ttestttest2ttest：生成服从正态分布的随机数（核心函数）50004500800700[30,1]urbanruralttest2urbanruralHpCI2.674stats.df57p0.0102：计算样本均值的函数（这里结果约为 5000 元）。：绘制样本数据的直方图，直观展示数据分布。urban：要绘制分布的数据。：设置直方图的填充颜色（浅蓝色）。二. F检验模型var(ur

ARIMA（Autoregressive Integrated Moving Average）全称，专门用于一阶差分的定义（超简单）一阶差分的核心作用：让数据变 “平稳”（ARIMA 的前提）。什么是平稳序列？qp。比如你有 36 个月的销量数据（记为sales(1)到sales(36)sales(1)sales(2)sales(2)sales(3)sales(35)sales(36)sales(

如果不对负向指标做额外处理，直接用原始数据计算，负向指标的 “高数值” 会被误当成 “优势”（因为熵权法的核心是 “数值波动大的指标权重高，且数值大的样本在该指标下得分高”），这会导致结果完全偏离实际业务逻辑。神经网络的核心是通过 “神经元” 模拟人脑的 “神经元连接”—— 每个神经元接收输入、通过激活函数处理后传递给下一层。举例：如果用 100 个神经元拟合 6 个学生的数据（你的代码中只有 6