变量分布是概率分布，用以表述随机变量取值的概率规律。变量的分布情况是我们在描述性分析的时候要关注的一个指标，实际上在推断性分析的时候，我们同样要根据样本的分布情况来估计总体分布，掌握了总体的数据分布之后才能选择相应的方法做进一步分析，下面我们分三部分介绍一下变量的分布：1.连续型变量分布2.离散型变...
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2015-07-28 12:44:27
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关于数理统计基础知识的一点补漏一、数学期望数学期望也称为均值、期望，在物理学中称为期待值。在概率论和统计学中，一个离散型随机变量的期望值是实验中每次可能结果的概率乘以其结果的总和。定义：离散型随机变量的一切可能取值与其对应的概率p的乘积之和称为数学期望。需要注意的是，期望值并不一定等于常识中“期望”...
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2015-07-21 16:41:23
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最近重新看了一下概率论，感觉很多东西都遗忘了，还会陷入各种误区，赶紧的纠正回来。概率论这块，主要内容包括：事件、条件概率、随机变量、随机变量的分布函数、概率密度、联合分布、期望、方差、协方差。我自己的误区总结：1.事件和随机变量首先要明确样本空间是所有可能发生的事件的集合，它由全部基本事件组成。而事...
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2015-07-18 22:31:13
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来公司半年了，天天加班，晚上下班就没见到过太阳，身体有点儿吃不消。 不知道这样的日子还要继续多长时间。
下面是项目开发过程中遇到的问题总结：
1.防止变态IE 的缓存，get或者post的时候 提交参数要传过去一个随机变量，由于IE独特的缓存问题，如果第一次和第二次传的参数相同，怎么IE不会提交过去，所以需要加个随机变量，让每次提交的参数都不一样。
2. .checkbox点击文字选...
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2015-07-09 13:17:17
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贝叶斯定理（英语：Bayes’ theorem）是概率论中的一个定理，它跟随机变量的条件概率以及边缘概率分布有关。在有些关于概率的解说中，贝叶斯定理（贝叶斯更新）能够告知我们如何利用新证据修改已有的看法。这个名称来自于托马斯?贝叶斯。
通常，事件A在事件B（发生）的条件下的概率，与事件B在事件A的条件下的概率是不一样的；然而，这两者是有确定的关系，贝叶斯定理就是这种关系的陈述。贝叶斯公式的用途...
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2015-07-02 22:40:24
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matlab全部的随机数函数（一）Matlab内部函数a.基本随机数Matlab中有两个最基本生成随机数的函数。1．rand()生成（0,1）区间上均匀分布的随机变量。基本语法：rand([M,N,P ...])生成排列成M*N*P... 多维向量的随机数。如果只写M，则生成M*M矩阵；如果参数为[...
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2015-07-01 13:43:57
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A.对于连续随机变量来说，单个点的概率是没有意义的，都为0B.PDF值没有边界，可以大于1C.Q1，Q2（中分位），Q3分别为使F取得1/4,1/2,3/4的x值D.重要的离散分布 点分布、离散均匀分布【书中的{1,2,3,...k}不都取到，而是指1/2+1/3+1/6和为1的】 伯努...
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2015-06-28 15:34:10
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背景看到有人在问这个问题，拿来算算。
自从有了CSDN-MarkDown之后，写博客舒服多了，尤其是数学公式部分。原理推荐的参考书是:
Schaum’s outline of Probability and Statistics, 3rd Edition, 2009; 科学出版社2002年翻译出版了该书的第二版，所以有中文版。Continuous Variables
Theorem: Let X...
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2015-06-26 16:18:37
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读书笔记：Sheldon Ross：概率论基础教程：随机变量
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2015-06-17 23:18:55
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每个样本点是一个时间的函数（叫样本函数），整个样本空间叫随机过程。有些随机现象不能用一个或几个随机变量来刻画，要用一族无穷多个随机变量来描述，这就是随机过程。随机过程研究的对象是随时间演变的随机现象，对事物的全过程的观察得到一个时间t的函数。但对同一个事物独立地重复进行多次观察所得的结果是不同的。随...
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2015-06-15 00:09:48
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