本章目的:明确公差分布(Tolerance Distribution)也有自己的形状,了解CPK概念. 1.正态分布(常态分布)normal distribution的概念 统计分析常基于这样的假设:零件在大批量生产时,其尺寸在其公差范围内呈正态分布(常态分布)normal distribution. 事实也是如此,针对一个零件尺寸,在一定制造条件下制造并测量无数个零件,并记录相同尺寸出现的频率,可以绘制出一张尺寸大小的频率图,这张图纸就是正态分布图.如下面两张图所示(一简一繁). 多数的零件尺

Cpk(Process capability index)--工序能力指数 SPC(Statisical Process Control)--工艺过程统计受控状态分析 PPM(Parts Per Million)--百万分之几   第一章 习题 1.1 对现代电子元器件生产,常规可靠性评价方法(抽样实验.可靠性寿命试验.现场使用数据积累等)存在什么问题? 抽样方法 不能区分出高水平产品之间的质量差别. 可靠性寿命试验 在失效率水平目标未10FIT时,要求的样品数多达几万个,这个样本试验的成本太大

1,T检验和F检验的由来 一般而言,为了确定从样本(sample)统计结果推论至总体时所犯错的概率,我们会利用统计学家所开发的一些统计方法,进行统计检定. 通过把所得到的统计检定值,与统计学家建立了一些随机变量的概率分布(probability distribution)进行比较,我们可以知道在多少%的机会下会得到目前的结果.倘若经比较后发现,出现这结果的机率很少,亦即是说,是在机会很少.很罕有的情况下才出现:那我们便可以有信心的说,这不是巧合,是具有统计学上的意义的(用统计学的话讲,就是能够拒

本文出自8天掌握EF的Code First开发系列,经过自己的实践整理出来. 本篇目录 理解Code First及其约定和配置 创建数据表结构 管理实体关系 三种继承模式 本章小结 本人的实验环境是VS 2012,windows 7,MSSQL Server 2008 R2. 上一篇<第一个Code First应用>简单介绍了如何使用EF的Code First方式创建一个项目,也介绍了如何进行简单的CRUD以及数据库模式的改变.这一篇,我们会深入学习领域建模需要注意的地方以及实体之间关系的管理

引入1:随机变量函数的分布 给定X的概率密度函数为fX(x), 若Y = aX, a是某正实数,求Y得概率密度函数fY(y). 解:令X的累积概率为FX(x), Y的累积概率为FY(y). 则 FY(y) = P(Y <= y) = P(aX <= y) = P(X <= y/a) = FX(y/a), 则 fY(y) = d(FX(y/a)) / dy = 1/a * fX(x/a) 引入2:如何定义信息量 某事件发生的概率小,则该事件的信息量大: 如果两个事件X和Y独立,即p(xy)

古典统计学问题一开始起源于赌博,让我们看这样一道有关赌博的问题. Q:A.B两人进行n局赌博,A胜的概率是p,现在设置随机变量X表示A赢的局数,当X>np,A给赌场X-np元,否则B给赌场np-X元,那么求解赌场挣钱的期望值? 这个问题中明显有二项分布(伯努利分布)的身影,但是我们面临的困境是,这里是基于二项分布的一个求解随机变量X落在某个范围的概率,如果我们利用二项分布逐项乘开,会得到一个异常繁琐的式子,也是极其不利于计算的. 为了解决这个问题,数学家想到了一个方法:众所周知在连续型随机变量中

看代码: import tensorflow as tf import numpy as np #构造输入数据(我们用神经网络拟合x_data和y_data之间的关系) x_data = np.linspace(-1,1,300)[:, np.newaxis] #-1到1等分300份形成的二维矩阵 noise = np.random.normal(0,0.05, x_data.shape) #噪音,形状同x_data在0-0.05符合正态分布的小数 y_data = np.square(x_da

sklearn实战-乳腺癌细胞数据挖掘 https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share 医药统计项目联系QQ:231469242   目录0.概念1.绘制单个正太分布2.比较多个正态分布2.1偏态和峰态3.应用4. z分数5.中心极限定理6.大数定理7.二项式

BZOJ 洛谷 https://www.luogu.org/blog/ShadowassIIXVIIIIV/solution-p3779# 正态分布 正态分布是随机变量\(X\)的一种概率分布形式.它用一个期望\(\mu\)和方差\(\sigma^2\)就可以描述,记为\(N(\mu,\sigma^2)\). 若随机变量\(X\)服从一个数学期望为\(\mu\).方差为\(\sigma^2\)的正态分布,记作\(X\sim N(\mu,\sigma^2)\),读作\(X\)服从\(N(\mu,\

本节内容 1:样本估计总体均值跟标准差,以及标准误 2:中心极限定理 3:如何查看数据是否是正态分布QQ图 4:置信区间的理解跟案例 5:假设检验 参考文章: 假设检验的学习和理解 一.样本估计总体均值跟标准差 多组抽样 估计总体均值 = mean(多组的各个均值) 估计总体标准差 = sd(多组的各个标准差) 标准误 = sd(多组的各个均值) 一组抽样 估计总体均值 = mean(一组的均值) 估计总体标准差 = sd(一组的标准差) 标准误 = 估计的标准差/ sqrt(n) 标准误: 真

title: [概率论]5-10:二维正态分布(The Bivariate Normal Distributions) categories: - Mathematic - Probability keywords: - The Bivariate Normal Distributions toc: true date: 2018-04-05 22:03:55 Abstract: 本文介绍第一个多变量连续分布--双变量正态分布(本篇内有未证明定理,需要后续要补充 ) Keywords: The

title: [概率论]5-6:正态分布(The Normal Distributions Part III) categories: - Mathematic - Probability keywords: - The Normal Distributions - The Standard Normal Distribution - The Lognormal Distributions toc: true date: 2018-03-30 08:58:10 Abstract: 本文介绍正态分

1 在概率统计中,我们针对某个事件当中各个样本发生的概率的频率进行统计,用一个函数的形式写出的这个概率的频率函数就叫做分布函数. 2 分布函数顾名思义,就是某个连续事件发生频率的汇总表示.再直白一点儿来说,就是一堆事情我们把他们堆砌起来只管的去观察他们的组合特点就叫分布. 3 这种组合特点有很多种,我们很多时候用图像的形式表示出来,而且针对不同组合的这种图像出现了二项分布.伯努利分布.正态分布等等分布,其实就是把近似于某种组合特点的图像的差别进行分别研究他们的性质等.这里用到的是近似,因为根据i

上一篇 Angular2项目初体验-编写自己的第一个组件 好了,前面简单介绍了Angular2的基本开发,并且写了一个非常简单的组件,这篇文章我们将要学会编写多个组件并且有主从关系 现在,假设我们要做一个博客,博客的的文章具有主从关系,文章和文章详情;现在,我们新建一个Article的文件夹和其组件的基本架构(顺便说一下,我使用的是vs code 有个Angular2 fiels的插件,可以直接建立) 效果如下 我们需要显示博客,那就要建立一个blogdata的数据来源,这里为了方便我们直接采用

运行个JAVA 用sleep去hold住 package org.hjb.test; public class TestOnly { public static void main(String[] args) { System.out.println("sleep .."); try { Thread.sleep(10000000); } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); } } }   java -Xmx10

 一:函数声明与函数定义表达式在函数调用间的区别 <script type="text/javascript"> doA(); var doA = function(argument) { console.log('执行了') } </script> 结果: <script type="text/javascript"> doA(); function doA(argument) { console.log('执行了') } &l

以上一篇为例子,进行主外键的查询 定义Users.java 和 Role.java Users -- Role 关系为:1对1 即父表关系 Role -- Users 关系为:1对多 即子表关系 下面看2个实体类,贴主要代码 -- Role.java public ForeignCollection<Users> getUsers() { return users; } public void setUsers(ForeignCollection<Users> users) { t

ASP.NET Core的路由是通过一个类型为RouterMiddleware的中间件来实现的.如果我们将最终处理HTTP请求的组件称为HttpHandler,那么RouterMiddleware中间件的意义在于实现请求路径与对应HttpHandler之间的映射关系.对于传递给RouterMiddleware中间件的每一个请求,它会通过分析请求URL的模式并选择并提取对应的HttpHandler来处理该请求.除此之外,请求的URL还会携带相应参数,该中间件在进行路由解析过程中还会根据生成相应的路

EntityFramework 一对一关系映射有很多种,比如主键作为关联,配置比较简单,示例代码: public class Teacher { public int Id { get; set; } public string Name { get; set; } public virtual Student Student { get; set; } } public class Student { public int Id { get; set; } public string Name

坏味道--狎昵关系(Inappropriate Intimacy) 特征 一个类大量使用另一个类的内部字段和方法. 问题原因 类和类之间应该尽量少的感知彼此(减少耦合).这样的类更容易维护和复用. 解决方法 最简单的解决方法是运用 搬移函数(Move Method) 和 搬移字段(Move Field) 来让类之间斩断羁绊. 你也可以看看是否能运用 将双向关联改为单向关联(Change Bidirectional Association to Unidirectional) 让其中一个类对另一个