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概率论与数理统计（数理统计部分）

数理统计部分

目录

  • 数理统计部分
  • P60 总体和样本
        • 1.总体
        • 2.样本
        • 3.简单随机抽样
  • P61 统计量
  • P62 卡方分布
        • 1.卡方分布的定义，密度函数，函数图像，性质
        • 2.上a分位数
  • P63 t分布和F分布
        • 1.t分布的定义，密度函数，函数图像和a（阿尔法）分位数
        • 2.F分布，密度函数，函数图像和a（阿尔法）分位数
  • P64单个正态总体的抽样分布
  • P65两个正态总体的抽样分布
  • p66矩估计
        • 1. 常见概念（参数，店估计，区间估计）
        • 2.矩估计
  • p67极大似然估计
        • 1.离散型事件的极大似然估计
        • 2.连续型的极大似然估计
  • p68 最大似然估计习题
  • p69估计量的评价准则
        • 1.常用评价准则
        • 2.无偏性
  • p70有效性准则和军方误差准则
        • 3.均方误差准则
  • p71 相合性准则
        • 4.相合性准则
  • p72置信区间，精确度
        • 1.双侧置信区间
        • 2.单侧置信区间
        • 2.精确度
  • p73枢轴量法
        • 1.枢轴量法![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/20200107100613172.png)
        • 2.枢轴量与统计量的区别
        • 3.可转换成单侧置信区间求解
  • p74枢轴量法（二）
  • p75 单个正态总体均值的区间估计
        • 1.知道分分布的情况
        • 2.分布未知但是可以看做正态的
  • p76成对数据均值差，单个正太总体方差的区间估计
        • 1.成对数据均值差的区间估计
        • 2.方差的区间估计
  • p77 两个正态总体参数的区间估计
  • p78假设检验的基本思想（一）
        • 1.假设检验四步曲
          • 1.1假设检验四步的原则和形式
        • 2，检验统计量，接受域，拒绝域
  • p79假设检验的基本思想（二）
        • 3.两类错误和临界值
        • 4. 根据样本结果得出结论
        • 5.P_值法的三四步
        • 临界值法概述
        • P值法概述
  • p80单个正太总体的均值假设检验（标准差已知）
  • p81单个正太总体的均值假设检验（标准差未知）
  • P82 成对数据做差的均值和标注差的建设检验
  • p83 两个正态总体的假设检验（比较两个正态总体均值的检验）
  • p84 两个正态总体的假设检验（比较两个正态总体标准差的检验）
  • p85 拟合优度检验
  • p86单因素方差分析
  • p87 单因素方差分析（参数估计）
  • p88一元线性回归（参数估计）
  • p89一元线性回归（模型校验和实际应用）

P60 总体和样本

1.总体

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2.样本

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3.简单随机抽样

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P61 统计量

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视频中的例子将了为什么不是1/n而是1/n-1
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P62 卡方分布

1.卡方分布的定义，密度函数，函数图像，性质

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2.上a分位数

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P63 t分布和F分布

1.t分布的定义，密度函数，函数图像和a（阿尔法）分位数

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极限区趋于正态分布
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2.F分布，密度函数，函数图像和a（阿尔法）分位数

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P64单个正态总体的抽样分布

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P65两个正态总体的抽样分布

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证明视频中有讲
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p66矩估计

1. 常见概念（参数，店估计，区间估计）

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概率论与数理统计（数理统计部分）_第30张图片

2.矩估计

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概率论与数理统计（数理统计部分）_第32张图片概率论与数理统计（数理统计部分）_第33张图片

p67极大似然估计

1.离散型事件的极大似然估计

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2.连续型的极大似然估计

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概率论与数理统计（数理统计部分）_第37张图片

p68 最大似然估计习题

p69估计量的评价准则

1.常用评价准则

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2.无偏性

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p70有效性准则和军方误差准则

####2.有效性准则（接上一节）
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3.均方误差准则

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p71 相合性准则

4.相合性准则

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p72置信区间，精确度

1.双侧置信区间

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概率论与数理统计（数理统计部分）_第47张图片

2.单侧置信区间

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2.精确度

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区间长度越小精确度越高

p73枢轴量法

枢轴量法是用来求置信区间的方法

1.枢轴量法概率论与数理统计（数理统计部分）_第51张图片

概率论与数理统计（数理统计部分）_第52张图片

2.枢轴量与统计量的区别

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3.可转换成单侧置信区间求解

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p74枢轴量法（二）

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p75 单个正态总体均值的区间估计

1.知道分分布的情况

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Za/2 上 a/2分位数（概率论中概念）
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2.分布未知但是可以看做正态的

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p76成对数据均值差，单个正太总体方差的区间估计

1.成对数据均值差的区间估计

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2.方差的区间估计

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p77 两个正态总体参数的区间估计

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概率论与数理统计（数理统计部分）_第73张图片
概率论与数理统计（数理统计部分）_第74张图片
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p78假设检验的基本思想（一）

1.假设检验四步曲

概率论与数理统计（数理统计部分）_第78张图片

1.1假设检验四步的原则和形式

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概率论与数理统计（数理统计部分）_第82张图片

2，检验统计量，接受域，拒绝域

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概率论与数理统计（数理统计部分）_第85张图片
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p79假设检验的基本思想（二）

3.两类错误和临界值

在这里插入图片描述
概率论与数理统计（数理统计部分）_第87张图片
概率论与数理统计（数理统计部分）_第88张图片

4. 根据样本结果得出结论

概率论与数理统计（数理统计部分）_第89张图片

5.P_值法的三四步

概率论与数理统计（数理统计部分）_第90张图片

临界值法概述

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P值法概述

概率论与数理统计（数理统计部分）_第92张图片

p80单个正太总体的均值假设检验（标准差已知）

检验统计量服从正态分布，推导了双边检验和单边检验的公式有例题

p81单个正太总体的均值假设检验（标准差未知）

检验统计量服从t分布，推导了双边检验和单边检验的公式有例题

P82 成对数据做差的均值和标注差的建设检验

p83 两个正态总体的假设检验（比较两个正态总体均值的检验）

p84 两个正态总体的假设检验（比较两个正态总体标准差的检验）

p85 拟合优度检验

检验样本是否服从某种分布
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概率论与数理统计（数理统计部分）_第94张图片
概率论与数理统计（数理统计部分）_第95张图片
概率论与数理统计（数理统计部分）_第96张图片
概率论与数理统计（数理统计部分）_第97张图片
概率论与数理统计（数理统计部分）_第98张图片
概率论与数理统计（数理统计部分）_第99张图片

p86单因素方差分析

相当于多个随机变量均值的假设检验
概率论与数理统计（数理统计部分）_第100张图片

p87 单因素方差分析（参数估计）

p88一元线性回归（参数估计）

p89一元线性回归（模型校验和实际应用）

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  • 【大模型学习路线首发】 AI大模型学习路线：（非常详细）AI大模型学习路线，收藏这一篇就够了！ AI大模型-大飞 人工智能学习程序员大模型学习AI大模型大模型大模型教程
    1.打好基础：数学与编程数学基础线性代数：理解矩阵、向量、特征值、特征向量等概念。推荐课程：KhanAcademy的线性代数课程、MIT的线性代数公开课。微积分：掌握导数、积分、多变量微积分等基础知识。推荐课程：KhanAcademy的微积分课程、MIT的微积分公开课。概率与统计：理解概率分布、贝叶斯定理、统计推断等概念。推荐课程：KhanAcademy的概率与统计课程、Coursera的“Pro
  • 图像处理之添加高斯与泊松噪声
    from：http://blog.csdn.net/jia20003/article/details/8258052数学基础：什么是泊松噪声，就是噪声分布符合泊松分布模型。泊松分布(PoissonDi)的公式如下：关于泊松分布的详细解释看这里：http://zh.wikipedia.org/wiki/泊松分佈关于高斯分布与高斯噪声看这里：http://blog.csdn.net/jia20003/
  • 线性代数导引：实数代数运算 AI大模型应用实战 javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
    线性代数导引：实数代数运算线性代数作为计算机科学的重要基础，涵盖了实数代数运算、矩阵理论、线性变换等多个核心概念。本文将深入探讨实数代数运算的基本原理和操作方法，旨在帮助读者构建扎实的数学基础，为后续深入学习计算机科学中的复杂主题打下坚实的基础。1.背景介绍1.1问题由来线性代数广泛应用于各个科技领域，从工程科学、计算机视觉到机器学习，无处不在。特别是对于计算机科学，无论是在数据处理、算法设计，还
  • 划界与分类的艺术：支持向量机（SVM）的深度解析 忘梓. 杂文支持向量机分类机器学习
    划界与分类的艺术：支持向量机（SVM）的深度解析1.引言支持向量机（SupportVectorMachine,SVM）是机器学习中的经典算法，以其强大的分类和回归能力在众多领域得到了广泛应用。SVM通过找到最优超平面来分隔数据，从而实现高效的分类。然而，它在高维数据中的复杂性和核方法的使用也带来了挑战。本文将深入探讨SVM的工作原理、实现技巧、适用场景及其局限性。2.SVM的数学基础与直观理解SV
  • 入门机器学习需要的统计基础
    很多人都说：“学机器学习一定要有数学基础”，但问题是——从哪开始学？学到什么程度才够？其实真的没那么难。想搭好底子，其实你只需要一门课：统计与概率入门（byKhanAcademy）这门课专为没有任何数学背景的人设计，完全从零讲起，不需要你会高数、不需要懂编程，只要你看得懂图和例子，就能学下去。课程内容覆盖了：概率基础（事件、独立性、条件概率）各类分布（正态分布、二项分布）统计量（均值、方差、中位数
  • 【2D与3D SLAM中的扫描匹配算法全面解析】 Unpredictable222 SLAM算法自动驾驶自主导航算法opencvpclSLAMICPNDT
    引言扫描匹配(ScanMatching)是同步定位与地图构建(SLAM)系统中的核心组件，它通过对齐连续的传感器观测数据来估计机器人的运动。本文将深入探讨2D和3DSLAM中的各种扫描匹配算法，包括数学原理、实现细节以及实际应用中的性能对比，特别关注激光雷达SLAM中的典型方法。一、扫描匹配数学基础与核心原理1.1刚体变换的数学表示扫描匹配的核心是求解刚体变换，在2D和3D空间中有不同的数学表示：
  • ios内付费 374016526 ios内付费
    近年来写了很多IOS的程序，内付费也用到不少，使用IOS的内付费实现起来比较麻烦，这里我写了一个简单的内付费包，希望对大家有帮助。   具体使用如下: 这里的sender其实就是调用者，这里主要是为了回调使用。 [KuroStoreApi kuroStoreProductId:@"产品ID" storeSender:self storeFinishCallBa
  • 20 款优秀的 Linux 终端仿真器 brotherlamp linuxlinux视频linux资料linux自学linux教程
      终端仿真器是一款用其它显示架构重现可视终端的计算机程序。换句话说就是终端仿真器能使哑终端看似像一台连接上了服务器的客户机。终端仿真器允许最终用户用文本用户界面和命令行来访问控制台和应用程序。（LCTT 译注：终端仿真器原意指对大型机-哑终端方式的模拟，不过在当今的 Linux 环境中，常指通过远程或本地方式连接的伪终端，俗称“终端”。） 你能从开源世界中找到大量的终端仿真器，它们
  • Solr Deep Paging(solr 深分页) eksliang solr深分页solr分页性能问题
    转载请出自出处：http://eksliang.iteye.com/blog/2148370 作者：eksliang(ickes) blg:http://eksliang.iteye.com/ 概述 长期以来，我们一直有一个深分页问题。如果直接跳到很靠后的页数，查询速度会比较慢。这是因为Solr的需要为查询从开始遍历所有数据。直到Solr的4.7这个问题一直没有一个很好的解决方案。直到solr
  • 数据库面试题 18289753290 面试题 数据库
    1.union ,union all 网络搜索出的最佳答案： union和union all的区别是,union会自动压缩多个结果集合中的重复结果，而union all则将所有的结果全部显示出来，不管是不是重复。 Union：对两个结果集进行并集操作，不包括重复行，同时进行默认规则的排序； Union All：对两个结果集进行并集操作，包括重复行，不进行排序； 2.索引有哪些分类？作用是
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    先说下现在市面上TV分辨率的大概情况 两种分辨率为主 1.720标清，分辨率为1280x720. 屏幕尺寸以32寸为主，部分电视为42寸 2.1080p全高清，分辨率为1920x1080 屏幕尺寸以42寸为主，此分辨率电视屏幕从32寸到50寸都有   适配遇到问题，已1080p尺寸为例： 分辨率固定不变，屏幕尺寸变化较大。 如：效果图尺寸为1920x1080，如果使用d
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    Unbuntu 14.4安装之后就在终端中使用Tab键不能自动补全，解决办法如下：   1、利用vi编辑器打开/etc/bash.bashrc文件（需要root权限） sudo vi /etc/bash.bashrc  接下来会提示输入密码 2、找到文件中的下列代码 #enable bash completion in interactive shells #if
  • 学会人际关系三招 轻松走职场 aijuans 职场
    要想成功，仅有专业能力是不够的，处理好与老板、同事及下属的人际关系也是门大学问。如何才能在职场如鱼得水、游刃有余呢？在此，教您简单实用的三个窍门。 　　第一，多汇报 最近，管理学又提出了一个新名词“追随力”。它告诉我们，做下属最关键的就是要多请示汇报，让上司随时了解你的工作进度，有了新想法也要及时建议。不知不觉，你就有了“追随力”，上司会越来越了解和信任你。 　　第二，勤沟通 团队的力
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    移动互联网的未来：碎片化内容+碎片化渠道=各式精准、互动的新型社会化营销。   O2O：Online to OffLine 线上线下活动 O2O就是在移动互联网时代，生活消费领域通过线上和线下互动的一种新型商业模式。   手机二维码本质：O2O商务行为从线下现实世界到线上虚拟世界的入口。   线上虚拟世界创造的本意是打破信息鸿沟，让不同地域、不同需求的人
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    1,获取样式属性值 top 与顶部的距离 left 与左边的距离 right 与右边的距离 bottom 与下边的距离 zIndex 层叠层次     例子:获取左边的宽度,当css写在body标签中时 <div id="adver" style="position:absolute;top:50px;left:1000p
  • ajax同步异步参数async bijian1013 jqueryAjaxasync
            开发项目开发过程中，需要将ajax的返回值赋到全局变量中，然后在该页面其他地方引用，因为ajax异步的原因一直无法成功，需将async:false，使其变成同步的。         格式： $.ajax({ type: 'POST', ur
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    Webx是淘宝开发的一套Web开发框架，Webx3是其第三个升级版本；采用Eclipse的开发环境，现在支持java开发； 采用turbine原型的MVC框架，扩展了Spring容器，利用Maven进行项目的构建管理，灵活的ibatis持久层支持，总的来说，还是一套很不错的Web框架。 Webx3遵循turbine风格，velocity的模板被分为layout/screen/control三部
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          这里有一个常识性的问题:       地球的资源,人类的资金是有限的,而太空是无限的.....       就算全人类联合起来,要在太空中修建大型空间站,也不一定能够成功,因为资源和资金,技术有客观的限制.... &
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        在平常我们实现文件下载通常是通过普通 read-write方式，如下代码所示。 @RequestMapping("/courseware/{id}") public void download(@PathVariable("id") String courseID, HttpServletResp
  • scanf接受char类型的字符 dcj3sjt126com c
    /* 2013年3月11日22:35:54 目的：学习char只接受一个字符 */ # include <stdio.h> int main(void) { int i; char ch; scanf("%d", &i); printf("i = %d\n", i); scanf("%
  • 学编程的价值 dcj3sjt126com 编程
    发一个人会编程, 想想以后可以教儿女, 是多么美好的事啊, 不管儿女将来从事什么样的职业, 教一教, 对他思维的开拓大有帮助   像这位朋友学习:   http://blog.sina.com.cn/s/articlelist_2584320772_0_1.html   VirtualGS教程 (By @林泰前): 几十年的老程序员，资深的
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    今天在BBS里面看到这样的面试题目,   1，二维数组（N*N），沿对角线方向，从右上角打印到左下角如N=4： 4*4二维数组  { 1 2 3 4 } { 5 6 7 8 } { 9 10 11 12 } {13 14 15 16 } 打印顺序  4 3 8 2 7 12 1 6 11 16 5 10 15 9 14 13 要
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  • mysqldiff对数据库间进行差异比较 jackyrong mysqld
      mysqldiff该工具是官方mysql-utilities工具集的一个脚本，可以用来对比不同数据库之间的表结构，或者同个数据库间的表结构    如果在windows下，直接下载mysql-utilities安装就可以了，然后运行后，会跑到命令行下： 1） 基本用法    mysqldiff --server1=admin:12345
  • spring data jpa 方法中可用的关键字 lawrence.li javaspring
    spring data jpa 支持以方法名进行查询/删除/统计。 查询的关键字为find 删除的关键字为delete/remove (>=1.7.x) 统计的关键字为count (>=1.7.x)   修改需要使用@Modifying注解 @Modifying @Query("update User u set u.firstna
  • Spring的ModelAndView类 nicegege spring
    项目中controller的方法跳转的到ModelAndView类，一直很好奇spring怎么实现的？ /* * Copyright 2002-2010 the original author or authors. * * Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"); * yo
  • 搭建 CentOS 6 服务器(13) - rsync、Amanda rensanning centos
    （一）rsync Server端 # yum install rsync # vi /etc/xinetd.d/rsync service rsync { disable = no flags = IPv6 socket_type = stream wait
  • Learn Nodejs 02 toknowme nodejs
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  • Spring MVC 拦截器 xp9802 spring mvc
    Controller层的拦截器继承于HandlerInterceptorAdapter HandlerInterceptorAdapter.java  1  public   abstract   class  HandlerInterceptorAdapter  implements  HandlerIntercep
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