; WAIC&lt;/a&gt;&lt;/li&gt;&#xA;&lt;li&gt;&lt;a href=&#34;#looic&#34; id=&#34;toc-looic&#34;&gt;&lt;span class=&#34;toc-section-number&#34;&gt;6.8.2&lt;/span&gt; LOOIC&lt;/a&gt;&lt;/li&gt;&#xA;&lt;/ul&gt;&lt;/li&gt;&#xA;&lt;/ul&gt;&lt;/li&gt;&#xA;&lt;li&gt;&lt;a href=&#34;#session&#34; id=&#34;toc-session&#34;&gt;&lt;span class=&#34;toc-section-number&#34;&gt;7&lt;/span&gt; 运行环境&lt;/a&gt;&lt;/li&gt;&#xA;&lt;/ul&gt;&#xA;&lt;/div&gt;&#xA;&#xA;&lt;div id=&#34;cars-数据集&#34; class=&#34;section level1&#34; number=&#34;1&#34;&gt;&#xA;&lt;h1&gt;&lt;span class=&#34;header-section-number&#34;&gt;1&lt;/span&gt; cars 数据集&lt;/h1&gt;&#xA;&lt;p&gt;数据集 cars 来自 Base R 内置的 &lt;strong&gt;datasets&lt;/strong&gt; 包，仅有两个变量 speed （单位：英里/每小时）和 dist（单位：英尺），1 英里约等于 1.6 公里，1 英尺约等于 30.48 厘米。下表展示了数据集 cars 的部分内容。&lt;/p&gt;</description>
    </item>
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      <title>R 语言中使用 Spark</title>
      <link>https://xiangyun.rbind.io/2026/04/spark/</link>
      <pubDate>Mon, 13 Apr 2026 00:00:00 +0000</pubDate>
      <guid>https://xiangyun.rbind.io/2026/04/spark/</guid>
      <description>&lt;div id=&#34;TOC&#34;&gt;&#xA;&lt;ul&gt;&#xA;&lt;li&gt;&lt;a href=&#34;#setup-spark&#34; id=&#34;toc-setup-spark&#34;&gt;&lt;span class=&#34;toc-section-number&#34;&gt;1&lt;/span&gt; 配置 Spark&lt;/a&gt;&lt;/li&gt;&#xA;&lt;li&gt;&lt;a href=&#34;#apache-spark&#34; id=&#34;toc-apache-spark&#34;&gt;&lt;span class=&#34;toc-section-number&#34;&gt;2&lt;/span&gt; Apache Spark&lt;/a&gt;&#xA;&lt;ul&gt;&#xA;&lt;li&gt;&lt;a href=&#34;#aggr-spark&#34; id=&#34;toc-aggr-spark&#34;&gt;&lt;span class=&#34;toc-section-number&#34;&gt;2.1&lt;/span&gt; 分组聚合统计&lt;/a&gt;&lt;/li&gt;&#xA;&lt;li&gt;&lt;a href=&#34;#window-functions&#34; id=&#34;toc-window-functions&#34;&gt;&lt;span class=&#34;toc-section-number&#34;&gt;2.2&lt;/span&gt; 窗口函数&lt;/a&gt;&lt;/li&gt;&#xA;&lt;/ul&gt;&lt;/li&gt;&#xA;&lt;li&gt;&lt;a href=&#34;#apache-sedona&#34; id=&#34;toc-apache-sedona&#34;&gt;&lt;span class=&#34;toc-section-number&#34;&gt;3&lt;/span&gt; Apache Sedona&lt;/a&gt;&lt;/li&gt;&#xA;&lt;/ul&gt;&#xA;&lt;/div&gt;&#xA;&#xA;&lt;p&gt;在生产环境中，数仓团队根据业务需求，生产一张张表（明细表 detail、维度表 dim、主题表 topic、聚合表 aggr、应用表 app），落在 Hive 管理的数据仓库中。&lt;a href=&#34;https://spark.apache.org&#34;&gt;Spark&lt;/a&gt; 是大规模分布式计算引擎，将数据加载到内存中进行计算。在大规模复杂的计算中，会用到 Hive SQL 或 Spark SQL，前者内存资源需求少但计算慢，后者吃内存资源但计算更快。&lt;/p&gt;</description>
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      <title>matplotlib 绘制双轴图</title>
      <link>https://xiangyun.rbind.io/2026/04/double-axis/</link>
      <pubDate>Tue, 07 Apr 2026 00:00:00 +0000</pubDate>
      <guid>https://xiangyun.rbind.io/2026/04/double-axis/</guid>
      <description>&lt;p&gt;注：本文的绘图代码借助 AI 转化和生成。读取数据的代码由 R 语言版转为 Python 版，绘图代码由 AI 生成，再手动调整。&lt;/p&gt;&#xA;&lt;p&gt;个人住房贷款余额的变化能反应房地产市场居民端购房情况。结合数据来看，购房需求见顶，房地产市场进入存量时代。从 2011 年到 2025 年，个人住房贷款余额从 6.4 万亿增加到 37.44 万亿，信贷扩展了近 5 倍。而中国 GDP 从 47 万亿到 140 万亿，增加了仅 2 倍。&lt;/p&gt;</description>
    </item>
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      <title>A/B 实验之多重假设检验</title>
      <link>https://xiangyun.rbind.io/2026/04/multiple-testing/</link>
      <pubDate>Wed, 01 Apr 2026 00:00:00 +0000</pubDate>
      <guid>https://xiangyun.rbind.io/2026/04/multiple-testing/</guid>
      <description>&lt;div id=&#34;TOC&#34;&gt;&#xA;&lt;ul&gt;&#xA;&lt;li&gt;&lt;a href=&#34;#%E6%AF%94%E4%BE%8B%E9%BD%90%E6%80%A7%E6%A3%80%E9%AA%8C&#34; id=&#34;toc-比例齐性检验&#34;&gt;&lt;span class=&#34;toc-section-number&#34;&gt;1&lt;/span&gt; 比例齐性检验&lt;/a&gt;&lt;/li&gt;&#xA;&lt;li&gt;&lt;a href=&#34;#%E5%A4%9A%E9%87%8D%E5%81%87%E8%AE%BE%E6%A3%80%E9%AA%8C&#34; id=&#34;toc-多重假设检验&#34;&gt;&lt;span class=&#34;toc-section-number&#34;&gt;2&lt;/span&gt; 多重假设检验&lt;/a&gt;&#xA;&lt;ul&gt;&#xA;&lt;li&gt;&lt;a href=&#34;#holm-%E8%B0%83%E6%95%B4&#34; id=&#34;toc-holm-调整&#34;&gt;&lt;span class=&#34;toc-section-number&#34;&gt;2.1&lt;/span&gt; Holm 调整&lt;/a&gt;&lt;/li&gt;&#xA;&lt;/ul&gt;&lt;/li&gt;&#xA;&lt;li&gt;&lt;a href=&#34;#%E5%8F%82%E8%80%83%E6%96%87%E7%8C%AE&#34; id=&#34;toc-参考文献&#34;&gt;&lt;span class=&#34;toc-section-number&#34;&gt;3&lt;/span&gt; 参考文献&lt;/a&gt;&lt;/li&gt;&#xA;&lt;/ul&gt;&#xA;&lt;/div&gt;&#xA;&#xA;&lt;p&gt;本文介绍 A/B 实验过程中多重假设检验的问题，实验策略迭代优化的时候，可能会影响多个指标。业务上，我们希望能在保持住某些指标的情况下（约束指标），努力提升一些指标，很少有对所有指标都带来显著提升的情况。所以，在一次 A/B 实验中做了多个检验，其中一些指标向好，另一些指标向坏，在探索和利用的精细平衡之间，常常出现跷跷板现象。逐个检验指标还是同时检验多个指标以避免假阳性问题呢？当然是后者，在统计学上，这是一个多重假设检验的问题。&lt;/p&gt;</description>
    </item>
    <item>
      <title>A/B 实验之两样本的比率检验</title>
      <link>https://xiangyun.rbind.io/2026/03/prop-test/</link>
      <pubDate>Mon, 30 Mar 2026 00:00:00 +0000</pubDate>
      <guid>https://xiangyun.rbind.io/2026/03/prop-test/</guid>
      <description>&lt;div id=&#34;TOC&#34;&gt;&#xA;&lt;ul&gt;&#xA;&lt;li&gt;&lt;a href=&#34;#testing&#34; id=&#34;toc-testing&#34;&gt;&lt;span class=&#34;toc-section-number&#34;&gt;1&lt;/span&gt; 显著性检验&lt;/a&gt;&#xA;&lt;ul&gt;&#xA;&lt;li&gt;&lt;a href=&#34;#handout&#34; id=&#34;toc-handout&#34;&gt;&lt;span class=&#34;toc-section-number&#34;&gt;1.1&lt;/span&gt; 手搓版本&lt;/a&gt;&lt;/li&gt;&#xA;&lt;li&gt;&lt;a href=&#34;#prop-test&#34; id=&#34;toc-prop-test&#34;&gt;&lt;span class=&#34;toc-section-number&#34;&gt;1.2&lt;/span&gt; 比例检验 &lt;code&gt;prop.test()&lt;/code&gt;&lt;/a&gt;&lt;/li&gt;&#xA;&lt;li&gt;&lt;a href=&#34;#chisq-test&#34; id=&#34;toc-chisq-test&#34;&gt;&lt;span class=&#34;toc-section-number&#34;&gt;1.3&lt;/span&gt; 卡方检验 &lt;code&gt;chisq.test()&lt;/code&gt;&lt;/a&gt;&#xA;&lt;ul&gt;&#xA;&lt;li&gt;&lt;a href=&#34;#yates&#34; id=&#34;toc-yates&#34;&gt;&lt;span class=&#34;toc-section-number&#34;&gt;1.3.1&lt;/span&gt; Yates 矫正&lt;/a&gt;&lt;/li&gt;&#xA;&lt;/ul&gt;&lt;/li&gt;&#xA;&lt;li&gt;&lt;a href=&#34;#fisher-test&#34; id=&#34;toc-fisher-test&#34;&gt;&lt;span class=&#34;toc-section-number&#34;&gt;1.4&lt;/span&gt; Fisher 精确检验 &lt;code&gt;fisher.test()&lt;/code&gt;&lt;/a&gt;&lt;/li&gt;&#xA;&lt;li&gt;&lt;a href=&#34;#binom-test&#34; id=&#34;toc-binom-test&#34;&gt;&lt;span class=&#34;toc-section-number&#34;&gt;1.5&lt;/span&gt; 二项检验 &lt;code&gt;binom.test()&lt;/code&gt;&lt;/a&gt;&lt;/li&gt;&#xA;&lt;/ul&gt;&lt;/li&gt;&#xA;&lt;li&gt;&lt;a href=&#34;#sample-size&#34; id=&#34;toc-sample-size&#34;&gt;&lt;span class=&#34;toc-section-number&#34;&gt;2&lt;/span&gt; 样本量预估与功效计算&lt;/a&gt;&#xA;&lt;ul&gt;&#xA;&lt;li&gt;&lt;a href=&#34;#compute-sample-size&#34; id=&#34;toc-compute-sample-size&#34;&gt;&lt;span class=&#34;toc-section-number&#34;&gt;2.1&lt;/span&gt; 实验前预估样本量&lt;/a&gt;&lt;/li&gt;&#xA;&lt;li&gt;&lt;a href=&#34;#compute-power&#34; id=&#34;toc-compute-power&#34;&gt;&lt;span class=&#34;toc-section-number&#34;&gt;2.2&lt;/span&gt; 实验中计算功效&lt;/a&gt;&lt;/li&gt;&#xA;&lt;/ul&gt;&lt;/li&gt;&#xA;&lt;li&gt;&lt;a href=&#34;#refer&#34; id=&#34;toc-refer&#34;&gt;&lt;span class=&#34;toc-section-number&#34;&gt;3&lt;/span&gt; 参考文献&lt;/a&gt;&lt;/li&gt;&#xA;&lt;li&gt;&lt;a href=&#34;#appendix&#34; id=&#34;toc-appendix&#34;&gt;&lt;span class=&#34;toc-section-number&#34;&gt;4&lt;/span&gt; 附录&lt;/a&gt;&lt;/li&gt;&#xA;&lt;/ul&gt;&#xA;&lt;/div&gt;&#xA;&#xA;&lt;p&gt;在 A/B 实验场景下，对于比率型指标的检验，以访购率为例，今天的访购率相比于昨天的访购率是有显著提升还是随机波动？这涉及到两样本二项总体的比例检验。&lt;/p&gt;</description>
    </item>
    <item>
      <title>A/B 实验之假设检验的理论</title>
      <link>https://xiangyun.rbind.io/2026/03/hypothesis-testing/</link>
      <pubDate>Sat, 28 Mar 2026 00:00:00 +0000</pubDate>
      <guid>https://xiangyun.rbind.io/2026/03/hypothesis-testing/</guid>
      <description>&lt;div id=&#34;TOC&#34;&gt;&#xA;&lt;ul&gt;&#xA;&lt;li&gt;&lt;a href=&#34;#%E5%9F%BA%E7%A1%80%E7%AF%87&#34; id=&#34;toc-基础篇&#34;&gt;&lt;span class=&#34;toc-section-number&#34;&gt;1&lt;/span&gt; 基础篇&lt;/a&gt;&#xA;&lt;ul&gt;&#xA;&lt;li&gt;&lt;a href=&#34;#%E9%97%AE%E9%A2%98%E8%83%8C%E6%99%AF&#34; id=&#34;toc-问题背景&#34;&gt;&lt;span class=&#34;toc-section-number&#34;&gt;1.1&lt;/span&gt; 问题背景&lt;/a&gt;&lt;/li&gt;&#xA;&lt;li&gt;&lt;a href=&#34;#%E6%8F%90%E5%87%BA%E5%81%87%E8%AE%BE&#34; id=&#34;toc-提出假设&#34;&gt;&lt;span class=&#34;toc-section-number&#34;&gt;1.2&lt;/span&gt; 提出假设&lt;/a&gt;&lt;/li&gt;&#xA;&lt;li&gt;&lt;a href=&#34;#%E6%9E%84%E9%80%A0%E6%A3%80%E9%AA%8C%E7%BB%9F%E8%AE%A1%E9%87%8F&#34; id=&#34;toc-构造检验统计量&#34;&gt;&lt;span class=&#34;toc-section-number&#34;&gt;1.3&lt;/span&gt; 构造检验统计量&lt;/a&gt;&lt;/li&gt;&#xA;&lt;li&gt;&lt;a href=&#34;#%E8%AE%A1%E7%AE%97%E6%A3%80%E9%AA%8C%E7%BB%9F%E8%AE%A1%E9%87%8F%E7%9A%84%E5%80%BC%E5%92%8C-p-%E5%80%BC&#34; id=&#34;toc-计算检验统计量的值和-p-值&#34;&gt;&lt;span class=&#34;toc-section-number&#34;&gt;1.4&lt;/span&gt; 计算检验统计量的值和 P 值&lt;/a&gt;&lt;/li&gt;&#xA;&lt;/ul&gt;&lt;/li&gt;&#xA;&lt;li&gt;&lt;a href=&#34;#%E8%BF%9B%E9%98%B6%E7%AF%87&#34; id=&#34;toc-进阶篇&#34;&gt;&lt;span class=&#34;toc-section-number&#34;&gt;2&lt;/span&gt; 进阶篇&lt;/a&gt;&#xA;&lt;ul&gt;&#xA;&lt;li&gt;&lt;a href=&#34;#%E7%BD%AE%E4%BF%A1%E5%8C%BA%E9%97%B4&#34; id=&#34;toc-置信区间&#34;&gt;&lt;span class=&#34;toc-section-number&#34;&gt;2.1&lt;/span&gt; 置信区间&lt;/a&gt;&lt;/li&gt;&#xA;&lt;li&gt;&lt;a href=&#34;#%E5%8A%9F%E6%95%88%E6%B0%B4%E5%B9%B3&#34; id=&#34;toc-功效水平&#34;&gt;&lt;span class=&#34;toc-section-number&#34;&gt;2.2&lt;/span&gt; 功效水平&lt;/a&gt;&#xA;&lt;ul&gt;&#xA;&lt;li&gt;&lt;a href=&#34;#python-%E8%AF%AD%E8%A8%80%E5%AE%9E%E7%8E%B0&#34; id=&#34;toc-python-语言实现&#34;&gt;&lt;span class=&#34;toc-section-number&#34;&gt;2.2.1&lt;/span&gt; Python 语言实现&lt;/a&gt;&lt;/li&gt;&#xA;&lt;li&gt;&lt;a href=&#34;#r-%E8%AF%AD%E8%A8%80%E5%AE%9E%E7%8E%B0&#34; id=&#34;toc-r-语言实现&#34;&gt;&lt;span class=&#34;toc-section-number&#34;&gt;2.2.2&lt;/span&gt; R 语言实现&lt;/a&gt;&lt;/li&gt;&#xA;&lt;/ul&gt;&lt;/li&gt;&#xA;&lt;/ul&gt;&lt;/li&gt;&#xA;&lt;li&gt;&lt;a href=&#34;#%E6%80%9D%E8%80%83%E9%A2%98&#34; id=&#34;toc-思考题&#34;&gt;&lt;span class=&#34;toc-section-number&#34;&gt;3&lt;/span&gt; 思考题&lt;/a&gt;&lt;/li&gt;&#xA;&lt;li&gt;&lt;a href=&#34;#%E8%BF%90%E8%A1%8C%E7%8E%AF%E5%A2%83&#34; id=&#34;toc-运行环境&#34;&gt;&lt;span class=&#34;toc-section-number&#34;&gt;4&lt;/span&gt; 运行环境&lt;/a&gt;&lt;/li&gt;&#xA;&lt;/ul&gt;&#xA;&lt;/div&gt;&#xA;&#xA;&lt;div id=&#34;基础篇&#34; class=&#34;section level1&#34; number=&#34;1&#34;&gt;&#xA;&lt;h1&gt;&lt;span class=&#34;header-section-number&#34;&gt;1&lt;/span&gt; 基础篇&lt;/h1&gt;&#xA;&lt;p&gt;设 &lt;span class=&#34;math inline&#34;&gt;\(X_1,X_2,\ldots,X_n\)&lt;/span&gt; 是相互独立且同为正态分布 &lt;span class=&#34;math inline&#34;&gt;\(N(\mu,\sigma^2)\)&lt;/span&gt; 的一组随机变量，&lt;span class=&#34;math inline&#34;&gt;\(x_1,x_2,\ldots,x_n\)&lt;/span&gt; 是抽取自该正态分布的一组样本观察值。&lt;/p&gt;</description>
    </item>
    <item>
      <title>用 geopandas 绘制邵阳市各区县的人口分布图</title>
      <link>https://xiangyun.rbind.io/2026/03/geopandas/</link>
      <pubDate>Fri, 27 Mar 2026 00:00:00 +0000</pubDate>
      <guid>https://xiangyun.rbind.io/2026/03/geopandas/</guid>
      <description>&lt;p&gt;我以前写过 10 篇用 R 语言绘制地图和空间数据可视化相关的博客。&lt;/p&gt;&#xA;&lt;ol style=&#34;list-style-type: decimal&#34;&gt;&#xA;&lt;li&gt;【热门文章】&lt;a href=&#34;https://xiangyun.rbind.io/2022/02/draw-china-maps/&#34;&gt;R 语言画中国地图&lt;/a&gt; 找各种地图数据、检查数据可用性&lt;/li&gt;&#xA;&lt;li&gt;【热门文章】&lt;a href=&#34;https://xiangyun.rbind.io/2022/02/maps-in-r/&#34;&gt;空间数据可视化与 R 语言（上篇）&lt;/a&gt; 介绍空间数据操作 sf 包，用 echarts4r、 leaflet、plotly 和 lattice 包绘制可视化图形。&lt;/li&gt;&#xA;&lt;li&gt;&lt;a href=&#34;https://xiangyun.rbind.io/2022/02/spatial-data-visualization/&#34;&gt;空间数据可视化与 R 语言（中篇）&lt;/a&gt; 找各类在线地图服务，结合在线地图绘制空间数据的各类可视化图形。&lt;/li&gt;&#xA;&lt;li&gt;&lt;a href=&#34;https://xiangyun.rbind.io/2023/02/visualize-spatial-data/&#34;&gt;空间数据可视化与 R 语言（下篇）&lt;/a&gt; 不同类型的空间数据和不同的绘制方法。&lt;/li&gt;&#xA;&lt;li&gt;【进阶】&lt;a href=&#34;https://xiangyun.rbind.io/2022/04/choropleth-map/&#34;&gt;地区分布图及其应用&lt;/a&gt; 总结 R 语言中 7 种空间数据可视化的绘图方法。&lt;/li&gt;&#xA;&lt;li&gt;【进阶】&lt;a href=&#34;https://xiangyun.rbind.io/2022/05/choropleth-map-animation/&#34;&gt;R 语言制作地区分布图及其动画&lt;/a&gt; 以动画的方式可视化空间数据（时空数据）。&lt;/li&gt;&#xA;&lt;li&gt;【高阶】&lt;a href=&#34;https://xiangyun.rbind.io/2023/05/nuclear-pollution/&#34;&gt;预测朗格拉普岛核辐射强度的分布&lt;/a&gt; R 语言做空间分析和建模。&lt;/li&gt;&#xA;&lt;li&gt;【进阶】&lt;a href=&#34;https://xiangyun.rbind.io/2025/09/china-population/&#34;&gt;中国常住人口分布图（2023 年市级）&lt;/a&gt; leaflet 包 可视化中国各市的常住人口数及其变化。&lt;/li&gt;&#xA;&lt;li&gt;&lt;a href=&#34;https://xiangyun.rbind.io/2019/07/earthquake/&#34;&gt;地震越来越频繁了吗？&lt;/a&gt; ggplot2 包绘制地图。&lt;/li&gt;&#xA;&lt;li&gt;&lt;a href=&#34;https://xiangyun.rbind.io/2019/06/highcharter-cookbook/&#34;&gt;highcharter 食谱&lt;/a&gt; highcharter 包绘制地图。&lt;/li&gt;&#xA;&lt;/ol&gt;&#xA;&lt;p&gt;今天，用一些 Python 模块绘制一幅邵阳市人口的空间分布图。&lt;/p&gt;</description>
    </item>
    <item>
      <title>命令行工具版本冲突导致 brew 管理失效</title>
      <link>https://xiangyun.rbind.io/2026/03/homebrew/</link>
      <pubDate>Wed, 25 Mar 2026 00:00:00 +0000</pubDate>
      <guid>https://xiangyun.rbind.io/2026/03/homebrew/</guid>
      <description>&lt;p&gt;MacOS Tahoe 是一次 UI 上大改变的版本更新，流动的玻璃质感，我之前忍不住更新了一下。后来，通过系统设置检查更新，发现新的系统和CLT（命令行开发工具），又更新过系统，也更新过 CLT 。不知怎的，发现 brew 安装的 APP 不能用 brew 卸载，而且 brew 安装 app 的时候，有时候还出现错误。&lt;/p&gt;</description>
    </item>
    <item>
      <title>matplotlib 绘制分组折线图</title>
      <link>https://xiangyun.rbind.io/2026/03/matplotlib/</link>
      <pubDate>Tue, 24 Mar 2026 00:00:00 +0000</pubDate>
      <guid>https://xiangyun.rbind.io/2026/03/matplotlib/</guid>
      <description>&lt;p&gt;本文用 matplotlib 绘制一幅分组折线图，所用数据源：国家统计局统计年鉴 &lt;a href=&#34;https://www.stats.gov.cn/sj/ndsj/2025/indexch.htm&#34; class=&#34;uri&#34;&gt;https://www.stats.gov.cn/sj/ndsj/2025/indexch.htm&lt;/a&gt; 。想要按私营单位与非私营单位分组展示2010-2024年房价与税前人均年收入的比值的变化趋势，即一般地，一个人需要多少年不吃不喝才能攒够一笔城里买房的钱。&lt;/p&gt;</description>
    </item>
    <item>
      <title>A/B 实验之统计指标的计算</title>
      <link>https://xiangyun.rbind.io/2026/03/ab-testing/</link>
      <pubDate>Thu, 19 Mar 2026 00:00:00 +0000</pubDate>
      <guid>https://xiangyun.rbind.io/2026/03/ab-testing/</guid>
      <description>&lt;div id=&#34;TOC&#34;&gt;&#xA;&lt;ul&gt;&#xA;&lt;li&gt;&lt;a href=&#34;#delta&#34; id=&#34;toc-delta&#34;&gt;&lt;span class=&#34;toc-section-number&#34;&gt;1&lt;/span&gt; Delta 方法&lt;/a&gt;&lt;/li&gt;&#xA;&lt;li&gt;&lt;a href=&#34;#bootstrap&#34; id=&#34;toc-bootstrap&#34;&gt;&lt;span class=&#34;toc-section-number&#34;&gt;2&lt;/span&gt; Bootstrap 方法&lt;/a&gt;&lt;/li&gt;&#xA;&lt;li&gt;&lt;a href=&#34;#two-sample&#34; id=&#34;toc-two-sample&#34;&gt;&lt;span class=&#34;toc-section-number&#34;&gt;3&lt;/span&gt; 两样本的均值检验&lt;/a&gt;&lt;/li&gt;&#xA;&lt;li&gt;&lt;a href=&#34;#bib&#34; id=&#34;toc-bib&#34;&gt;&lt;span class=&#34;toc-section-number&#34;&gt;4&lt;/span&gt; 参考文献&lt;/a&gt;&lt;/li&gt;&#xA;&lt;/ul&gt;&#xA;&lt;/div&gt;&#xA;&#xA;&lt;p&gt;去年 12 月份中旬，面试淘宝闪购的一个数据科学家职位，考察内容主要分三块 SQL、Python 和 A/B 实验。发现自己对胸有成竹的东西的忽视，以至于在小问题上翻船了。有必要回顾一下 A/B 实验的相关内容，本文介绍 A/B 实验场景中，遇到复杂指标的时候，如何做统计分析。其核心是如何&lt;strong&gt;估计&lt;/strong&gt;一个随机变量的函数的分布，真实的分布是无法获得的，只能根据现有的数据去近似，Delta 方法和 Bootstrap 方法。&lt;/p&gt;</description>
    </item>
    <item>
      <title>陈忠实与《白鹿原》</title>
      <link>https://xiangyun.rbind.io/2026/03/the-plain-of-white-deer/</link>
      <pubDate>Sun, 15 Mar 2026 00:00:00 +0000</pubDate>
      <guid>https://xiangyun.rbind.io/2026/03/the-plain-of-white-deer/</guid>
      <description>&lt;nav id=&#34;TableOfContents&#34;&gt;&#xA;  &lt;ul&gt;&#xA;    &lt;li&gt;&#xA;      &lt;ul&gt;&#xA;        &lt;li&gt;&lt;a href=&#34;#小说中的历史背景&#34;&gt;小说中的历史背景&lt;/a&gt;&lt;/li&gt;&#xA;        &lt;li&gt;&lt;a href=&#34;#白嘉轩后来引以为豪壮的是一生里娶过七房女人&#34;&gt;白嘉轩后来引以为豪壮的是一生里娶过七房女人&lt;/a&gt;&lt;/li&gt;&#xA;        &lt;li&gt;&lt;a href=&#34;#中国乡村社会运动简史&#34;&gt;中国乡村社会运动简史&lt;/a&gt;&lt;/li&gt;&#xA;        &lt;li&gt;&lt;a href=&#34;#近乎完美的知识分子形象朱先生&#34;&gt;近乎完美的知识分子形象：朱先生&lt;/a&gt;&lt;/li&gt;&#xA;        &lt;li&gt;&lt;a href=&#34;#从书里的农民现实中的农民&#34;&gt;从书里的农民现实中的农民&lt;/a&gt;&#xA;          &lt;ul&gt;&#xA;            &lt;li&gt;&lt;a href=&#34;#无人久久穷有人穷不久&#34;&gt;【无人久久穷，有人穷不久】&lt;/a&gt;&lt;/li&gt;&#xA;            &lt;li&gt;&lt;a href=&#34;#富不过三代穷不过五服&#34;&gt;【富不过三代，穷不过五服】&lt;/a&gt;&lt;/li&gt;&#xA;            &lt;li&gt;&lt;a href=&#34;#传宗接代养儿防老&#34;&gt;【传宗接代，养儿防老】&lt;/a&gt;&lt;/li&gt;&#xA;            &lt;li&gt;&lt;a href=&#34;#一人得道鸡犬升天&#34;&gt;【一人得道，鸡犬升天】&lt;/a&gt;&lt;/li&gt;&#xA;          &lt;/ul&gt;&#xA;        &lt;/li&gt;&#xA;      &lt;/ul&gt;&#xA;    &lt;/li&gt;&#xA;  &lt;/ul&gt;&#xA;&lt;/nav&gt;&#xA;&#xA;&lt;blockquote&gt;&#xA;&lt;p&gt;按语：这绝对是一篇迟到的读后感，我今天从未发布的博客里翻出来，起因是 earfanfan 的最近几次鞭策。我翻出来这个草稿，发现之前还胡乱写了不少，再花些功夫应该快速能结项。此外，一个重要原因是刚度过一次&lt;a href=&#34;https://yihui.org/cn/2025/12/chess-piece/&#34;&gt;精神危机&lt;/a&gt;，我有心力再度拿起笔来写这几乎遗忘的读后感。《白鹿原》的书我看了两遍，第一遍看的是新版，是1998年获第四届茅盾文学奖时的本子，后了解到还有之前的一个版本，即 1993 年出版的一个版本。据说，当时为了通过评委的审核要求，做了一些删减，我抱着好奇的心态，在潘家园地摊上淘了一本，也看了一遍。两个版本的书，从书的装帧质量上来看，老版本纸张更好，耐翻，封面设计更有韵味，是一个满脸沧桑的老人形象，这和作者陈忠实倒是有几分相似。今年，在西西弗书店，偶然发现还有一个该书店特供的一个版本，摆出来的试读本上手感觉质量不错。&lt;/p&gt;</description>
    </item>
    <item>
      <title>我读书的故事（Doing）</title>
      <link>https://xiangyun.rbind.io/2026/01/history-of-books/</link>
      <pubDate>Wed, 28 Jan 2026 00:00:00 +0000</pubDate>
      <guid>https://xiangyun.rbind.io/2026/01/history-of-books/</guid>
      <description>&lt;p&gt;柴静在《看见》一书里引用崔永元在《我的抗战》发布会上说的一段话。&lt;/p&gt;&#xA;&lt;blockquote&gt;&#xA;&lt;p&gt;我现在想，我2002年为什么得病？就是老想不该想的事情，现在为什么快乐，就是不想那些事，只想怎么把该做的事情做好，这一点可能更重要。&lt;/p&gt;</description>
    </item>
    <item>
      <title>未完成的书单 2026</title>
      <link>https://xiangyun.rbind.io/2026/01/unfinished-book-list/</link>
      <pubDate>Sat, 10 Jan 2026 00:00:00 +0000</pubDate>
      <guid>https://xiangyun.rbind.io/2026/01/unfinished-book-list/</guid>
      <description>&lt;p&gt;历年未完成的书单见&lt;a href=&#34;https://xiangyun.rbind.io/2025/07/unfinished-book-list/&#34;&gt;2025年&lt;/a&gt;、&lt;a href=&#34;https://xiangyun.rbind.io/2024/12/unfinished-book-list/&#34;&gt;2024年&lt;/a&gt;、&lt;a href=&#34;https://xiangyun.rbind.io/2023/12/unfinished-book-list/&#34;&gt;2023年&lt;/a&gt;、&lt;a href=&#34;https://xiangyun.rbind.io/2022/12/unfinished-book-list/&#34;&gt;2022年及以前&lt;/a&gt;。&lt;/p&gt;&#xA;&lt;p&gt;计算机&lt;/p&gt;&#xA;&lt;ul&gt;&#xA;&lt;li&gt;&lt;input disabled=&#34;&#34; type=&#34;checkbox&#34;&gt; 【美国】《关键迭代：可信赖的线上对照实验》Ron Kohavi 、Diana Tang 和 Ya Xu 著。 微软实验设计的经验和方法。&lt;/li&gt;&#xA;&lt;li&gt;&lt;input disabled=&#34;&#34; type=&#34;checkbox&#34;&gt; 【日本】《SQL 进阶教程》MICK 著/吴彦昌、侯振龙译&lt;/li&gt;&#xA;&lt;/ul&gt;&#xA;&lt;p&gt;社会学&lt;/p&gt;</description>
    </item>
    <item>
      <title>生活是理想的偏离</title>
      <link>https://xiangyun.rbind.io/2026/01/life-not-ideal/</link>
      <pubDate>Sat, 10 Jan 2026 00:00:00 +0000</pubDate>
      <guid>https://xiangyun.rbind.io/2026/01/life-not-ideal/</guid>
      <description>&lt;p&gt;2025 年的收获来自心智成长，知道生活是理想的偏离，偏离就会有矛盾。&lt;/p&gt;&#xA;&lt;p&gt;现实的生活是单身的时候感到孤独羡慕别人出双入对，结婚后觉得琐碎繁杂羡慕人家单身自由（我还没结过婚，但看到过进入婚姻状态的真人、假人）。在职的时候劳心劳力，在阳光明媚的时候伏案敲代码和开不完的会，离职后不久就感到生活的压力，也没心情去仰望万里无云的晴空。理想的生活是单身的时候不感到孤单，不单身的时候可以来一场想走就走的旅行。&lt;/p&gt;</description>
    </item>
    <item>
      <title>scikit-learn 做机器学习</title>
      <link>https://xiangyun.rbind.io/2025/11/scikit-learn/</link>
      <pubDate>Sat, 01 Nov 2025 00:00:00 +0000</pubDate>
      <guid>https://xiangyun.rbind.io/2025/11/scikit-learn/</guid>
      <description>&lt;div id=&#34;TOC&#34;&gt;&#xA;&lt;ul&gt;&#xA;&lt;li&gt;&lt;a href=&#34;#%E5%87%86%E5%A4%87&#34; id=&#34;toc-准备&#34;&gt;&lt;span class=&#34;toc-section-number&#34;&gt;1&lt;/span&gt; 准备&lt;/a&gt;&lt;/li&gt;&#xA;&lt;li&gt;&lt;a href=&#34;#%E5%88%86%E7%B1%BB%E6%A8%A1%E5%9E%8B&#34; id=&#34;toc-分类模型&#34;&gt;&lt;span class=&#34;toc-section-number&#34;&gt;2&lt;/span&gt; 分类模型&lt;/a&gt;&#xA;&lt;ul&gt;&#xA;&lt;li&gt;&lt;a href=&#34;#%E4%B8%8D%E5%B8%A6%E6%83%A9%E7%BD%9A%E9%A1%B9&#34; id=&#34;toc-不带惩罚项&#34;&gt;&lt;span class=&#34;toc-section-number&#34;&gt;2.1&lt;/span&gt; 不带惩罚项&lt;/a&gt;&lt;/li&gt;&#xA;&lt;li&gt;&lt;a href=&#34;#%E5%B8%A6-l2-%E5%B2%AD%E6%83%A9%E7%BD%9A&#34; id=&#34;toc-带-l2-岭惩罚&#34;&gt;&lt;span class=&#34;toc-section-number&#34;&gt;2.2&lt;/span&gt; 带 L2 （岭）惩罚&lt;/a&gt;&lt;/li&gt;&#xA;&lt;li&gt;&lt;a href=&#34;#%E8%B6%85%E5%8F%82%E6%95%B0%E5%AF%BB%E4%BC%98&#34; id=&#34;toc-超参数寻优&#34;&gt;&lt;span class=&#34;toc-section-number&#34;&gt;2.3&lt;/span&gt; 超参数寻优&lt;/a&gt;&lt;/li&gt;&#xA;&lt;li&gt;&lt;a href=&#34;#Random-Forest&#34; id=&#34;toc-Random-Forest&#34;&gt;&lt;span class=&#34;toc-section-number&#34;&gt;2.4&lt;/span&gt; 随机森林&lt;/a&gt;&lt;/li&gt;&#xA;&lt;li&gt;&lt;a href=&#34;#Gradient-Boosting&#34; id=&#34;toc-Gradient-Boosting&#34;&gt;&lt;span class=&#34;toc-section-number&#34;&gt;2.5&lt;/span&gt; 梯度提升&lt;/a&gt;&lt;/li&gt;&#xA;&lt;/ul&gt;&lt;/li&gt;&#xA;&lt;li&gt;&lt;a href=&#34;#%E8%BF%90%E8%A1%8C%E7%8E%AF%E5%A2%83&#34; id=&#34;toc-运行环境&#34;&gt;&lt;span class=&#34;toc-section-number&#34;&gt;3&lt;/span&gt; 运行环境&lt;/a&gt;&lt;/li&gt;&#xA;&lt;li&gt;&lt;a href=&#34;#%E5%8F%82%E8%80%83%E6%96%87%E7%8C%AE&#34; id=&#34;toc-参考文献&#34;&gt;&lt;span class=&#34;toc-section-number&#34;&gt;4&lt;/span&gt; 参考文献&lt;/a&gt;&lt;/li&gt;&#xA;&lt;/ul&gt;&#xA;&lt;/div&gt;&#xA;&#xA;&lt;p&gt;本文基于 iris 数据集介绍 scikit-learn (&lt;a href=&#34;https://scikit-learn.org/stable/&#34; class=&#34;uri&#34;&gt;https://scikit-learn.org/stable/&lt;/a&gt;) 的简单用法，并提供 R 语言的等价表示。&lt;/p&gt;</description>
    </item>
    <item>
      <title>Tensorflow 的张量（多维数组）操作</title>
      <link>https://xiangyun.rbind.io/2025/10/tensorflow/</link>
      <pubDate>Fri, 31 Oct 2025 00:00:00 +0000</pubDate>
      <guid>https://xiangyun.rbind.io/2025/10/tensorflow/</guid>
      <description>&lt;div id=&#34;TOC&#34;&gt;&#xA;&lt;ul&gt;&#xA;&lt;li&gt;&lt;a href=&#34;#%E5%87%86%E5%A4%87&#34; id=&#34;toc-准备&#34;&gt;&lt;span class=&#34;toc-section-number&#34;&gt;1&lt;/span&gt; 准备&lt;/a&gt;&lt;/li&gt;&#xA;&lt;li&gt;&lt;a href=&#34;#%E5%BC%A0%E9%87%8F%E6%93%8D%E4%BD%9C&#34; id=&#34;toc-张量操作&#34;&gt;&lt;span class=&#34;toc-section-number&#34;&gt;2&lt;/span&gt; 张量操作&lt;/a&gt;&#xA;&lt;ul&gt;&#xA;&lt;li&gt;&lt;a href=&#34;#%E5%9F%BA%E7%A1%80%E6%93%8D%E4%BD%9C&#34; id=&#34;toc-基础操作&#34;&gt;&lt;span class=&#34;toc-section-number&#34;&gt;2.1&lt;/span&gt; 基础操作&lt;/a&gt;&lt;/li&gt;&#xA;&lt;li&gt;&lt;a href=&#34;#%E7%BA%BF%E6%80%A7%E4%BB%A3%E6%95%B0&#34; id=&#34;toc-线性代数&#34;&gt;&lt;span class=&#34;toc-section-number&#34;&gt;2.2&lt;/span&gt; 线性代数&lt;/a&gt;&#xA;&lt;ul&gt;&#xA;&lt;li&gt;&lt;a href=&#34;#svd-%E5%88%86%E8%A7%A3&#34; id=&#34;toc-svd-分解&#34;&gt;&lt;span class=&#34;toc-section-number&#34;&gt;2.2.1&lt;/span&gt; SVD 分解&lt;/a&gt;&lt;/li&gt;&#xA;&lt;li&gt;&lt;a href=&#34;#qr-%E5%88%86%E8%A7%A3&#34; id=&#34;toc-qr-分解&#34;&gt;&lt;span class=&#34;toc-section-number&#34;&gt;2.2.2&lt;/span&gt; QR 分解&lt;/a&gt;&lt;/li&gt;&#xA;&lt;/ul&gt;&lt;/li&gt;&#xA;&lt;/ul&gt;&lt;/li&gt;&#xA;&lt;li&gt;&lt;a href=&#34;#%E6%95%B0%E5%80%BC%E4%BC%98%E5%8C%96&#34; id=&#34;toc-数值优化&#34;&gt;&lt;span class=&#34;toc-section-number&#34;&gt;3&lt;/span&gt; 数值优化&lt;/a&gt;&lt;/li&gt;&#xA;&lt;/ul&gt;&#xA;&lt;/div&gt;&#xA;&#xA;&lt;div id=&#34;准备&#34; class=&#34;section level1&#34; number=&#34;1&#34;&gt;&#xA;&lt;h1&gt;&lt;span class=&#34;header-section-number&#34;&gt;1&lt;/span&gt; 准备&lt;/h1&gt;&#xA;&lt;p&gt;创建数组&lt;/p&gt;&#xA;&lt;pre class=&#34;python&#34;&gt;&lt;code&gt;import tensorflow as tf&#xA;A = tf.constant([[1.0, -1.0], [1.0, 1.0]])&#xA;A&lt;/code&gt;&lt;/pre&gt;&#xA;&lt;pre&gt;&lt;code&gt;## &amp;lt;tf.Tensor: shape=(2, 2), dtype=float32, numpy=&#xA;## array([[ 1., -1.],&#xA;##        [ 1.,  1.]], dtype=float32)&amp;gt;&lt;/code&gt;&lt;/pre&gt;&#xA;&lt;pre class=&#34;python&#34;&gt;&lt;code&gt;import numpy as np&#xA;a = np.array([[1., -1.], [1., 1.]])&#xA;a&lt;/code&gt;&lt;/pre&gt;&#xA;&lt;pre&gt;&lt;code&gt;## array([[ 1., -1.],&#xA;##        [ 1.,  1.]])&lt;/code&gt;&lt;/pre&gt;&#xA;&lt;/div&gt;&#xA;&lt;div id=&#34;张量操作&#34; class=&#34;section level1&#34; number=&#34;2&#34;&gt;&#xA;&lt;h1&gt;&lt;span class=&#34;header-section-number&#34;&gt;2&lt;/span&gt; 张量操作&lt;/h1&gt;&#xA;&lt;div id=&#34;基础操作&#34; class=&#34;section level2&#34; number=&#34;2.1&#34;&gt;&#xA;&lt;h2&gt;&lt;span class=&#34;header-section-number&#34;&gt;2.1&lt;/span&gt; 基础操作&lt;/h2&gt;&#xA;&lt;p&gt;均值和矩阵乘法&lt;/p&gt;</description>
    </item>
    <item>
      <title>SciPy 做科学计算</title>
      <link>https://xiangyun.rbind.io/2025/10/scipy/</link>
      <pubDate>Sat, 18 Oct 2025 00:00:00 +0000</pubDate>
      <guid>https://xiangyun.rbind.io/2025/10/scipy/</guid>
      <description>&lt;div id=&#34;TOC&#34;&gt;&#xA;&lt;ul&gt;&#xA;&lt;li&gt;&lt;a href=&#34;#%E7%BA%BF%E6%80%A7%E4%BB%A3%E6%95%B0&#34; id=&#34;toc-线性代数&#34;&gt;&lt;span class=&#34;toc-section-number&#34;&gt;1&lt;/span&gt; 线性代数&lt;/a&gt;&lt;/li&gt;&#xA;&lt;li&gt;&lt;a href=&#34;#%E7%A7%AF%E5%88%86&#34; id=&#34;toc-积分&#34;&gt;&lt;span class=&#34;toc-section-number&#34;&gt;2&lt;/span&gt; 积分&lt;/a&gt;&lt;/li&gt;&#xA;&lt;li&gt;&lt;a href=&#34;#%E4%BC%98%E5%8C%96&#34; id=&#34;toc-优化&#34;&gt;&lt;span class=&#34;toc-section-number&#34;&gt;3&lt;/span&gt; 优化&lt;/a&gt;&lt;/li&gt;&#xA;&lt;li&gt;&lt;a href=&#34;#%E7%A8%80%E7%96%8F%E6%95%B0%E7%BB%84&#34; id=&#34;toc-稀疏数组&#34;&gt;&lt;span class=&#34;toc-section-number&#34;&gt;4&lt;/span&gt; 稀疏数组&lt;/a&gt;&lt;/li&gt;&#xA;&lt;li&gt;&lt;a href=&#34;#%E7%BB%9F%E8%AE%A1&#34; id=&#34;toc-统计&#34;&gt;&lt;span class=&#34;toc-section-number&#34;&gt;5&lt;/span&gt; 统计&lt;/a&gt;&lt;/li&gt;&#xA;&lt;/ul&gt;&#xA;&lt;/div&gt;&#xA;&#xA;&lt;style type=&#34;text/css&#34;&gt;&#xA;.columns {&#xA;  display: flex;&#xA;}&#xA;&lt;/style&gt;&#xA;&lt;p&gt;&lt;a href=&#34;https://scipy.org&#34;&gt;SciPy&lt;/a&gt; 是基于 NumPy 做科学计算的 Python 模块，它的官网没有类似 NumPy 和 Pandas 的快速入门文档，但有一个按功能分类的&lt;a href=&#34;https://docs.scipy.org/doc/scipy/tutorial/index.html#user-guide&#34;&gt;用户指南&lt;/a&gt;。本文介绍 SciPy 提供的基础算法，涵盖优化、积分、插值、特征值问题、代数方程、微分方程、统计学等功能。&lt;/p&gt;</description>
    </item>
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      <title>NumPy 快速入门</title>
      <link>https://xiangyun.rbind.io/2025/10/numpy/</link>
      <pubDate>Fri, 17 Oct 2025 00:00:00 +0000</pubDate>
      <guid>https://xiangyun.rbind.io/2025/10/numpy/</guid>
      <description>&lt;div id=&#34;TOC&#34;&gt;&#xA;&lt;ul&gt;&#xA;&lt;li&gt;&lt;a href=&#34;#%E5%9F%BA%E7%A1%80&#34; id=&#34;toc-基础&#34;&gt;&lt;span class=&#34;toc-section-number&#34;&gt;1&lt;/span&gt; 基础&lt;/a&gt;&#xA;&lt;ul&gt;&#xA;&lt;li&gt;&lt;a href=&#34;#%E4%B8%80%E4%B8%AA%E4%BE%8B%E5%AD%90&#34; id=&#34;toc-一个例子&#34;&gt;&lt;span class=&#34;toc-section-number&#34;&gt;1.1&lt;/span&gt; 一个例子&lt;/a&gt;&lt;/li&gt;&#xA;&lt;li&gt;&lt;a href=&#34;#%E5%88%9B%E5%BB%BA%E6%95%B0%E7%BB%84&#34; id=&#34;toc-创建数组&#34;&gt;&lt;span class=&#34;toc-section-number&#34;&gt;1.2&lt;/span&gt; 创建数组&lt;/a&gt;&lt;/li&gt;&#xA;&lt;li&gt;&lt;a href=&#34;#%E6%89%93%E5%8D%B0%E6%95%B0%E7%BB%84&#34; id=&#34;toc-打印数组&#34;&gt;&lt;span class=&#34;toc-section-number&#34;&gt;1.3&lt;/span&gt; 打印数组&lt;/a&gt;&lt;/li&gt;&#xA;&lt;li&gt;&lt;a href=&#34;#%E5%9F%BA%E6%9C%AC%E6%93%8D%E4%BD%9C&#34; id=&#34;toc-基本操作&#34;&gt;&lt;span class=&#34;toc-section-number&#34;&gt;1.4&lt;/span&gt; 基本操作&lt;/a&gt;&lt;/li&gt;&#xA;&lt;li&gt;&lt;a href=&#34;#%E9%80%9A%E7%94%A8%E5%87%BD%E6%95%B0&#34; id=&#34;toc-通用函数&#34;&gt;&lt;span class=&#34;toc-section-number&#34;&gt;1.5&lt;/span&gt; 通用函数&lt;/a&gt;&lt;/li&gt;&#xA;&lt;li&gt;&lt;a href=&#34;#%E7%B4%A2%E5%BC%95%E5%88%87%E7%89%87%E5%92%8C%E8%BF%AD%E4%BB%A3&#34; id=&#34;toc-索引切片和迭代&#34;&gt;&lt;span class=&#34;toc-section-number&#34;&gt;1.6&lt;/span&gt; 索引、切片和迭代&lt;/a&gt;&lt;/li&gt;&#xA;&lt;/ul&gt;&lt;/li&gt;&#xA;&lt;li&gt;&lt;a href=&#34;#%E6%95%B0%E7%BB%84%E5%BD%A2%E7%8A%B6%E6%93%8D%E4%BD%9C&#34; id=&#34;toc-数组形状操作&#34;&gt;&lt;span class=&#34;toc-section-number&#34;&gt;2&lt;/span&gt; 数组形状操作&lt;/a&gt;&#xA;&lt;ul&gt;&#xA;&lt;li&gt;&lt;a href=&#34;#%E6%94%B9%E5%8F%98%E6%95%B0%E7%BB%84%E7%9A%84%E5%BD%A2%E7%8A%B6&#34; id=&#34;toc-改变数组的形状&#34;&gt;&lt;span class=&#34;toc-section-number&#34;&gt;2.1&lt;/span&gt; 改变数组的形状&lt;/a&gt;&lt;/li&gt;&#xA;&lt;li&gt;&lt;a href=&#34;#%E5%A0%86%E5%8F%A0%E5%90%88%E5%B9%B6%E6%95%B0%E7%BB%84&#34; id=&#34;toc-堆叠合并数组&#34;&gt;&lt;span class=&#34;toc-section-number&#34;&gt;2.2&lt;/span&gt; 堆叠合并数组&lt;/a&gt;&lt;/li&gt;&#xA;&lt;li&gt;&lt;a href=&#34;#%E6%8B%86%E5%88%86%E6%95%B0%E7%BB%84&#34; id=&#34;toc-拆分数组&#34;&gt;&lt;span class=&#34;toc-section-number&#34;&gt;2.3&lt;/span&gt; 拆分数组&lt;/a&gt;&lt;/li&gt;&#xA;&lt;/ul&gt;&lt;/li&gt;&#xA;&lt;li&gt;&lt;a href=&#34;#%E6%8B%B7%E8%B4%9D%E5%92%8C%E8%A7%86%E5%9B%BE&#34; id=&#34;toc-拷贝和视图&#34;&gt;&lt;span class=&#34;toc-section-number&#34;&gt;3&lt;/span&gt; 拷贝和视图&lt;/a&gt;&#xA;&lt;ul&gt;&#xA;&lt;li&gt;&lt;a href=&#34;#%E6%97%A0%E6%8B%B7%E8%B4%9D&#34; id=&#34;toc-无拷贝&#34;&gt;&lt;span class=&#34;toc-section-number&#34;&gt;3.1&lt;/span&gt; 无拷贝&lt;/a&gt;&lt;/li&gt;&#xA;&lt;li&gt;&lt;a href=&#34;#%E8%A7%86%E5%9B%BE%E5%92%8C%E6%B5%85%E6%8B%B7%E8%B4%9D&#34; id=&#34;toc-视图和浅拷贝&#34;&gt;&lt;span class=&#34;toc-section-number&#34;&gt;3.2&lt;/span&gt; 视图和浅拷贝&lt;/a&gt;&lt;/li&gt;&#xA;&lt;li&gt;&lt;a href=&#34;#%E6%B7%B1%E6%8B%B7%E8%B4%9D&#34; id=&#34;toc-深拷贝&#34;&gt;&lt;span class=&#34;toc-section-number&#34;&gt;3.3&lt;/span&gt; 深拷贝&lt;/a&gt;&lt;/li&gt;&#xA;&lt;/ul&gt;&lt;/li&gt;&#xA;&lt;li&gt;&lt;a href=&#34;#%E9%AB%98%E7%BA%A7%E7%B4%A2%E5%BC%95%E5%92%8C%E7%B4%A2%E5%BC%95%E6%8A%80%E5%B7%A7&#34; id=&#34;toc-高级索引和索引技巧&#34;&gt;&lt;span class=&#34;toc-section-number&#34;&gt;4&lt;/span&gt; 高级索引和索引技巧&lt;/a&gt;&#xA;&lt;ul&gt;&#xA;&lt;li&gt;&lt;a href=&#34;#%E7%94%A8%E7%B4%A2%E5%BC%95%E6%95%B0%E7%BB%84%E6%9D%A5%E7%B4%A2%E5%BC%95&#34; id=&#34;toc-用索引数组来索引&#34;&gt;&lt;span class=&#34;toc-section-number&#34;&gt;4.1&lt;/span&gt; 用索引数组来索引&lt;/a&gt;&lt;/li&gt;&#xA;&lt;/ul&gt;&lt;/li&gt;&#xA;&lt;/ul&gt;&#xA;&lt;/div&gt;&#xA;&#xA;&lt;style type=&#34;text/css&#34;&gt;&#xA;.columns {&#xA;  display: flex;&#xA;}&#xA;&lt;/style&gt;&#xA;&lt;p&gt;本文继&lt;a href=&#34;https://xiangyun.rbind.io/2025/10/pandas&#34;&gt;《10分钟入门pandas》&lt;/a&gt;之后，又一篇快速入门 Python 模块的文章，来自 NumPy 的官网&lt;a href=&#34;https://numpy.org/doc/stable/user/quickstart.html&#34;&gt;NumPy quickstart&lt;/a&gt;，也是要同步添加 R 代码实现。&lt;/p&gt;</description>
    </item>
    <item>
      <title>10分钟入门pandas</title>
      <link>https://xiangyun.rbind.io/2025/10/pandas/</link>
      <pubDate>Tue, 07 Oct 2025 00:00:00 +0000</pubDate>
      <guid>https://xiangyun.rbind.io/2025/10/pandas/</guid>
      <description>&lt;div id=&#34;TOC&#34;&gt;&#xA;&lt;ul&gt;&#xA;&lt;li&gt;&lt;a href=&#34;#%E5%9F%BA%E6%9C%AC%E7%9A%84%E6%95%B0%E6%8D%AE%E7%BB%93%E6%9E%84&#34; id=&#34;toc-基本的数据结构&#34;&gt;&lt;span class=&#34;toc-section-number&#34;&gt;1&lt;/span&gt; 基本的数据结构&lt;/a&gt;&lt;/li&gt;&#xA;&lt;li&gt;&lt;a href=&#34;#%E5%88%9B%E5%BB%BA%E5%AF%B9%E8%B1%A1&#34; id=&#34;toc-创建对象&#34;&gt;&lt;span class=&#34;toc-section-number&#34;&gt;2&lt;/span&gt; 创建对象&lt;/a&gt;&lt;/li&gt;&#xA;&lt;li&gt;&lt;a href=&#34;#%E6%9F%A5%E7%9C%8B%E6%95%B0%E6%8D%AE&#34; id=&#34;toc-查看数据&#34;&gt;&lt;span class=&#34;toc-section-number&#34;&gt;3&lt;/span&gt; 查看数据&lt;/a&gt;&lt;/li&gt;&#xA;&lt;li&gt;&lt;a href=&#34;#%E7%AD%9B%E9%80%89&#34; id=&#34;toc-筛选&#34;&gt;&lt;span class=&#34;toc-section-number&#34;&gt;4&lt;/span&gt; 筛选&lt;/a&gt;&#xA;&lt;ul&gt;&#xA;&lt;li&gt;&lt;a href=&#34;#%E6%8F%90%E5%8F%96%E5%85%83%E7%B4%A0&#34; id=&#34;toc-提取元素&#34;&gt;&lt;span class=&#34;toc-section-number&#34;&gt;4.1&lt;/span&gt; 提取元素&lt;/a&gt;&lt;/li&gt;&#xA;&lt;li&gt;&lt;a href=&#34;#%E6%8C%89%E5%88%97%E5%90%8D%E7%AD%9B%E9%80%89&#34; id=&#34;toc-按列名筛选&#34;&gt;&lt;span class=&#34;toc-section-number&#34;&gt;4.2&lt;/span&gt; 按列名筛选&lt;/a&gt;&lt;/li&gt;&#xA;&lt;li&gt;&lt;a href=&#34;#%E6%8C%89%E4%BD%8D%E7%BD%AE%E7%AD%9B%E9%80%89&#34; id=&#34;toc-按位置筛选&#34;&gt;&lt;span class=&#34;toc-section-number&#34;&gt;4.3&lt;/span&gt; 按位置筛选&lt;/a&gt;&lt;/li&gt;&#xA;&lt;li&gt;&lt;a href=&#34;#%E6%8C%89%E5%B8%83%E5%B0%94%E7%B4%A2%E5%BC%95%E7%AD%9B%E9%80%89&#34; id=&#34;toc-按布尔索引筛选&#34;&gt;&lt;span class=&#34;toc-section-number&#34;&gt;4.4&lt;/span&gt; 按布尔索引筛选&lt;/a&gt;&lt;/li&gt;&#xA;&lt;li&gt;&lt;a href=&#34;#%E8%B5%8B%E5%80%BC&#34; id=&#34;toc-赋值&#34;&gt;&lt;span class=&#34;toc-section-number&#34;&gt;4.5&lt;/span&gt; 赋值&lt;/a&gt;&lt;/li&gt;&#xA;&lt;/ul&gt;&lt;/li&gt;&#xA;&lt;li&gt;&lt;a href=&#34;#%E7%BC%BA%E5%A4%B1%E6%95%B0%E6%8D%AE&#34; id=&#34;toc-缺失数据&#34;&gt;&lt;span class=&#34;toc-section-number&#34;&gt;5&lt;/span&gt; 缺失数据&lt;/a&gt;&lt;/li&gt;&#xA;&lt;li&gt;&lt;a href=&#34;#%E7%AE%97%E5%AD%90&#34; id=&#34;toc-算子&#34;&gt;&lt;span class=&#34;toc-section-number&#34;&gt;6&lt;/span&gt; 算子&lt;/a&gt;&#xA;&lt;ul&gt;&#xA;&lt;li&gt;&lt;a href=&#34;#%E7%BB%9F%E8%AE%A1&#34; id=&#34;toc-统计&#34;&gt;&lt;span class=&#34;toc-section-number&#34;&gt;6.1&lt;/span&gt; 统计&lt;/a&gt;&lt;/li&gt;&#xA;&lt;/ul&gt;&lt;/li&gt;&#xA;&lt;li&gt;&lt;a href=&#34;#%E5%90%88%E5%B9%B6&#34; id=&#34;toc-合并&#34;&gt;&lt;span class=&#34;toc-section-number&#34;&gt;7&lt;/span&gt; 合并&lt;/a&gt;&#xA;&lt;ul&gt;&#xA;&lt;li&gt;&lt;a href=&#34;#%E6%8B%BC%E6%8E%A5&#34; id=&#34;toc-拼接&#34;&gt;&lt;span class=&#34;toc-section-number&#34;&gt;7.1&lt;/span&gt; 拼接&lt;/a&gt;&lt;/li&gt;&#xA;&lt;li&gt;&lt;a href=&#34;#%E5%85%B3%E8%81%94&#34; id=&#34;toc-关联&#34;&gt;&lt;span class=&#34;toc-section-number&#34;&gt;7.2&lt;/span&gt; 关联&lt;/a&gt;&lt;/li&gt;&#xA;&lt;/ul&gt;&lt;/li&gt;&#xA;&lt;li&gt;&lt;a href=&#34;#%E8%81%9A%E5%90%88&#34; id=&#34;toc-聚合&#34;&gt;&lt;span class=&#34;toc-section-number&#34;&gt;8&lt;/span&gt; 聚合&lt;/a&gt;&lt;/li&gt;&#xA;&lt;li&gt;&lt;a href=&#34;#%E9%87%8D%E5%A1%91&#34; id=&#34;toc-重塑&#34;&gt;&lt;span class=&#34;toc-section-number&#34;&gt;9&lt;/span&gt; 重塑&lt;/a&gt;&#xA;&lt;ul&gt;&#xA;&lt;li&gt;&lt;a href=&#34;#stack-%E5%AE%BD%E6%A0%BC%E5%BC%8F%E5%8F%98%E9%95%BF%E6%A0%BC%E5%BC%8F&#34; id=&#34;toc-stack-宽格式变长格式&#34;&gt;&lt;span class=&#34;toc-section-number&#34;&gt;9.1&lt;/span&gt; &lt;code&gt;stack&lt;/code&gt; 宽格式变长格式&lt;/a&gt;&lt;/li&gt;&#xA;&lt;li&gt;&lt;a href=&#34;#pivot_table-%E9%95%BF%E6%A0%BC%E5%BC%8F%E5%8F%98%E5%AE%BD%E6%A0%BC%E5%BC%8F&#34; id=&#34;toc-pivot_table-长格式变宽格式&#34;&gt;&lt;span class=&#34;toc-section-number&#34;&gt;9.2&lt;/span&gt; &lt;code&gt;pivot_table&lt;/code&gt; 长格式变宽格式&lt;/a&gt;&lt;/li&gt;&#xA;&lt;/ul&gt;&lt;/li&gt;&#xA;&lt;/ul&gt;&#xA;&lt;/div&gt;&#xA;&#xA;&lt;style type=&#34;text/css&#34;&gt;&#xA;.columns {&#xA;  display: flex;&#xA;}&#xA;&lt;/style&gt;&#xA;&lt;p&gt;这是为 Pandas 新用户准备的&lt;a href=&#34;https://pandas.pydata.org/docs/user_guide/10min.html&#34;&gt;简短的入门介绍&lt;/a&gt;，我补充了对应的 R 语言实现。对 R 语言用户来说是熟悉 Python 语言的机会，对 Python 用户来说是了解 R 语言的机会 – 左手用 R 右手用 Python 。&lt;/p&gt;</description>
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      <title>可视化局部多项式回归结果</title>
      <link>https://xiangyun.rbind.io/2025/10/vis-loess/</link>
      <pubDate>Tue, 07 Oct 2025 00:00:00 +0000</pubDate>
      <guid>https://xiangyun.rbind.io/2025/10/vis-loess/</guid>
      <description>&lt;p&gt;复现 ISLR (《Introduction to Statistical Learning with&#xA;Applications in R》) 书中图 2.3 — 收入关于受教育年限、工作资历的关系。&lt;/p&gt;&#xA;&lt;pre class=&#34;r&#34;&gt;&lt;code&gt;library(readr)&#xA;# https://github.com/rghan/ISLR/blob/master/Income2.csv&#xA;Income &amp;lt;- read_csv(&amp;quot;data/Income2.csv&amp;quot;, col_types = cols(x1 = col_skip()))&lt;/code&gt;&lt;/pre&gt;&#xA;&lt;p&gt;拟合数据 Local Polynomial Regression Fitting&lt;/p&gt;&#xA;&lt;pre class=&#34;r&#34;&gt;&lt;code&gt;model &amp;lt;- loess(Income ~ Education + Seniority, data = Income)&lt;/code&gt;&lt;/pre&gt;&#xA;&lt;p&gt;生成预测值&lt;/p&gt;</description>
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      <title>回归故里</title>
      <link>https://xiangyun.rbind.io/2025/10/reconnect/</link>
      <pubDate>Tue, 07 Oct 2025 00:00:00 +0000</pubDate>
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      <description>&lt;nav id=&#34;TableOfContents&#34;&gt;&#xA;  &lt;ul&gt;&#xA;    &lt;li&gt;&lt;a href=&#34;#变了&#34;&gt;变了&lt;/a&gt;&lt;/li&gt;&#xA;    &lt;li&gt;&lt;a href=&#34;#没变&#34;&gt;没变&lt;/a&gt;&lt;/li&gt;&#xA;    &lt;li&gt;&lt;a href=&#34;#做菜&#34;&gt;做菜&lt;/a&gt;&lt;/li&gt;&#xA;    &lt;li&gt;&lt;a href=&#34;#读书&#34;&gt;读书&lt;/a&gt;&lt;/li&gt;&#xA;    &lt;li&gt;&lt;a href=&#34;#赏花&#34;&gt;赏花&lt;/a&gt;&lt;/li&gt;&#xA;  &lt;/ul&gt;&#xA;&lt;/nav&gt;&#xA;&#xA;&lt;h1 id=&#34;变了&#34;&gt;变了&lt;/h1&gt;&#xA;&lt;p&gt;部分新建住房、白事活动现场、村服务中心。&lt;/p&gt;&#xA;&#xA;&#xA;  &#xA;  &#xA;  &#xA;  &#xA;  &#xA;  &lt;div id=&#34;gallery-13a364a8407a9306fc3f6c0ddb98ac74&#34; class=&#34;gallery&#34;&gt;&#xA;  &#xA;  &lt;img src=&#34;https://xiangyun.rbind.io/img/2025/IMG_0264.jpeg&#34; class=&#34;grid-w33&#34; /&gt;&#xA;  &lt;img src=&#34;https://xiangyun.rbind.io/img/2025/IMG_0267.jpeg&#34; class=&#34;grid-w33&#34; /&gt;&#xA;  &lt;img src=&#34;https://xiangyun.rbind.io/img/2025/IMG_0337.jpeg&#34; class=&#34;grid-w33&#34; /&gt;&#xA;  &#xA;  &lt;img src=&#34;https://xiangyun.rbind.io/img/2025/IMG_0269.jpeg&#34; class=&#34;grid-w33&#34; /&gt;&#xA;  &lt;img src=&#34;https://xiangyun.rbind.io/img/2025/IMG_0270.jpeg&#34; class=&#34;grid-w33&#34; /&gt;&#xA;  &lt;img src=&#34;https://xiangyun.rbind.io/img/2025/IMG_0271.jpeg&#34; class=&#34;grid-w33&#34; /&gt;&#xA;&lt;/div&gt;&#xA;&#xA;&lt;h1 id=&#34;没变&#34;&gt;没变&lt;/h1&gt;&#xA;&lt;p&gt;村前水坝、村二进堂屋、部分旧住房。&lt;/p&gt;&#xA;&#xA;&#xA;  &#xA;  &#xA;  &#xA;  &#xA;  &#xA;  &lt;div id=&#34;gallery-3bc641443a3cc7d6a408d9da6b6023af&#34; class=&#34;gallery&#34;&gt;&#xA;  &#xA;  &lt;img src=&#34;https://xiangyun.rbind.io/img/2025/IMG_0229.jpeg&#34; class=&#34;grid-w33&#34; /&gt;&#xA;  &lt;img src=&#34;https://xiangyun.rbind.io/img/2025/IMG_0236.jpeg&#34; class=&#34;grid-w33&#34; /&gt;&#xA;  &lt;img src=&#34;https://xiangyun.rbind.io/img/2025/IMG_0237.jpeg&#34; class=&#34;grid-w33&#34; /&gt;&#xA;  &#xA;  &lt;img src=&#34;https://xiangyun.rbind.io/img/2025/IMG_0238.jpeg&#34; class=&#34;grid-w33&#34; /&gt;&#xA;  &lt;img src=&#34;https://xiangyun.rbind.io/img/2025/IMG_0239.jpeg&#34; class=&#34;grid-w33&#34; /&gt;&#xA;  &lt;img src=&#34;https://xiangyun.rbind.io/img/2025/IMG_0240.jpeg&#34; class=&#34;grid-w33&#34; /&gt;&#xA;&lt;/div&gt;&#xA;&#xA;&lt;p&gt;卫生院门口、小学校门口、小庙。&lt;/p&gt;&#xA;&#xA;&#xA;  &#xA;  &#xA;  &lt;div id=&#34;gallery-cdd00467c3ffa77ab1cd5d01174fa71f&#34; class=&#34;gallery&#34;&gt;&#xA;  &#xA;  &lt;img src=&#34;https://xiangyun.rbind.io/img/2025/IMG_0224.jpeg&#34; class=&#34;grid-w33&#34; /&gt;&#xA;  &lt;img src=&#34;https://xiangyun.rbind.io/img/2025/IMG_0233.jpeg&#34; class=&#34;grid-w33&#34; /&gt;&#xA;  &lt;img src=&#34;https://xiangyun.rbind.io/img/2025/IMG_0258.jpeg&#34; class=&#34;grid-w33&#34; /&gt;&#xA;&lt;/div&gt;&#xA;&#xA;&lt;h1 id=&#34;做菜&#34;&gt;做菜&lt;/h1&gt;&#xA;&lt;p&gt;再来点轻松的，只会做简单的饭菜，只够做自己的口味。&lt;/p&gt;</description>
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      <title>湖南省统计年鉴（区县级）</title>
      <link>https://xiangyun.rbind.io/2025/10/yearbook-of-hunan/</link>
      <pubDate>Tue, 07 Oct 2025 00:00:00 +0000</pubDate>
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      <description>&lt;link href=&#34;https://xiangyun.rbind.io/2025/10/yearbook-of-hunan/index_files/htmltools-fill/fill.css&#34; rel=&#34;stylesheet&#34; /&gt;&#xA;&lt;script src=&#34;https://xiangyun.rbind.io/2025/10/yearbook-of-hunan/index_files/htmlwidgets/htmlwidgets.js&#34;&gt;&lt;/script&gt;&#xA;&lt;script src=&#34;https://xiangyun.rbind.io/2025/10/yearbook-of-hunan/index_files/echarts4r/echarts-en.min.js&#34;&gt;&lt;/script&gt;&#xA;&lt;script src=&#34;https://xiangyun.rbind.io/2025/10/yearbook-of-hunan/index_files/echarts4r/ecStat.min.js&#34;&gt;&lt;/script&gt;&#xA;&lt;script src=&#34;https://xiangyun.rbind.io/2025/10/yearbook-of-hunan/index_files/echarts4r/dataTool.min.js&#34;&gt;&lt;/script&gt;&#xA;&lt;script src=&#34;https://xiangyun.rbind.io/2025/10/yearbook-of-hunan/index_files/echarts4r-binding/echarts4r.js&#34;&gt;&lt;/script&gt;&#xA;&lt;script src=&#34;https://xiangyun.rbind.io/2025/10/yearbook-of-hunan/index_files/vintage/vintage.js&#34;&gt;&lt;/script&gt;&#xA;&lt;script src=&#34;https://xiangyun.rbind.io/2025/10/yearbook-of-hunan/index_files/jquery/jquery-3.6.0.min.js&#34;&gt;&lt;/script&gt;&#xA;&lt;link href=&#34;https://xiangyun.rbind.io/2025/10/yearbook-of-hunan/index_files/leaflet/leaflet.css&#34; rel=&#34;stylesheet&#34; /&gt;&#xA;&lt;script src=&#34;https://xiangyun.rbind.io/2025/10/yearbook-of-hunan/index_files/leaflet/leaflet.js&#34;&gt;&lt;/script&gt;&#xA;&lt;link href=&#34;https://xiangyun.rbind.io/2025/10/yearbook-of-hunan/index_files/leafletfix/leafletfix.css&#34; rel=&#34;stylesheet&#34; /&gt;&#xA;&lt;script src=&#34;https://xiangyun.rbind.io/2025/10/yearbook-of-hunan/index_files/proj4/proj4.min.js&#34;&gt;&lt;/script&gt;&#xA;&lt;script src=&#34;https://xiangyun.rbind.io/2025/10/yearbook-of-hunan/index_files/Proj4Leaflet/proj4leaflet.js&#34;&gt;&lt;/script&gt;&#xA;&lt;link href=&#34;https://xiangyun.rbind.io/2025/10/yearbook-of-hunan/index_files/rstudio_leaflet/rstudio_leaflet.css&#34; rel=&#34;stylesheet&#34; /&gt;&#xA;&lt;script src=&#34;https://xiangyun.rbind.io/2025/10/yearbook-of-hunan/index_files/leaflet-binding/leaflet.js&#34;&gt;&lt;/script&gt;&#xA;&#xA;&#xA;&lt;p&gt;加载湖南省区县级行政区划边界地图数据&lt;/p&gt;&#xA;&lt;pre class=&#34;r&#34;&gt;&lt;code&gt;hunan_geo &amp;lt;- sf::read_sf(&amp;quot;data/湖南省.json&amp;quot;)&#xA;hunan_geo&lt;/code&gt;&lt;/pre&gt;&#xA;&lt;pre&gt;&lt;code&gt;## Simple feature collection with 122 features and 9 fields&#xA;## Geometry type: MULTIPOLYGON&#xA;## Dimension:     XY&#xA;## Bounding box:  xmin: 108.8 ymin: 24.64 xmax: 114.3 ymax: 30.13&#xA;## Geodetic CRS:  WGS 84&#xA;## # A tibble: 122 × 10&#xA;##    adcode name   childrenNum level    parent     subFeatureIndex center centroid&#xA;##     &amp;lt;int&amp;gt; &amp;lt;chr&amp;gt;        &amp;lt;int&amp;gt; &amp;lt;chr&amp;gt;    &amp;lt;chr&amp;gt;                &amp;lt;int&amp;gt; &amp;lt;list&amp;gt; &amp;lt;list&amp;gt;  &#xA;##  1 430102 芙蓉区           0 district &amp;quot;{ \&amp;quot;adco…               0 &amp;lt;dbl&amp;gt;  &amp;lt;dbl&amp;gt;   &#xA;##  2 430103 天心区           0 district &amp;quot;{ \&amp;quot;adco…               1 &amp;lt;dbl&amp;gt;  &amp;lt;dbl&amp;gt;   &#xA;##  3 430104 岳麓区           0 district &amp;quot;{ \&amp;quot;adco…               2 &amp;lt;dbl&amp;gt;  &amp;lt;dbl&amp;gt;   &#xA;##  4 430105 开福区           0 district &amp;quot;{ \&amp;quot;adco…               3 &amp;lt;dbl&amp;gt;  &amp;lt;dbl&amp;gt;   &#xA;##  5 430111 雨花区           0 district &amp;quot;{ \&amp;quot;adco…               4 &amp;lt;dbl&amp;gt;  &amp;lt;dbl&amp;gt;   &#xA;##  6 430112 望城区           0 district &amp;quot;{ \&amp;quot;adco…               5 &amp;lt;dbl&amp;gt;  &amp;lt;dbl&amp;gt;   &#xA;##  7 430121 长沙县           0 district &amp;quot;{ \&amp;quot;adco…               6 &amp;lt;dbl&amp;gt;  &amp;lt;dbl&amp;gt;   &#xA;##  8 430181 浏阳市           0 district &amp;quot;{ \&amp;quot;adco…               7 &amp;lt;dbl&amp;gt;  &amp;lt;dbl&amp;gt;   &#xA;##  9 430182 宁乡市           0 district &amp;quot;{ \&amp;quot;adco…               8 &amp;lt;dbl&amp;gt;  &amp;lt;dbl&amp;gt;   &#xA;## 10 430202 荷塘区           0 district &amp;quot;{ \&amp;quot;adco…               0 &amp;lt;dbl&amp;gt;  &amp;lt;dbl&amp;gt;   &#xA;## # ℹ 112 more rows&#xA;## # ℹ 2 more variables: acroutes &amp;lt;list&amp;gt;, geometry &amp;lt;MULTIPOLYGON [°]&amp;gt;&lt;/code&gt;&lt;/pre&gt;&#xA;&lt;p&gt;加载 2023 年湖南省各区县的数据（数据来自湖南省统计局发布的统计年鉴 2024）&lt;/p&gt;</description>
    </item>
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      <title>中国农业银行年度财报概览</title>
      <link>https://xiangyun.rbind.io/2025/09/abc/</link>
      <pubDate>Wed, 24 Sep 2025 00:00:00 +0000</pubDate>
      <guid>https://xiangyun.rbind.io/2025/09/abc/</guid>
      <description>&lt;nav id=&#34;TableOfContents&#34;&gt;&#xA;  &lt;ul&gt;&#xA;    &lt;li&gt;&lt;a href=&#34;#盈利能力&#34;&gt;盈利能力&lt;/a&gt;&#xA;      &lt;ul&gt;&#xA;        &lt;li&gt;&lt;a href=&#34;#净利润与净利率&#34;&gt;净利润与净利率&lt;/a&gt;&lt;/li&gt;&#xA;        &lt;li&gt;&lt;a href=&#34;#发放贷款和垫款总额&#34;&gt;发放贷款和垫款总额&lt;/a&gt;&lt;/li&gt;&#xA;        &lt;li&gt;&lt;a href=&#34;#吸收存款&#34;&gt;吸收存款&lt;/a&gt;&lt;/li&gt;&#xA;        &lt;li&gt;&lt;a href=&#34;#公司和个人的贷存款比例&#34;&gt;公司和个人的贷存款比例&lt;/a&gt;&lt;/li&gt;&#xA;        &lt;li&gt;&lt;a href=&#34;#净利差&#34;&gt;净利差&lt;/a&gt;&lt;/li&gt;&#xA;      &lt;/ul&gt;&#xA;    &lt;/li&gt;&#xA;    &lt;li&gt;&lt;a href=&#34;#资产质量&#34;&gt;资产质量&lt;/a&gt;&#xA;      &lt;ul&gt;&#xA;        &lt;li&gt;&lt;a href=&#34;#不良贷款率&#34;&gt;不良贷款率&lt;/a&gt;&lt;/li&gt;&#xA;        &lt;li&gt;&lt;a href=&#34;#拨备覆盖率&#34;&gt;拨备覆盖率&lt;/a&gt;&lt;/li&gt;&#xA;        &lt;li&gt;&lt;a href=&#34;#贷款拨备率&#34;&gt;贷款拨备率&lt;/a&gt;&lt;/li&gt;&#xA;        &lt;li&gt;&lt;a href=&#34;#贷存款比例资产负债率&#34;&gt;贷存款比例（资产负债率）&lt;/a&gt;&lt;/li&gt;&#xA;      &lt;/ul&gt;&#xA;    &lt;/li&gt;&#xA;  &lt;/ul&gt;&#xA;&lt;/nav&gt;&#xA;&#xA;&lt;p&gt;本文数据来自中国农业银行每年发布的&lt;a href=&#34;https://www.abchina.com/cn/AboutABC/investor_relations/report/am/&#34;&gt;财报&lt;/a&gt;，从 2004 年至 2024 年，一共 21 份。&lt;/p&gt;&#xA;&lt;blockquote&gt;&#xA;&lt;p&gt;本行的前身最早可追溯至1951年成立的农业合作银行。自1979年2月恢复成立以来，本行相继经历了国家专业银行、国有独资商业银行和国有控股商业银行等不同发展阶段。2009年1月，本行整体改制为股份有限公司。2010年7月，本行分别在上海证券交易所和香港联合交易所挂牌上市。&lt;/p&gt;</description>
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      <title>那些年看过的影视剧</title>
      <link>https://xiangyun.rbind.io/2025/09/movies/</link>
      <pubDate>Wed, 24 Sep 2025 00:00:00 +0000</pubDate>
      <guid>https://xiangyun.rbind.io/2025/09/movies/</guid>
      <description>&lt;p&gt;如果要看电影，不妨刷刷这些奖项的榜单。在豆瓣或百度百科上可以找到历届获奖的影片，比如&#xA;1992 年第 64 届&lt;a href=&#34;https://movie.douban.com/awards/Oscar/64/&#34;&gt;奥斯卡&lt;/a&gt;、1989&#xA;年第 9 届&lt;a href=&#34;https://movie.douban.com/awards/golden-rooster/9/&#34;&gt;金鸡奖&lt;/a&gt;。&lt;/p&gt;&#xA;&lt;div class=&#34;full-width&#34;&gt;&#xA;&lt;table&gt;&#xA;&lt;colgroup&gt;&#xA;&lt;col width=&#34;8%&#34; /&gt;&#xA;&lt;col width=&#34;8%&#34; /&gt;&#xA;&lt;col width=&#34;8%&#34; /&gt;&#xA;&lt;col width=&#34;8%&#34; /&gt;&#xA;&lt;col width=&#34;8%&#34; /&gt;&#xA;&lt;col width=&#34;8%&#34; /&gt;&#xA;&lt;col width=&#34;8%&#34; /&gt;&#xA;&lt;col width=&#34;8%&#34; /&gt;&#xA;&lt;col width=&#34;8%&#34; /&gt;&#xA;&lt;col width=&#34;8%&#34; /&gt;&#xA;&lt;col width=&#34;8%&#34; /&gt;&#xA;&lt;col width=&#34;8%&#34; /&gt;&#xA;&lt;/colgroup&gt;&#xA;&lt;thead&gt;&#xA;&lt;tr class=&#34;header&#34;&gt;&#xA;&lt;th&gt;奖项&lt;/th&gt;&#xA;&lt;th&gt;华表奖&lt;/th&gt;&#xA;&lt;th&gt;百花奖&lt;/th&gt;&#xA;&lt;th&gt;金鸡奖&lt;/th&gt;&#xA;&lt;th&gt;金像奖&lt;/th&gt;&#xA;&lt;th&gt;金马奖&lt;/th&gt;&#xA;&lt;th&gt;奥斯卡奖&lt;/th&gt;&#xA;&lt;th&gt;金棕榈奖&lt;/th&gt;&#xA;&lt;th&gt;金狮奖&lt;/th&gt;&#xA;&lt;th&gt;金熊奖&lt;/th&gt;&#xA;&lt;th&gt;飞天奖&lt;/th&gt;&#xA;&lt;th&gt;白玉兰奖&lt;/th&gt;&#xA;&lt;/tr&gt;&#xA;&lt;/thead&gt;&#xA;&lt;tbody&gt;&#xA;&lt;tr class=&#34;odd&#34;&gt;&#xA;&lt;td&gt;设立年份&lt;/td&gt;&#xA;&lt;td&gt;1957&lt;/td&gt;&#xA;&lt;td&gt;1962&lt;/td&gt;&#xA;&lt;td&gt;1981&lt;/td&gt;&#xA;&lt;td&gt;1982&lt;/td&gt;&#xA;&lt;td&gt;1962&lt;/td&gt;&#xA;&lt;td&gt;1929&lt;/td&gt;&#xA;&lt;td&gt;1957&lt;/td&gt;&#xA;&lt;td&gt;1949&lt;/td&gt;&#xA;&lt;td&gt;1951&lt;/td&gt;&#xA;&lt;td&gt;1981&lt;/td&gt;&#xA;&lt;td&gt;1988&lt;/td&gt;&#xA;&lt;/tr&gt;&#xA;&lt;tr class=&#34;even&#34;&gt;&#xA;&lt;td&gt;影视类别&lt;/td&gt;&#xA;&lt;td&gt;电影&lt;/td&gt;&#xA;&lt;td&gt;电影&lt;/td&gt;&#xA;&lt;td&gt;电影&lt;/td&gt;&#xA;&lt;td&gt;电影&lt;/td&gt;&#xA;&lt;td&gt;电影&lt;/td&gt;&#xA;&lt;td&gt;电影&lt;/td&gt;&#xA;&lt;td&gt;电影&lt;/td&gt;&#xA;&lt;td&gt;电影&lt;/td&gt;&#xA;&lt;td&gt;电影&lt;/td&gt;&#xA;&lt;td&gt;电视&lt;/td&gt;&#xA;&lt;td&gt;电视&lt;/td&gt;&#xA;&lt;/tr&gt;&#xA;&lt;tr class=&#34;odd&#34;&gt;&#xA;&lt;td&gt;国家地区&lt;/td&gt;&#xA;&lt;td&gt;中国&lt;/td&gt;&#xA;&lt;td&gt;中国&lt;/td&gt;&#xA;&lt;td&gt;中国&lt;/td&gt;&#xA;&lt;td&gt;中国香港&lt;/td&gt;&#xA;&lt;td&gt;中国台湾&lt;/td&gt;&#xA;&lt;td&gt;美国&lt;/td&gt;&#xA;&lt;td&gt;法国戛纳&lt;/td&gt;&#xA;&lt;td&gt;意大利威尼斯&lt;/td&gt;&#xA;&lt;td&gt;德国柏林&lt;/td&gt;&#xA;&lt;td&gt;中国&lt;/td&gt;&#xA;&lt;td&gt;中国&lt;/td&gt;&#xA;&lt;/tr&gt;&#xA;&lt;/tbody&gt;&#xA;&lt;/table&gt;&#xA;&lt;/div&gt;&#xA;&lt;p&gt;以前的影视剧看起来就是够有劲，比如 2006 年的《至高利益》，相比于 2017&#xA;年的《人民的名义》 更直接更生猛更深刻，都是周梅森的作品。&lt;/p&gt;</description>
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      <title>深圳市的房地产市场</title>
      <link>https://xiangyun.rbind.io/2025/09/shenzhen/</link>
      <pubDate>Tue, 23 Sep 2025 00:00:00 +0000</pubDate>
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      <description>&lt;link href=&#34;https://xiangyun.rbind.io/2025/09/shenzhen/index_files/htmltools-fill/fill.css&#34; rel=&#34;stylesheet&#34; /&gt;&#xA;&lt;script src=&#34;https://xiangyun.rbind.io/2025/09/shenzhen/index_files/htmlwidgets/htmlwidgets.js&#34;&gt;&lt;/script&gt;&#xA;&lt;script src=&#34;https://xiangyun.rbind.io/2025/09/shenzhen/index_files/echarts4r/echarts-en.min.js&#34;&gt;&lt;/script&gt;&#xA;&lt;script src=&#34;https://xiangyun.rbind.io/2025/09/shenzhen/index_files/echarts4r/ecStat.min.js&#34;&gt;&lt;/script&gt;&#xA;&lt;script src=&#34;https://xiangyun.rbind.io/2025/09/shenzhen/index_files/echarts4r/dataTool.min.js&#34;&gt;&lt;/script&gt;&#xA;&lt;script src=&#34;https://xiangyun.rbind.io/2025/09/shenzhen/index_files/echarts4r-binding/echarts4r.js&#34;&gt;&lt;/script&gt;&#xA;&lt;script src=&#34;https://xiangyun.rbind.io/2025/09/shenzhen/index_files/vintage/vintage.js&#34;&gt;&lt;/script&gt;&#xA;&lt;script src=&#34;https://xiangyun.rbind.io/2025/09/shenzhen/index_files/jquery/jquery-3.6.0.min.js&#34;&gt;&lt;/script&gt;&#xA;&lt;link href=&#34;https://xiangyun.rbind.io/2025/09/shenzhen/index_files/leaflet/leaflet.css&#34; rel=&#34;stylesheet&#34; /&gt;&#xA;&lt;script src=&#34;https://xiangyun.rbind.io/2025/09/shenzhen/index_files/leaflet/leaflet.js&#34;&gt;&lt;/script&gt;&#xA;&lt;link href=&#34;https://xiangyun.rbind.io/2025/09/shenzhen/index_files/leafletfix/leafletfix.css&#34; rel=&#34;stylesheet&#34; /&gt;&#xA;&lt;script src=&#34;https://xiangyun.rbind.io/2025/09/shenzhen/index_files/proj4/proj4.min.js&#34;&gt;&lt;/script&gt;&#xA;&lt;script src=&#34;https://xiangyun.rbind.io/2025/09/shenzhen/index_files/Proj4Leaflet/proj4leaflet.js&#34;&gt;&lt;/script&gt;&#xA;&lt;link href=&#34;https://xiangyun.rbind.io/2025/09/shenzhen/index_files/rstudio_leaflet/rstudio_leaflet.css&#34; rel=&#34;stylesheet&#34; /&gt;&#xA;&lt;script src=&#34;https://xiangyun.rbind.io/2025/09/shenzhen/index_files/leaflet-binding/leaflet.js&#34;&gt;&lt;/script&gt;&#xA;&#xA;&lt;div id=&#34;TOC&#34;&gt;&#xA;&lt;ul&gt;&#xA;&lt;li&gt;&lt;a href=&#34;#%E4%BA%BA%E5%8F%A3%E6%83%85%E5%86%B5&#34; id=&#34;toc-人口情况&#34;&gt;人口情况&lt;/a&gt;&#xA;&lt;ul&gt;&#xA;&lt;li&gt;&lt;a href=&#34;#%E5%8E%86%E5%8F%B2%E8%B6%8B%E5%8A%BF&#34; id=&#34;toc-历史趋势&#34;&gt;历史趋势&lt;/a&gt;&lt;/li&gt;&#xA;&lt;li&gt;&lt;a href=&#34;#%E6%B5%81%E5%8A%A8%E6%83%85%E5%86%B5&#34; id=&#34;toc-流动情况&#34;&gt;流动情况&lt;/a&gt;&lt;/li&gt;&#xA;&lt;/ul&gt;&lt;/li&gt;&#xA;&lt;/ul&gt;&#xA;&lt;/div&gt;&#xA;&#xA;&lt;p&gt;继&lt;a href=&#34;https://xiangyun.rbind.io/2025/08/real-estate&#34;&gt;房地产相关的核心数据&lt;/a&gt;、&lt;a href=&#34;https://xiangyun.rbind.io/2025/09/china-population&#34;&gt;中国常住人口分布图（2023 年市级）&lt;/a&gt;之后，仔细研究某一个城市的房地产市场是一个比较大的补充。&lt;/p&gt;&#xA;&lt;div id=&#34;人口情况&#34; class=&#34;section level1&#34;&gt;&#xA;&lt;h1&gt;人口情况&lt;/h1&gt;&#xA;&lt;p&gt;深圳市发布的 2024 年统计年鉴显示，2023 年末常住人口数是 1779.01 万人，相比于 2020 年的 1763.38 万人，增加了 15.6 万人。根据 2024 年发布的&lt;a href=&#34;https://tjj.sz.gov.cn/zwgk/zfxxgkml/tjsj/tjgb/content/post_12190509.html&#34;&gt;统计公报&lt;/a&gt;，2024 年末常住人口 1798.95 万人，比 2023 年末增加 19.94 万人。&lt;/p&gt;</description>
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