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

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

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

http://www.cnblogs.com/biyeymyhjob/archive/2012/07/18/2595410.html 转自别处 有很多与此类似的文章  也不知道谁是原创 因原文由少于错误 所以下文对此有修改并且做了适当的重点标记(横线见的内容没大明白 并且有些复杂,后面的运行流程依据前面的得出的算子进行分类) 初步接触 谓LR分类器(Logistic Regression Classifier),并没有什么神秘的.在分类的情形下,经过学习之后的LR分类器其实就是一组权值w0,w1

T分布:温良宽厚 本文由“医学统计分析精粹”小编“Hiu”原创完成,文章采用知识共享Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0国际许可协议(http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/)进行许可,转载署名需附带本号二维码,不可用于商业用途,不允许任何修改,任何谬误建议,请直接反馈给原作者,谢谢合作! 命名与源起 “t”,是伟大的Fisher为之取的名字.Fisher最早将这一分布命名为“Studen

问题一 证明:一根1米长的绳子,随机切成 $N$ 刀,变成($N+1$)根绳子,则最短的一根绳子长度的期望为 $\displaystyle \frac{1}{(N+1)^2}$. 证: 引理:当分成 $n$ 段时,第一段的长度至少为 $x$ 的概率为 $(1-x)^{n-1}$. 很容易理解,因为第一个人拿 $x$,后面的 $n-1$ 刀都切在 $(1-x)$. 推论:当切成 $n$ 段时,每一段的长度至少为 $x$ 的概率为 $(1-nx)^{n-1}$. 即 $P(v_{min} > x)

本章代码:https://github.com/zhangxiann/PyTorch_Practice/blob/master/lesson4/grad_vanish_explod.py 在搭建好网络模型之后,一个重要的步骤就是对网络模型中的权值进行初始化.适当的权值初始化可以加快模型的收敛,而不恰当的权值初始化可能引发梯度消失或者梯度爆炸,最终导致模型无法收敛.下面分 3 部分介绍.第一部分介绍不恰当的权值初始化是如何引发梯度消失与梯度爆炸的,第二部分介绍常用的 Xavier 方法与 Kaim

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

http://blog.renren.com/share/223170925/14708690013 常用显著性检验 1.t检验 适用于计量资料.正态分布.方差具有齐性的两组间小样本比较.包括配对资料间.样本与均数间.两样本均数间比较三种,三者的计算公式不能混淆. 2.t'检验 应用条件与t检验大致相同,但t′检验用于两组间方差不齐时,t′检验的计算公式实际上是方差不齐时t检验的校正公式. 3.U检验 应用条件与t检验基本一致,只是当大样本时用U检验,而小样本时则用t检验,t检验可以代替U检验.

chapter 3: Linear Methods for Regression 第3章:回归的线性方法 3.1 Introduction A linear regression model assumes that the regression function \(E(Y\mid X)\) is linear in the inputs \(X_1, \ldots , X_p\). Linear models were largely developed in the precomputer

DBSCAN,英文全写为Density-based spatial clustering of applications with noise ,是在 1996 年由Martin Ester, Hans-Peter Kriegel, Jörg Sander 及 Xiaowei Xu 提出的聚类分析算法, 这个算法是以密度为本的:给定某空间里的一个点集合,这算法能把附近的点分成一组(有很多相邻点的点),并标记出位于低密度区域的局外点(最接近它的点也十分远),DBSCAN 是其中一个最常用的聚类分析

1.随机变量的定义 2.随机变量的类型: 若随机变量X的可能取值是有限个或可列个, 则称X为离散型随机变量. 反之,则称X为非离散型随机变量. 若随机变量X的可能取值“连续”(“不间断”),则称X 为连续型随机变量. 3.对随机变量X概率特性的刻画: 分布函数F 概率分布或分布率(离散型随机变量)P 概率密度(连续型随机变量)f 4.离散型随机变量的常见分布: (1)  0-1分布(两点分布.伯努利分布) P(X=k)=pk(1-p)k (2) 二项分布(0-1分布是n为1的情况) 多重Bern

偶尔能看懂,但是死活记不住,归根结底是没有彻底理解! Type I and type II errors - wiki type I error is the rejection of a true nullhypothesis (also known as a "false positive" finding), type II error is failing to reject a false null hypothesis (also known as a "fals

8. 过滤噪声边 在当前的伴生关系中,边的权重是基于一对概念同时出现在一篇论文中的频率来计算的.这种简单的权重机制的问题在于:它并没有对一对概念同时出现的原因加以区分,有时一对概念同时出现是由于它们具有某种值得我们关注的语义关系,但有时一对概念同时出现只是因为都频繁地出现在所有文档中,同时出现只是碰巧而已.我们需要使用一种新的权重机制,在给定概念在数据中的总体频繁度的情况下,它需要考虑给定的两个概念对于一个文档的“意义”或是“新颖度”.我们将使用皮尔逊卡方测试(Pearson’s chi-squ

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

转自:https://blog.csdn.net/m0_37777649/article/details/74937242 1.什么是T检验? T检验是假设检验的一种,又叫student t检验(Student’s t test),主要用于样本含量较小(例如n<30),总体标准差σ未知的正态分布资料. T检验用于检验两个总体的均值差异是否显著. 2.单总体t检验例子 “超级引擎”工厂是一家专门生产汽车引擎的工厂,根据政府发布的新排放要求,引擎排放平均值应低于20ppm,如何证明生产的引擎是否达标

(画师当然是武内崇啦) Description 本题中,我们将用符号[c]表示对c向下取整,例如:[3.0」= [3.1」=[3.9」=3.蛐蛐国最近蚯蚓成灾了!隔壁跳蚤国的跳蚤也拿蚯蚓们没办法,蛐蛐国王只好去请神刀手来帮他们消灭蚯蚓.蛐蛐国里现在共有n只蚯蚓(n为正整数).每只蚯蚓拥有长度,我们设第i只蚯蚓的长度为a_i(i=1,2,-,n),并保证所有的长度都是非负整数(即:可 能存在长度为0的蚯蚓).每一秒,神刀手会在所有的蚯蚓中,准确地找到最长的那一只(如有多个则任选一个)将其切成两半.

高斯白噪声的功率谱密度服从均匀分布,幅度分布服从高斯分布: 白噪声是指它的二阶矩不相关,一阶矩为常数,是指先后信号在时间上的相关性: 高斯白噪声在任意两个不同时刻上的随机变量之间,不仅是互不相关的,而且还是统计独立的:

1. 蒙特卡罗方法(Monte Carlo method) 0x1:从布丰投针实验说起 - 只要实验次数够多,我就能直到上帝的意图 18世纪,布丰提出以下问题:设我们有一个以平行且等距木纹铺成的地板(如图), 现在随意抛一支长度比木纹之间距离小的针,求针和其中一条木纹相交的概率.并以此概率,布丰提出的一种计算圆周率的方法——随机投针法.这就是蒲丰投针问题(又译“布丰投针问题”). 我们来看一下投针算法的步骤: 取一张白纸,在上面画上许多条间距为a的平行线 取一根长度为l(l≤a) 的针,随机地向

今天看到一篇不错的博文,有感,记录下来,相对来说讲到了本质,也很容易理解.https://www.cnblogs.com/think-and-do/p/6509239.html 首先,老生常谈,还是那三大分布 T,卡方,F,(正态不是三大) T是厚尾的,对小样本量做检验,对于样本难获得的领域很有用,比如医药,生物,前面写过一个关于T检验的记录. 卡方检验用来做独立性检验和符合某个标准分布(正态检验) n个相互独立的随机变量服从正态分布,他们的平方和构成一个新的随机变量,服从卡方分布,n为自由度.