0-前言 笔者本来周末约好朋友出去骑行,不料天公不作美!哎,闲来无事来到了实验室,本来打算看看<天天向上>,而这一期又实在不好看(偶像剧).只好来做做一些小实验,脑海里突然想到“正态分布“.于是乎我就开始琢磨用中心极限定理去简单验证一下”正态分布“. 1-工具 工具:当然是用的Python啦,嘿嘿.功能强大~ 2-前期储备知识 1) 切尔雪夫不等式, 设随机变量X具有数学期望,方差则对任意正数ε, 不等式成立. 意义: 切尔雪夫不等式说明,X的方差越小,事件发生的概率越大.即:X取的值基本上集

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,\

数据集地址:http://jse.amstat.org/datasets/normtemp.dat.txt 数据集描述:总共只有三列:体温.性别.心率 #代码 from scipy import stats as st import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd #防止乱码 mpl.rcParams['font.sans-serif'] = [u'SimHei'] mpl.rcParams['axes.unicode_minus'] =

中心极限定理:每次从总体中抽取容量为n的简单随机样本,这样抽取很多次后,如果样本容量很大,样本均值的抽样分布近似服从正态分布(期望为  ,标准差为 ). (注:总体数据需独立同分布) 那么样本容量n应该达到多大时,才能应用中心极限定理呢?答:对于大多数应用,当样本容量大于等于30时就可以. 从下图中可以看出,不管总体是什么样的分布情况,当样本量达到30的时候,样本均值的抽样分布就是钟形分布了,且样本均值约等于总体均值: 中心极限定理的作用:用样本数据估计总体参数(区间估计). 附: 20世纪初概

生物统计与实验设计-统计学基础-2&区间估计-1 正态分布参数:均值和方差 其中,选择1d是因为好算:通常,95%区分大概率事件和小概率事件, 当总体是正态分布时,可以利用常用抽样分布估计出样本参数: 抽样分布是样本估计量是样本的一个函数,在统计学中称作统计量(这就是说,统计量由样本值计算得到),因此抽样分布也是指统计量的分布.以下是当总体满足正态分布时,样本均值也满足正态分布(抽样分布是样本均值的分布,此处是正态分布)样本均值的均值与方差和总体参数之间的关系: 如上式,若得到一次实验的样本,样

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

因为每一条数据都服从IID原则: 根据中心极限定理,当数据增加的时候,样本均值的分布慢慢变成正态分布 不管分布式什么分布,累加起来都是高斯分布 As sum increases, sum of non-Gaussian, finite variance variables is also Gaussian 为什么要累加?因为Y出现的概率等于n个小y出现的概率相乘 p(Y)=累加p(yi) In probability theory, the central limit theorem (CLT)

Python GUI编程各种实现的对比 从 Python 语言的诞生之日起,就有许多优秀的 GUI 工具集整合到 Python 当中,这些优秀的 GUI 工具集,使得 Python 也可以在图形界面编程领域当中大展身手,由于 Python 的流行,许多应用程序都是由 Python 结合那些优秀的 GUI 工具集编写的.下面分别介绍 Python GUI 编程的各种实现,下面的许多内容都是来自维基百科(文章后面列出了参考),这里就当做是一个没有技术色彩的整合吧. 1.Tkinter 简单介绍: 是

Python:list 和 array的对比以及转换时的注意事项 zoerywzhou@163.com http://www.cnblogs.com/swje/ 作者:Zhouwan 2017-6-4 前言 array,顾名思义,数组,就是存储数字.处理数字的一种数据结构.今天在将list转换为array时,遇到了一个问题,数据量比较大,刚开始怎么都不知道问题出在哪里.直到我用一个3*3的小数据测试时,才发现问题的本质所在.浪费了半天的时间,不过总算搞明白了. 学的不够踏实,以此警戒所有的初学者

每个大学教材上都会提到这个定理,枯燥地给出了定义和公式,并没有解释来龙去脉,导致大多数人望而生畏,并没有理解它的美. <女士品茶>有感 待续~ 参考:怎样理解和区分中心极限定理与大数定律?

深入浅出爬虫之道: Python.Golang与GraphQuery的对比 本文将分别使用 Python ,Golang 以及 GraphQuery 来解析某网站的 素材详情页面 ,这个页面的特色是具有清晰的数据结构,但是DOM结构不够规范,无法通过单独的选择器定位页面元素,对页面的解析造成了一些曲折.通过这个页面的解析过程,深入浅出的了解爬虫的解析思想与这些语言之间的异同. 深入浅出爬虫之道: Python.Golang与GraphQuery的对比 一.前言 1. 语义化的DOM结构 2. 稳

title: [概率论]6-3:中心极限定理(The Central Limit Theorem) categories: - Mathematic - Probability keywords: - The Central Limit Theorem - The Normal distribution - The Delta Method toc: true date: 2018-04-09 09:21:44 Abstract: 本文介绍中心极限定理 Keywords: The Central

假如要对一份统计数据进行分析,一般其来源来自于社会调研/普查,所以数据不是总体而是一定程度的抽样.对于抽样数据的分析,就可以结合上篇统计量及其抽样分布的内容,判断数据符合哪种分布.使用已知分布特性,可以完成对总体的统计分析. 本文使用python函数判断数据集是否符合特定抽样分布. 数据来源 本次试验使用kagglehttps://www.kaggle.com/datasets上的公开数据集,可以通过搜索框进行数据集搜索. 通过搜索「income」关键值,最后决定使用https://www.ka

之前的机器人是用python写的,有同事想改写成nodejs版,但是验证一直通不过,于是帮忙爬了一下文档. python版的代码大概是长这样: #encoding:utf8 from Crypto.Cipher import AES import binascii key = 'abcdabcdabcdabcd' plaintext = 'Secret Message A' encobj = AES.new(key, AES.MODE_ECB) ciphertext = encobj.encry

一个web2.0时代的网站,自然少不了用户注册,登录,验证的功能,那么python可以怎样实现登录验证呢 这里我们使用装饰器来做登录验证 网站构成 假设我们有这样一个网站,是一个类似与博客园这种多个用户的网站,每个用户都又一个自己的管理界面,博客园内部也应该有一个管理员系统 所以网站的用户角色可以分为: 未登录用户 登录的普通用户,就是我们 管理员用户 首先,未登录用户只能查看别人的博客,要想评论别人的文章就需要登录,这时就要使用登录验证,来区分未登录和登录用户 其次,登录的普通用户也不应该能够

自己写的一段Python脚本,经常拿来验证一些sqlmap等工具跑不出数据的网站. GET类型: import urllib import urllib2 import time payloads = 'abcdefghijklmnopqrstuvwxyz0123456789@_.' header = { 'User-Agent' : 'Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 5.5; Windows NT)' } values={} print 'Start to retr

最近在学习python,很多入门的例子又写了一遍,基本上是C#和Python都写了一遍,对比发现语言真是相通啊,只是语法不同而已. python开发也是用的VS,很好用,特别是代码段运行,选中一段python代码,Ctrl+E+E执行结果就出来了,跟装了TestDriven写C#也差不多,很不错!!!2016-03-23 22:31:21 python3.4的字符串格式化我发现跟C#一样的用法,然后就没有然后了,字符串不管什么都是这么写"{0}+{1}={2}".format(i,j,

1955年,卡普耶卡(D.R.Kaprekar)对4位数字进行了研究,发现一个规律: 对任意各位数字不相同的4位数,使用各位数字能组成的最大数减去能组成的最小数,对得到的差重复这个操作,最终会得到6174这个数字,并且这个操作最多不会超过7次 以下为python代码验证 a = input()a = int(a)i = 0l = []cha = 0 b = a%1000                                 #求出百十个位max4 = (a - b)/1000     

废话不多说先交代码(只是一个简单的验证):#!/usr/bin/env python #-*- coding:utf8 -*- # Structured program ‘#’是注释 # Function definition 函数的定义都是以def开头的,与C语言一样,调用函数必须在上面 user_pwd = {'} count=0 num=0 list1=[]#读取被锁定的用户名 list2=[] with open('name','r') as f: line=f.readline() i

最初看到这个问题是初中的时候买了一本有关数学谜题的书里面概率论的一张的课后拓展就是说到三门问题,当时作为一个扩展阅读看了一下,里面说到了一个世界智商最高的女人秒杀了美国一大群的数学高材生的精彩故事(比较夸张),当时对这个问题也是似懂非懂. 什么是蒙提霍尔问题? 蒙提霍尔问题,亦称为蒙特霍问题或三门问题(英文:Monty Hall problem),是一个源自博弈论的数学游戏问题,大致出自美国的电视游戏节目Let's Make a Deal.问题的名字来自该节目的主持人蒙提·霍尔(Monty Ha