比例混合分布(Scale Mixture Distribution)
混合分布是来自其他随机变量的集合构成的随机变量的概率分布：一个随机变量是根据给定的概率从集合随机选取的，然后所选随机变量的值就得到了( first, a random variable is selected by chance from the collection according to given probabil...
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2015-02-10 15:27:56
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自谷歌浏览器更新到（版本39.0.2171.99 ）后，访问上传文件界面浏览器就崩溃了，而其他的浏览器不会出现问题。 出现这种问题的原因就是谷歌浏览器缓存问题，但将访问该jsp页面路径添加上时间戳后无法解决问题，将界面引入uploadify.js中也添加了个随机变量还是不行。最后将引入js换成下面形...
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2015-02-09 17:44:17
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数学定义[编辑]若k个随机变量、……、是相互独立，符合标准正态分布的随机变量（数学期望为0、方差为1），则随机变量Z的平方和被称为服从自由度为k的卡方分布，记作Definition[edit]IfZ1, ...,Zkareindependent,standard normalrandom varia...
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2015-02-01 17:32:23
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正态分布（Normal distribution）又名高斯分布（Gaussian distribution），是一个在数学、物理及project等领域都很重要的概率分布，在统计学的很多方面有着重大的影响力。若随机变量X服从一个数学期望为μ、标准方差为σ2的高斯分布，记为：X～N(μ,σ2),则其概率...
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2015-01-26 11:33:39
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kuangbin的总结：点击打开链接
我搞的题目：点击打开链接
前段时间一直在做概率的题目。
一、期望
其中求解期望问题刚开始一直不理解。后来做得多了有感觉。
例：（有放回）
在5件产品有4件正品，1件次品，从中任取2件，记其中含正品的个数个数为随机变量ξ，则ξ的数学期望Eξ是 1.6
在5件产品有4件正品，1件次品，从中任取2件，记其中含正品的个...
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2015-01-25 11:09:29
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自谷歌浏览器更新到（版本39.0.2171.99 ）后，访问上传文件界面浏览器就崩溃了，而其他的浏览器不会出现问题。
出现这种问题的原因就是谷歌浏览器缓存问题，但将访问该jsp页面路径添加上时间戳后无法解决问题，将界面引入uploadify.js中也添加了个随机变量还是不行。最后将引入js换成下面形式就解决了：
代码如下：
document.wri...
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2015-01-20 15:54:24
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σ代数
令X是一个样本空间(sample space)Ω的所有子集(subsets)的集合的一个子集，那么集合X被称为σ代数（σ-algebra）又叫σ域（σ-field）。
它有以下几个性质：
（1）Φ∈X；(Φ为空集)
（2）若A∈X，则A的补集A^c∈X；
（3）若Ai∈X（i=1,2,…）则∪Ai∈X；
可测空间
Ω是任意集合，而X是把Ω中的极端情况去...
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2015-01-20 12:04:24
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首先，我们要先理解原点矩的概念，一阶原点矩就是随机变量的X期望EX，k阶原点矩EXk就是随机变量X的k次方的期望（注意不是期望的平方）。其实EXk也可以看做E(X-0)k，这其实就已解释了为什么叫原点矩，而E(X-Xpj)k，其中Xpf表示平均值，那么这就是k阶中心矩；如果k=2，那么E(X-Xpj...
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2015-01-17 09:53:05
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下面是转载http://blog.csdn.net/yanqingan/article/details/6125812博客的内容最大似然估计学习总结1. 作用在已知试验结果（即是样本）的情况下，用来估计满足这些样本分布的参数，把可能性最大的那个参数作为真实的参数估计。2. 离散型设为离散型随机变量，...
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2015-01-13 12:15:27
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1. Jensen不等式
回顾优化理论中的一些概念。设f是定义域为实数的函数，如果对于所有的实数x，，那么f是凸函数。当x是向量时，如果其hessian矩阵H是半正定的（），那么f是凸函数。如果或者，那么称f是严格凸函数。
Jensen不等式表述如下：
如果f是凸函数，X是随机变量，那么
特别地，如果f是严格凸函数，那...
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2015-01-09 10:51:16
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