1、模拟 27 次投掷硬币的伯努利试验 代码： from scipy import stats import numpy as np p = 0.5 # 生成冻结分布函数 bernoulliDist = stats.bernoulli(p) # 模拟 27 次伯努利实验 trails = berno ...
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2019-11-30 18:51:58
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第三章 假设检验 区间估计与假设检验的基本区别？ 上一章中讨论了置信区间的估计方法。它是利用样本数据，以抽样总体的分布为理论基础，用一定的概率保证来计算出原总体中未知参数的区间范围。特别值得注意的是：在作区间估计之前，我们对所要估计的参数是一无所知的。 § 而在这一章中，我们所要做的工作是，先对要研 ...
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2019-11-18 20:03:25
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logistic学习 标签（空格分隔）： logistic sigmod函数 逻辑回归 分类 前言： 整体逻辑回归比线性回归难理解点，其还需要《概率论与数理统计》中“二项分布”知识点的理解。 二项分布的公式：$P(X=k)=\left\lgroup\b ...
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2019-11-17 23:49:28
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4 二项分布近似正态分布的条件？ 参数和统计量的区别？ 总体参数通常用希腊字母表示,样本统计量通常用小写英文字母来表示 抽样分布是一种理论分布吗？ 抽样分布不是样本结果的分布，而是一种无法穷尽情况的分布，但是我们可以使用数学方法来求得进行这样抽取方法后的特统计量的分布。我们收取的样本点的统计量被认为 ...
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2019-11-01 20:47:55
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有关随机数的函数可以在NumPy的random模块中找到 随机数发生器的核心算法是基于马特赛特旋转演算法 二项分布是n个独立重复的是/非试验中成功次数的离散概率分布. 抛硬币 Key_Function np.random.binomial函数, 参数为区间, 概率, 次数, 用于模拟二项分布 Cod ...
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2019-08-27 01:07:05
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题目链接 核💗: 这道题求二项分布E(x^k)的期望, 刚才是照着E(X^2)展开化简得到np(1-p)的形式化简,但是失败了 后来发现这道题可以用数学期望的独立性来做,动态规划-233 先说一下期望的性质与证明: 用概率密度函数证明貌似很好证明: 我们可以把二项分布实验看作是n次伯努利实验, x ...
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2019-05-16 21:50:19
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一、参数检验和非参数检验 参数检验是利用总体分布和样本信息对总体参数做出推断，常用的假设检验方法有U检验法、T检验法、χ2检验法(卡方检验)、F检验法等； 非参数检验是利用样本信息对总体分布做出推断，常用的假设检验方法有卡方检验、二项分布检验、K-S检验以及变量值随机性检验等。 二、点估计和区间估计 ...
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2019-04-20 22:58:08
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这个小段的内容主要是朴素贝叶斯、支持向量机、决策树和集成学习的代码，看不懂..........后面的更是看不懂.................. 朴素贝叶斯： scikit-learn提供了伯努利，多项式，高斯三个变体。伯努利是一个二项分布，多项式是离散分布，高斯是连续分布。用在不同的场景里： 伯 ...
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2019-03-23 17:30:40
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loc平均值scale(scale)标准差pdf(x,loc=0,scale=1)正态分布（Normaldistribution），也称“常态分布”，又名高斯分布（Gaussiandistribution），最早由A.棣莫弗在求二项分布的渐近公式中得到。C.F.高斯在研究测量误差时从另一个角度导出了它。P.S.拉普拉斯和高斯研究了它的性质。是一个在数学、物理及工程等领域都非常重要的概率分布，在统计
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2018-12-10 23:29:18
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二项分布就是重复n次独立的伯努利试验。在每次试验中只有两种可能的结果，而且两种结果发生与否互相对立，并且相互独立，与其它各次试验结果无关，事件发生与否的概率在每一次独立试验中都保持不变，则这一系列试验总称为n重伯努利实验，当试验次数为1时，二项分布服从0-1分布。
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2018-12-10 11:27:02
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