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

1.大写Ο符号大写Ο符号给出了函数f的一个上限. 定义[大写Ο符号]:f(n)＝Ο(g(n)),当且仅当存在正的常数c和n0,使得对于所有的n≥n0,有 f(n)≤c*g(n) 上述定义表明,函数f至多是函数g的c倍,除非n小于n0.因此,对于足够大的n(如n≥n0),g 是 f 的一个上限(不考虑常数因子 c ). 在为函数 f 提供一个上限函数 g 时,通常使用比较简单的函数形式.比较典型的形式是含有 n 的单个项(带一个常数系数).对于对数函数logn,没有给出对数的基数,是因为对于任何大

The theoretical study of computer program performance and resource useage.   First, analysis and then design.   Questions: 1 In programming, what is more important than performance(有什么比性能更重要)? correctness, simplicity(简洁性), maintainability, stability,

一.函数的渐近的界   我们在研究算法性能的时候,往往会在意算法的运行时间,而运行时间又与算法输入的规模相关,对于一个算法,我们可以求出运行时间和输入规模的函数,当输入规模足够大时,站在极限的角度看,就可以求出运行时间如何随着输入规模的无限增长而增长.   这种令输入规模无限大 而研究运行时间增长情况的做法,就是在研究算法的渐近效率. 几种符号的直观理解:   Θ,O,Ω的图像表示 Θ(渐近紧确界):若 f ( n ) = Θ ( g ( n )),则存在 c1>0 ,c2 >0,s.t. n

近期在开展基于GMC/umat的复合材料宏细观渐近损伤分析,一些技术细节分享如下: 1.理论基础 针对连续纤维增强复合材料,可以通过离散化获得如下的模型: (a)(b)(c) 图1 连续纤维增强复合材料细观离散化(a)代表性体积单元示意图(b)2*2子胞划分(c)Nr*Nb子胞划分 在子胞中采用一阶线性位移模式: 子胞的应变由几何方程给出: 单胞的平均应变可由体积平均给出: 本构关系如下所示: 单胞的平均应力可由体积平均给出: 需要注意的是,由于采用的是线性位移模式,则子胞内为常应变和常应力.子

作者:中国科学技术大学 王牧 Stanford  D. School 2014年6月,沐浴着加州的阳光,在斯坦福大学(下文简称Stanford)完成汇报后,历时一年的创新设计课程ME310的项目结束了.在即将告别之际,站在久负盛名的D.School设计学院内,感受着从这走出的成功的创业与NGO项目,感觉十分微妙.回味这一年来的项目历程,除了知识与视野的开拓外,最重要的是"成长",梦想愈渐清晰,而我正在路上.​ 多彩的校园经历让梦想日渐清晰 在中国科学技术大学(下文简称科大)求学的三年

采用GMC/umat进行缠绕复合材料力学性能分析,将一些细节分享如下: 1.纤维缠绕复合材料内部交叉及波动分布受缠绕角度.缠绕线形的影响而不同,任意一种纤维缠绕结构其都存在层合区域.螺旋波动区域和环向波动区域,如下图所示. 2.采用六面体划分网格并针对不同区域赋予局部材料坐标系,如下图所示: 3.基于细观力学-〉获得宏观材料属性-〉传递给宏观FEM模型-〉加载-〉每增量步内通过umat将宏观应力应变回传给细观力学模型-〉损伤分析,计算新的宏观材料属性,实现协同多尺度分析,如下图所示: 4.以轴向

1.安装docker 环境:ubuntu 16.04 sudo apt-get install docker.io root@ld-Lenovo-G470:~# docker -vDocker version 1.12.1, build 23cf638但是我这里,安装后,无法启动,切换到root下,才正常运行 切换root,ld@ld-Lenovo-G470:~$ sudo su - 2.体验docker--个人博客WordPress的搭建 #docker run --name db --env

(2017北大优特测试第八题) 数列 \(\{a_n\}\) 满足 \(a_1=1\),\(a_{n+1}=a_n+\dfrac{1}{a_n}\),若 \(a_{2017}\in (k,k+1)\),其中 \(k\in\mathbb N^{\ast} \),则 \( k\) 的值是______ A．\(63\) B．\(64\) C．\(65\) D．\(66\) 答案:A提示:对于上述递推式事实上我们有$\lim\limits_{n\to+\infty}\dfrac{a_n}{\sqrt n

最近由于提高了发现资料的效率及方法,于是得到了很多好的资料,也打印了好多资料!可是,我突然发现自己好像要做的事太多了,一时间没有了头绪.今天花点时间写个博客,整理一下最近杂乱的状态,看看到底该如何调配时间资源,完成各种任务.下面先列出最近在学的东西有哪些. 1.<渐近分布理论>.手上有个30页的资料,专门讲这个的,有定理有proof,非常喜欢!已经看了一些了. 2.<变分>.手上现在有一本非常适合自己水平的变分教材,是一本书,打印出来的,书的第一章讲了变分问题的由来与解法,过程相当

bug终结者 团队作业第一周 小组组员及人员分工 小组成员 组长: 20162323 周楠 组员: 20162302 杨京典 20162322 朱娅霖 20162327 王旌含 20162328 蔡文琛 20162329 张旭升 人员初步分工(今后可能会根据具体工作进行调整) Program Manager 周楠 是团队的行政领导,带领大家在项目中工作,学习 负责开发/测试之外的一些事务和项目进度的管理 利用人脉,对小组成果进行后期宣传,推广 小组博客的撰写者 Project Manager 朱

sklearn实战-乳腺癌细胞数据挖掘(博主亲自录制视频教程) https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share 医药统计项目合作请联系 QQ:231469242 测试脚本 测试数据 T is an array of durations, E is a eith

Matlab 高斯分布 均匀分布 以及其他分布 的随机数 betarnd 贝塔分布的随机数生成器 binornd 二项分布的随机数生成器 chi2rnd 卡方分布的随机数生成器 exprnd 指数分布的随机数生成器 frnd f分布的随机数生成器 gamrnd 伽玛分布的随机数生成器 geornd 几何分布的随机数生成器 hygernd 超几何分布的随机数生成器 lognrnd 对数正态分布的随机数生成器 nbinrnd 负二项分布的随机数生成器 ncfrnd 非中心f分布的随机数生成器 nct

生物统计学 抽样分布:n个样本会得到n个统计量,将这n个统计量作为总体,该总体的分布即是抽样分布 根据辛钦大数定律,从一个非正态分布的总体中抽取的含量主n的样本,当n充分大时,样本平均数渐近服从正态分布.因此平均数的抽样分布对正态性的要求并不是十分严格,但方差的抽样分布,对总体的正态性的要求是十分严格的. 样本平均值的分布: 基于正态总体(两个参数都知道)的抽样分布: eg':总体n=3, 因为n=2有放回抽样,有9种可能性: n=4有放回抽样,有81种可能性 统计量与总体参数不完全一样,但是满

伯努利实验: 如果无穷随机变量序列  是独立同分布(i．i．d．)的,而且每个随机变量  都服从参数为p的伯努利分布,那么随机变量  就形成参数为p的一系列伯努利试验.同样,如果n个随机变量  独立同分布,并且都服从参数为p的伯努利分布,则随机变量  形成参数为p的n重伯努利试验. 伯努利试验是只有两种可能结果的单次随机试验. 如果试验E是一个伯努利试验,将E独立重复地进行n次,则称这一串重复的独立试验为n重伯努利试验. 一.伯努利分布: 伯努利分布亦称“零一分布”.“两点分布”.称随机变量X有

所谓学习问题,是指观察由n个样本组成的集合,并依据这些数据来预測未知数据的性质. 学习任务(一个二分类问题): 区分一个普通的互联网检索Query是否具有某个垂直领域的意图.如果如今有一个O2O领域的垂直搜索引擎,专门为用户提供团购.优惠券的检索:同一时候存在一个通用的搜索引擎,比方百度,通用搜索引擎希望可以识别出一个Query是否具有O2O检索意图,如果有则调用O2O垂直搜索引擎,获取结果作为通用搜索引擎的结果补充. 我们的目的是学习出一个分类器(classifier),分类器能够理解为一个函

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

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

1.1      定义 定义:假设X服从标准正态分布N(0,1),Y服从卡方分布,那么的分布称为自由度为n的t分布,记为. T分布密度函数其中,Gam(x)为伽马函数. 可用于两组独立计量资料的假设检验. 由于在实际工作中,往往σ(总体方差)是未知的,常用s(样本方差)作为σ总体方差的估计值,为了与u变换(正态化变换)区别,称为t变换,统计量t 值的分布称为t分布.[u分布也叫标准正态分布] u变换:[(X-μ)/σ]转化成标准正态变量u,以使原来各种形态的正态分布都转换为μ=0,σ=1的标准正

本节内容: 1:t分布存在的意义是什么 2:t分布的置信区间 3:t分布检验 一.t分布存在的意义是什么 数据分析中有一块很大的版图是属于均值对比的,应用广泛. 例如:对比试验前后病人的症状,证明某种药是否有效: 对比某个班级两次语文成绩,验证是否有提高: 对比某个产品在投放广告前后的销量,看广告是否有效.这些都属于两均值对比的应用. 均值对比的假设检验方法主要有Z检验和T检验: 它们的区别在于Z检验面向总体数据和大样本数据,而T检验适用于小规模抽样样本. 有判断了均值就可以做很多的事情了 二.