什么叫可得性启发？ 典型性偏好和可得性偏好的区别？

一、什么叫可得性启发？

在使用启发法时，首先会考虑到借鉴要判断事件本身或事件的同类事件以往的经验即以往出现的结果，这种推理过程称之为代表性启发法。一般情况下，代表性是一个有用的启发法，但在分析以往经验，寻找规律或结果的概率分布的过程中，可能会产生严重的偏差，从而得到错误的启示，导致判断错误。

二、典型性偏好和可得性偏好的区别？

典型性偏好：就是人们会过度关注典型事件，而忽视了典型背后的概率。在这种心理的作用下，我们往往会对个别典型特征格外关注，因此而忽略了其他许多因素。比如说现在有一个人在读报纸，让我们猜测他的职业是什么！

可得性偏好：一件事更容易出现在大脑里，人们就认为这事情更容易发生。假如我们有一天看新闻，报道里说上个月发生了一起飞机相撞的事件，那么我们出门就会避开飞机换其它交通工具。

三、概括性度量值称为什么？

根据样本计算的用与推断总体特征的概括性度量称作统计量。统计量用来描述样本的数量特征 ，它是样本的函数。统计量是根据样本数据计算的用于推断总体的某些量，是对样本特征的某个概括性度量。统计量的取值是依据样本而变化的，用来描述样本的数量特征。

四、什么是一致性度量？

1、准确性（精确性） 准确性是计量的基本特点。它表征的是计量结果与被测量的真值的接近程度。严格地说，只有量值，而无准确程度的结果，不是计量结果。

2、一致性计量单位的统一是量值一致的重要前提。无论在任何时间、任何地点，采用任何方法、使用任何器具以及任何人进行计量。

3、溯源性 在实际工作中，由于目的和条件的不同，对计算结果的要求亦各不相同。

4、法制性 计量本身的社会性就要求有一定的法制保障。

五、excel数据概括性度量分析步骤？

excel表格数据分析具体步骤如下：

1、首先我们打开需要编辑的Excel表格，点击打开数据中的“数据分析”，选择打开“描述统计”。

2、然后我们在弹出来的窗口中点击打开“输入区域”，选择想要统计的数据区域。

3、然后我们点击打开“输出区域”，选择放结果的区域，之后点击确定即可。

六、自然资源的主要耗竭性资源？

可耗竭自然资源是指人类开发利用后，在相当长的时间内，不可能再生的自然资源。主要指自然界的各种矿物、岩石和化石燃料，例如泥炭、煤、石油、天然气、金属矿产、非金属矿产等。

不能运用自然力增加蕴藏量的自然资源。可耗竭资源不具备自我繁殖能力。亦称可耗竭自然资源。特点如下：（1）不可更新性：形成非常缓慢，不能再生，可看做固定的存量；（2）分布的地域性；（3）品质的差异性；（4）相互伴生性：以主矿种和较少的若干矿种在一起的伴生现象。

对于不同类型的自然资源，可持续利用具有不同的含义。可耗竭资源因为不可再生，其可持续利用实际上是最优耗竭问题。它包括以下两方面的内容：①在不同时期合理配置有限的资源；②使用可更新资源替代可耗竭资源。对于可更新资源来说，主要是合理利用资源，实现资源的永续利用。

七、Python字符串相似性的几种度量方法？

字符串的相似性比较应用场合很多，像拼写纠错、文本去重、上下文相似性等。

评价字符串相似度最常见的办法就是：把一个字符串通过插入、删除或替换这样的编辑操作，变成另外一个字符串，所需要的最少编辑次数，这种就是编辑距离（edit distance）度量方法，也称为Levenshtein距离。海明距离是编辑距离的一种特殊情况，只计算等长情况下替换操作的编辑次数，只能应用于两个等长字符串间的距离度量。

其他常用的度量方法还有 Jaccard distance、J-W距离（Jaro–Winkler distance）、余弦相似性（cosine similarity）、欧氏距离（Euclidean distance）等。

# -*- coding: utf-8 -*-

import difflib

# import jieba

import Levenshtein

str1 = "我的骨骼雪白 也长不出青稞"

str2 = "雪的日子 我只想到雪中去si"

# 1. difflib

seq = difflib.SequenceMatcher(None, str1,str2)

ratio = seq.ratio()

print 'difflib similarity1: ', ratio

# difflib 去掉列表中不需要比较的字符

seq = difflib.SequenceMatcher(lambda x: x in ' 我的雪', str1,str2)

ratio = seq.ratio()

print 'difflib similarity2: ', ratio

# 2. hamming距离，str1和str2长度必须一致，描述两个等长字串之间对应位置上不同字符的个数

# sim = Levenshtein.hamming(str1, str2)

# print 'hamming similarity: ', sim

# 3. 编辑距离，描述由一个字串转化成另一个字串最少的操作次数，在其中的操作包括 插入、删除、替换

sim = Levenshtein.distance(str1, str2)

print 'Levenshtein similarity: ', sim

# 4.计算莱文斯坦比

sim = Levenshtein.ratio(str1, str2)

print 'Levenshtein.ratio similarity: ', sim

# 5.计算jaro距离

sim = Levenshtein.jaro(str1, str2 )

print 'Levenshtein.jaro similarity: ', sim

# 6. Jaro–Winkler距离

sim = Levenshtein.jaro_winkler(str1 , str2 )

print 'Levenshtein.jaro_winkler similarity: ', sim

difflib similarity1: 0.246575342466

difflib similarity2: 0.0821917808219

Levenshtein similarity: 33

Levenshtein.ratio similarity: 0.27397260274

Levenshtein.jaro similarity: 0.490208958959

Levenshtein.jaro_winkler similarity: 0.490208958959

八、计算复杂性的度量标准是什么复杂性和空间复杂性？

计算复杂性的度量标准是时间复杂性和空间复杂性。

计算复杂性理论是理论计算机科学的分支学科，使用数学方法对计算中所需的各种资源的耗费作定量的分析，并研究各类问题之间在计算复杂程度上的相互关系和基本性质，是算法分析的理论基础。

所谓"计算复杂性"，通俗说来，就是用计算机求解问题的难易程度。其度量标准：一是计算所需的步数或指令条数（这叫时间复杂度），二是计算所需的存储单元数量（这叫空间复杂度）的书籍。

九、子贡曰:“夫子之文章，可得而闻也;夫子之言性与天道，不可得而闻也。”翻译？

子贡说∶老师讲授的《诗》、《书》、《礼》、《乐》等的知识，依靠耳闻是能够学到的；老师讲授的人性和天道的理论，依靠耳闻是不能够学到的。

十、股市常识中系统性风险的度量公式是什么？

　　因为：Cov(ra,rm) = ρamσaσm　　所以公式也可以写成：　　其中ρam为证券a与市场的相关系数；σa为证券a的标准差；σm为市场的标准差。

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