线性回归是最基础的统计模型，也应该是应用最广泛的应用模型。线性回归的因变量必须为连续变量；自变量可以为连续变量，也可以为分类变量（转化为哑变量/虚拟变量）

这里是我通过看资料对线性回归的总结。

今天发现，我们一直在说的“线性”二字居然是一个有歧义的概念。

在统计的假设检验中，α，β，power ，一型错误，二型错误这几个概念/概率总是容易混淆，或者一下子忘了啥意思，把它们放在一个表里方便查找。

吴老师的CS229课程里讲到了PCA分析，但是感觉有些地方不清晰，查阅了一些资料，自己整理了一下。

简单记录一下，内容基本来自于皮尔逊相关系数绝对值小于1的证明

理解矩阵乘法的内涵和本质。

下面的内容主要来自于《Linear Algebra with Applications》的第三章 向量空间和第四章 线性变换。^[1]

今天需要从网上批量下载文件，如果手动下载需要频繁点击很烦人，尝试用 python 批量下载。

正定矩阵的概念来自于二次型，在定义正定矩阵时，就已经明确了正定矩阵是 Hermitian 矩阵的一种 (对于实数矩阵，就是指对称矩阵)。

矩阵秩的性质的证明比较少，看到了一个很好的回答，简单地记录一下。

本文内容基本来自于 Rank of the Product of Matrices ABAB is Less than or Equal to the Rank of A ，感兴趣的可以自己去看一下。

当系谱中个体-父-母三者均有基因型时，计算该trios的孟德尔错误率。