均匀分布次序统计量的分布函数

2024-11-05

数理统计4：均匀分布的参数估计，次序统计量的分布，Beta分布

接下来我们就对除了正态分布以外的常用参数分布族进行参数估计,具体对连续型分布有指数分布.均匀分布,对离散型分布有二项分布.泊松分布几何分布. 今天的主要内容是均匀分布的参数估计,内容比较简单,读者应尝试一边阅读,一边独立推导出本文的结论.由于本系列为我独自完成的,缺少审阅,如果有任何错误,欢迎在评论区中指出,谢谢! 目录 Part 1:均匀分布的参数估计 Part 2:次序统计量 Part 3:均匀分布次序统计量与$\beta$分布 Part 1:均匀分布的参数估计一般说来,离散分布似乎比连续

概率论基础教程 (Sheldon M. Ross 著)

第1章组合分析 1.1 引言 1.2 计数基本法则 1.3 排列 1.4 组合 1.5 多项式系数 *1.6 方程的整数解个数第2章概率论公里 2.1 引言 2.2 样本空间和事件 2.3 概率论公里 2.4 几个简单命题 2.5 等可能结果的样本空间 *2.6 概率:连续集函数 2.7 概率:确信程度的度量第3章条件概率和独立性 3.1 引言 3.2 条件概率 3.3 贝叶斯公式 3.4 独立事件 3.5 P(●|F)是概率第4章随机变量 4.1 随机变量 4.2 离散型随机变量

数理统计5：指数分布的参数估计，Gamma分布，Gamma分布与其他分布的联系

今天的主角是指数分布,由此导出$\Gamma$分布,同样,读者应尝试一边阅读,一边独立推导出本文的结论.由于本系列为我独自完成的,缺少审阅,如果有任何错误,欢迎在评论区中指出,谢谢! 目录 Part 1:指数分布的参数估计 Part 2:独立同分布指数分布之和与$\Gamma$分布 Part 3:$\Gamma$分布与其他分布 Part 1:指数分布的参数估计指数分布是单参数分布族,总体$X\sim E(\lambda)$有时也记作$\mathrm{Exp}(\lambda)$,此

数理统计7：矩法估计（MM）、极大似然估计（MLE），定时截尾实验

在上一篇文章的最后,我们指出,参数估计是不可能穷尽讨论的,要想对各种各样的参数作出估计,就需要一定的参数估计方法.今天我们将讨论常用的点估计方法:矩估计.极大似然估计,它们各有优劣,但都很重要.由于本系列为我独自完成的,缺少审阅,如果有任何错误,欢迎在评论区中指出,谢谢! Part 1:矩法估计矩法估计的重点就在于"矩"字,我们知道矩是概率分布的一种数字特征,可以分为原点矩和中心矩两种.对于随机变量$X$而言,其$k$阶原点矩和$k$阶中心矩为 \[a_k=\mathbb

读书笔记：Ross：概率模型导论：方差和协方差

例2.34 考虑N个人,一些人赞同某个提议,另一些人反对.假定Np个人赞同,N-Np人反对,p未知.现在想要通过随机选取n个人调查他们的态度,并由此来估计总体中赞同这个提议的人员比例p. 设Xi=1表示第i个选到的人赞同.用被取样部分中赞同这个提议的比率作为p的估计,即ΣXi/n,i=[1..n]. 现在我们要求这个估计的方差.先求Var(ΣXi): Var(ΣXi)＝ΣVar(ΣXi)+2ΣΣCov(Xi, Xj) 初看起来和式的第二项貌似多余:每个人的意见不是应该独立的吗? 嗯,每个人的意见

R语言︱分布函数与概率密度+随机数产生

1.常见概率分布 ##正态分布 pnorm(1.96) #P(x<=1.96)时的分布概率 pnorm(1.96,0,1) #上同 pnorm(1.96,lower.tail = F) #P(x>1.96)注意与pnorm的区别 qnorm(0.975) #已知分布概率求x值 dnorm(0) #f(0)概率密度值 rnorm(111) #产生符合正态分布的111个随机数 ##泊松分布 Possion(x,λ) dpois(2,0.9) #等同概率密度 dpois(2.1,0.9) #x一定需

R语言︱基本函数、统计量、常用操作函数

先言:R语言常用界面操作帮助:help(nnet) = ?nnet =??nnet 清除命令框中所有显示内容:Ctrl+L 清除R空间中内存变量:rm(list=ls()).gc() 获取或者设置当前工作目录:getwd.setwd 保存指定文件或者从磁盘中读取出来:save.load 读入.读出文件:read.table.wirte.table.read.csv.write.csv 1.一些简单的基本统计量 #基本统计量 sum/mean/sd/min #一些基本统计量 which.min(

rvs产生服从指定分布的随机数 pdf概率密度函数 cdf累计分布函数 ppf 分位点函数

统计工作中几个常用用法在python统计函数库scipy.stats的使用范例. 正态分布以正态分布的常见需求为例了解scipy.stats的基本使用方法. 1.生成服从指定分布的随机数 norm.rvs通过loc和scale参数可以指定随机变量的偏移和缩放参数,这里对应的是正态分布的期望和标准差.size得到随机数数组的形状参数.(也可以使用np.random.normal(loc=0.0, scale=1.0, size=None)) In [4]: import numpy as np I

概率论中常见分布总结以及python的scipy库使用：两点分布、二项分布、几何分布、泊松分布、均匀分布、指数分布、正态分布

概率分布有两种类型:离散(discrete)概率分布和连续(continuous)概率分布. 离散概率分布也称为概率质量函数(probability mass function).离散概率分布的例子有伯努利分布(Bernoulli distribution).二项分布(binomial distribution).泊松分布(Poisson distribution)和几何分布(geometric distribution)等. 连续概率分布也称为概率密度函数(probability densit

逆分布函数法生成随机数(指数分布) R语言实现

先说明一下符号:U(0,1)-均匀分布,”~“表示服从xxx分布,F(x),为需要生成的随机数的分布函数,invF(x)表示逆分布函数,那么算法步骤如下: step 1: 产生 u~U(0,1) step 2:计算X=invF(u) 那么X就是服从分布函数为F(x)的随机数,一个简单的证明: 证明: P(X<y)=P(invF(u)<y)=P(u<F(y))=F(y); 证毕. 你会感觉好简单啊,对是很简,下面就给出常用的指数分布首先,指数分布的分布函数: F(x)=1-e

TensorFlow 学习（九）—— 初始化函数（概率分布函数 api、常数生成函数）

在 TensorFlow 中,一个变量的值在被使用之前,其初始化过程需要被明确地调用. 1. 随机数生成函数 tensorflow 下的概率分布函数,一般用于对变量进行初始化,这里的变量显然是指神经网络的参数(连接层之间的权值矩阵和偏执向量). 标准高斯:tf.random_normal([2, 3], stddev=2),均值为 0,标准差为 2 截断正态分布:tf.truncated_normal() 如果随机出来(采样得到)的值偏离平均值超过 2 个标准差,该数将会舍去,重新采样获得,直到

数理统计9：完备统计量，指数族，充分完备统计量法，CR不等式

昨天我们给出了统计量是UMVUE的一个必要条件:它是充分统计量的函数,且是无偏估计,但这并非充分条件.如果说一个统计量的无偏估计函数一定是UMVUE,那么它还应当具有完备性的条件,这就是我们今天将探讨的内容.由于本系列为我独自完成的,缺少审阅,如果有任何错误,欢迎在评论区中指出,谢谢! Part 1:完备统计量完备统计量跟充分统计量从名字上看是相对应的,但是完备统计量的意义不像充分统计量那么明确--充分统计量代表能"完全包含"待估参数信息的统计量,而完备统计量则是使得不同的参数值对应

描述性统计分析－用脚本将统计量函数批量化&分步骤逐一写出

计算各种描述性统计量函数脚本(myDescriptStat.R)如下: myDescriptStat <- function(x){ n <- length(x) #样本数据个数 m <- mean(x) #均值 me <- median(x) #中位数 mo <- names(table(x))[which.max(table(x))] #众数 sd <- sd(x) #标准差 v <- var(x) #方差 r <- max(x) - min(x) #极

python、matlab、c++的括号增加次序，以及图片存储方式

1 增加次序: python:(同c++多维数组) np.zeros([2,3,4]),先是按照内存空间均分为2份,每份又均分3份,最终再细分4份 2最大份,先按左分例子:reshape一个一维数组即可看到 matlab: 先按列数,如果zeros(2,3,4),是先均等分成4份,然后再均等分成3份,最终均等分成2份 4最大份,先按右分 2 图片存储 python 用什么读 c++用opencv读:c,h,w? matlab直接读:h,w,c

【HOW】用PowerShell脚本修改用户配置文件属性显示次序

首先将如下脚本保存为PowerShell文件,如:ReorderUserProfileProperty.ps1. 在执行此脚本时,如果不输入任何参数,将列出所有用户配置文件属性的名称和显示次序:如果只输入属性名称,则显示此属性的显示次序:如果输入了属性名称和显示次序,则修改此属性的显示次序. #################################################################################### # Function: Re-ord

AngularJs自定义指令详解（10） - 执行次序

代码: <!DOCTYPE html> <html> <head lang="en"> <meta charset="UTF-8"> <script src="../lib/angular-1.3.16/angular.min.js"></script> <script src=""></script> <title>&

Excel快速改变行列的次序

改变行列次序是在Excel中常常需要进行的操作,多数用户的方法是先剪切要调整的行或列,然后选定目标位置,单击菜单“插入”→“剪切单元格”. 事实上,使用键盘来配合的话,改变行列的次序可以更快捷.比如,在图1所示的表中,我们要把C列的数据放到B列前面去. 图 1 需要改变列次序的数据表 Step 1 单击C列列表,选定整列. Step 2 把光标移动到C列右侧的黑色边框上,按住Shift键,开始往左拖动.这时我们可以看到光标左侧出现一条T字形

C#中WinForm窗体事件的执行次序

C#中WinForm窗体事件的执行次序如下: 当 Windows Form 应用程序启动时,会以下列顺序引发主要表单的启动事件: System.Windows.Forms.Control.HandleCreated System.Windows.Forms.Control.BindingContextChanged System.Windows.Forms.Form.Load System.Windows.Forms.Control.Vis

mysql 增、删、改、查、函数、执行次序

这些是最基础的部分,若果这些不能满足你的需求,可以到http://www.w3school.com.cn中查询增删改: 增 insert into<表名>(<列名列表>(如果添加一个表所有字段就不需要设置这项))values(): 删 delete from <表名> where<过滤条件>: 改 update <表名> set <列1=值 ,列2=值> where <过滤条件> 查 @1.select *from &l

图形学理论知识 BRDF 双向反射分布函数（Bidirectional Reflectance Distribution Function）

图形学理论知识 BRDF 双向反射分布函数 Bidirectional Reflectance Distribution Function BRDF理论 BRDF表示的是双向反射分布函数(Bidirectional Reflectance Distribution Function),它描述了光线如何在物体表面进行反射,可以用来描述材质属性. BRDF的输入参数是入射光的的仰角.方位角.出射光的仰角.方位角,还与入射光的波长相关. BRDF的输出结果是一个数值,表示在给定的入射条件下,出射方向上

均匀分布次序统计量的分布函数

热门专题