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宋浩概率论与数理统计-第二章-笔记
概率论与数理统计 第二章 2 1 随机变量的概念 2 2 1 离散型随机变量及其概率分布 连续型随机变量及其概率密度函数 2 2 2 分布函数的定义 离散型的分布函数 例题 连续型的分布函数 例题 2 2 3 常见的分布 离散型常见分布 0
概率论与数理统计
概率论
数学
多种马尔可夫链预测方法
一 基于绝对分布的马尔可夫链预测 步骤1 对历史数据进行分组 步骤2 确定观测值的状态 写出频数矩阵 nij i j E和一步转移概率矩阵 fij i j E 其中fij nij n 1 其中n为样本容量 当n 时 可用频数估计概率 从而得
算法
概率论
机器学习
正态总体的样本均值与样本方差的分布定理
文章目录 引理 定理一 定理二 定理三 定理四 引理 设总体 X X X 不管服从什么分布 只要均值和方差存在 的均值为 mu
概率论与数理统计
统计学
概率论
机器学习
变分推断(Variational Inference)解析
一 什么是变分推断 假设在一个贝叶斯模型中 x x x为一组观测变量 z z z为一组隐变量 参数也看做随机变量 包含在 z
机器学习算法
概率论
算法
3.2 二维随机变量的边缘分布
思维导图 学习目标 要学习二维随机变量的边缘分布 我可能会按照以下步骤进行学习 理解二维随机变量的概念和表示方法 包括联合分布函数和联合分布律等概念 理解二维随机变量的边缘分布的概念和意义 即在已知联合分布的情况下 如何求出单独一个随机变量
概率论
【定位导航算法】粒子滤波基础认识
粒子滤波基础认识 粒子滤波粒子核心思想 粒子滤波步骤 粒子滤波的优缺点 粒子滤波常用方法 马尔科夫模型 粒子滤波粒子核心思想 基于贝叶斯概率 随机采样 重要采样进行估算 关键 重要性密度函数的选择 粒子滤波步骤 根据初始化状态变量 gt 生
算法
人工智能
概率论
矩阵
(史上最全总结)总体方差,样本方差,标准差,抽样方差,标准误差,均方误差,协方差 ...........
文章目录 数学期望 color blue 数学期望 数学期望 总体和样本 color blue 总体和样本 总体和样本
概率论与数理统计
统计学
概率论
依分布收敛的定义细节
1 定义 依分布收敛的定义是这样的 随机变量序列 X n n 1 X n n 1 infty Xn n 1 若它们的累积分布函数cdf序列 F n n 1 F n n 1 infty Fn n 1 与某个随机变量 X X X的cdf F F
千里路
概率论
统计学
数学
计量经济学学习与Stata应用笔记(五)极大似然估计MLE
极大似然估计的思想 就是在给定样本值的情况下 构建未知参数的函数 寻找能够使得观测到样本数据的可能性最大的估计参数 定义似然函数为 L y 1
计量经济学与stata
概率论
爱线段树的好孩子【九校2D1T3】优美序列
Lxy养了N头奶牛 他把N头奶牛用1 N编号 第i头奶牛编号为i 为了让奶牛多产奶 每天早上他都会让奶牛们排成一排做早操 奶牛们是随机排列的 在奶牛排列中 如果一段区间 L R 中的数从小到大排列后是连续的 他认为这段区间是优美的 比如奶牛
线段树
概率论
算法
c语言
7.1 参数的点估计
小结 点估计是一种统计推断方法 它用于通过样本数据估计总体参数的值 在统计学中 总体是指一个包含所有个体的集合 而样本是从总体中选出的一部分个体 总体参数是总体的某种特征 如平均值 标准差 比例等 点估计是指使用样本数据来估计总体参数的一个
概率论
【Python蒙特卡罗算法】
蒙特卡罗算法 1 前言 2 伪随机数生成器 PRNG 2 1 线性同余发生器 LCG 2 2 逆变换采样 2 3 Python中的随机数生成器 3 蒙特卡罗积分 3 1 有限积分 3 2 方差估计 3 3 方差缩减 3 4 无穷积分 3 5
python
深度学习
算法
概率论
宋浩概率论笔记(二)随机变量
本章节内容较多 是概率论与数理统计中最为重要的章节 对于概率密度和分布函数的理解与计算要牢牢掌握 才能在后期的学习中更得心应手
概率论与数理统计
概率论
笔记
考研
【概率论与数理统计】猴博士 笔记 p38-40 切比雪夫不等式、大数定律、中心极限定理
文章目录 切比雪夫不等式 大数定律 中心极限定理 切比雪夫不等式 题干特征 求的P里面有不等式 求的概率的事件是某个绝对值 求的P里面的不等式符号与外面的不等式符号相反 满足以上特征就要用到切比雪夫不等式 做法 注意 公式求出来的是绝对值大
猴博士概率论与数理统计笔记
概率论
2.4 等比数列
学习步骤 如果我要学习等比数列 我会按照以下步骤进行学习 定义和性质 首先了解等比数列的定义和性质 包括公比 首项 通项公式 求和公式等 例题练习 通过练习一些简单的例题来理解等比数列的概念和性质 并能够灵活应用公式解决问题 深入理解 通过
程序猿数学之中等数学
概率论
高中数学
概率论与数理统计--假设检验
参数估计能解决实际问题中分布类型已知时对位置参数进行估计的问题 可是还有许多问题参数估计无法解决 例如 某弓藏生产产品某项指标服从 N 2 0 N mu sigma 0 2 分布 经过技术改造后 mu与 2 0 sigma 0 2是否发生了
数学理论知识
概率论
jitter概念理解
一般 PLL等时钟产生模块 都会有RMS jitter的描述 根据这个参数 可以计算出相关时钟的clock jitter 方便设置综合sdc的时钟约束 为什么只有RMS jitter 因为期望值就是理论周期值 根据期望值 RMS 均方差 就
verilog
Linux
概率论
标准方差是方差无偏估计的证明——编辑版
1 问题描述 假设有一批独立同分布的样本 x i i 1 2
概率论
统计学
stata移动平均插值法mipolate命令
stata移动平均插值法mipolate命令 xtset id year by id mipolate x3 year gen x3 1 idw 4 idw表示取移动平均的项数 结果
写论文使用
stata数据处理
python
概率论
机器学习
高斯噪声(gauss noise)
概述 高斯噪声是指它的概率密度函数服从高斯分布 即正态分布 的一类噪声 与椒盐噪声相似 Salt And Pepper Noise 高斯噪声 gauss noise 也是数字图像的一个常见噪声 椒盐噪声是出现在随机位置 噪点深度基本固定的噪
图像基础CV
概率论
图像处理
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