$$概率期望$$ 感谢$gzy$ 首先几个定义： 随机试验：例如投硬币就是个随机试验他的结果是不确定的 样本空间：随机试验得到的结果的集合记为$S$ 样本点：集合$S$中的元素$e\in S$ 随机时间：记为$A$它是一个集合且是$S$的一个子集 随机变量：有多种可能的取值的变量一般设为$X$ 独立 ...
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2019-11-06 18:32:56
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假设，Z_i表示来自某概率分布的N次独立采样。那么，根据大数定律，只要期望E[Z]有限，则下式成立： (Z_1+Z_2+Z_3+...+Z_N)/N-->E[Z],N->无穷 用文字表述，即来自同一分布的一组随机变量，其均值收敛于该分布的期望。 ...
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2019-11-06 13:48:28
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首先我们需要搞清楚几个概念：概率函数、概率分布、概率密度 我这里只做简单阐述，意在理解概念，可能不严谨。 我们知道变量可分为离散随机变量和连续随机变量； 概率函数：随机变量取某个值的概率 pi=P(X=ai)(i=1,2,3,4,5,6)；以骰子为例，每次摇骰子取值为 1-6，取每个数字的概率为 1 ...
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2019-11-02 16:10:23
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Tukey法 在介绍Tukey方法前，首先了解学生化极差分布。 在概率论和统计学中，学生化极差分布是极差的抽样分布。该分布是一种连续型概率分布，用于在样本量较小且总体标准差未知的情况下估计正态分布总体的极差。 假设要比较的组数为k，那么在零假设成立的条件下，下面的随机变量服从学生化极差分布。 ...
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2019-11-01 21:00:08
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5 估计量和估计值是什么？ 估计量不是估计出来的量，是用于估计的量。 估计量：用于估计总体参数的随机变量，一般为样本统计量。如样本均值、样本比例、样本方差等。例如：样本均值就是总体均值的一个估计量。 估计值就是估计出来的数值。 可以在点估计上使用样本方差估计总体方差吗? 可以，是无偏的。 置信度与置 ...
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2019-11-01 20:47:23
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X ~ ：随机变量X的取值和其对应的概率值P(X = ) 满足正态分布（高斯函数） 很多随机现象可以用正态分布描述或者近似描述 某些概率分布可以用正态分布近似计算 正态分布（又称高斯分布）的概率密度函数 numpy中 numpy.random.normal(loc=0.0, scale=1.0, s ...
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2019-11-01 20:05:45
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1.1 随机试验 1.2 样本空间 1.3 频率与概率 1.4 古典概型 1.5 条件概率 1.6 独立性 2.1 随机变量 2.2 离散型随机变量及其分布 2.3 随机变量的分布函数 2.4 连续性随机变量及其密度函数 3.1 二维随机变量 ...
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2019-10-29 23:20:19
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前置定义 $1.$ 样本点：一个随机试验中可能出现的某种结果。 $2.$ 样本空间：一个随机试验中所有样本点的并集。 $3.$ 随机事件：若干个样本点的并集，样本空间的一个子集。 $4.$ 随机变量：样本点映射成的一个实数。分离散型和连续型两种。 $5.$ 离散型随机变量：取值有限或可数的随机变量。 ...
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2019-10-25 20:16:41
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题面 https://www.luogu.org/problem/P3343 题解 一个几乎显然的暴力做法，枚举每一条边的大小关系，跑$Kruskal$，算出最长的边是第几小的，然后利用“对于$n$个$[0..1]$之间的随机变量$x_1,x_2,...,x_n$，第$k$小的那个的期望值是$\fr ...
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2019-10-20 16:03:29
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[TOC]更新、更全的《机器学习》的更新网站，更有python、go、数据结构与算法、爬虫、人工智能教学等着你：https://www.cnblogs.com/nickchen121/# 熵和信息增益# 一、熵（Entropy）熵表示`随机变量不确定性的度量`。假设离散随机变量$X$可以取到$n$个... ...
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2019-10-16 18:06:46
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