数理统计

数理统计笔记3：样本方差的抽样分布，两个样本方差比的抽样分布，t统计量的分布

引言数理统计笔记的第3篇总结了数理统计中样本方差的分布（卡方分布），两个样本方差比的抽样分布（F分布）以及t统计量的分布。样本方差的抽样分布两个样本方差比的抽样分布附：T统计量的分布
subtitle_·2022-11-23 11:51

数理统计笔记 第一章 数理统计的基本概念

教材数理统计与多元统计何平著西南交通大学出版社目录基础知识第一节总体与样本第二节样本分布和统计量第三节统计量的分布基础知识看张宇基础30讲——概率论与数理统计的第2、4、6讲。
Hillbox·2022-11-23 11:47

概率论与数理统计期末考试复习总结

为了方便复习下面内容摘自：《高数叔》概率论与数理统计期末总复习笔记（持续更新中）_BitHachi-CSDN博客_高数叔概率论笔记pdf目录一、随机时间与概率—day11.随机事件与样本空间的概念2.事件的关系
郭晋龙·2022-11-23 11:47

数理统计复习笔记四——区间估计

文章目录一、基本概念1.1区间估计1.2置信水平（置信度）1.3置信系数1.4置信区间1.5单侧置信限1.6置信域二、枢轴量法2.1上侧α\alphaα分位数2.2小样本情况下的步骤2.3大样本情况下2.4单个正态总体参数的置信水平为1−α1-\alpha1−α的置信区间三、两个正态总体的置信区间3.1δ=μ2−μ1\delta=\mu_2-\mu_1δ=μ2−μ1的置信区间3.1.1σ12=σ2
诡秘愚者·2022-11-23 11:13

数理统计复习笔记二——充分统计量

一、背景统计量的引入是为了简化样本的繁杂，但所使用的统计量是否把样本中关于感兴趣问题的信息全部吸收进来了？这就引出充分统计量的概念。它是Fisher正式提出的，其思想源于他和Eddington关于估计标准差的争论。二、定义对于某分布族F={Fθ(x):θ∈Θ}\mathcalF=\{F_\theta(x):\theta\in\Theta\}F={Fθ(x):θ∈Θ}，∀F∈F\forallF\in
诡秘愚者·2022-11-23 11:13

数理统计复习笔记三——点估计

在数理统计复习笔记一——统计中常用的抽样分布和数理统计复习笔记二——充分统计量中，分别介绍了统计量的几个常用抽样分布和充分统计量，引入统计量的目的在于对感兴趣的问题进行统计推断。
诡秘愚者·2022-11-23 11:13

数理统计复习笔记一——统计中常用的抽样分布(卡方分布，t分布，F分布)

前言：  总结一下数理统计中的基本概念，一些用python的实现在这里。不断持续更新。
诡秘愚者·2022-11-23 11:43

数理统计笔记1：常用分布

引言数理统计笔记的第一篇总结了数理统计中常用的分布，包括Bernoulli分布、二项分布、泊松分布、均匀分布、指数分布和正态分布。
subtitle_·2022-11-23 11:10

西瓜书1-2章阅读笔记(吃瓜教程Task1)

概览本人根据个人偏好选择一些阅读重点进行笔记当下的机器学习是建立在概率论与数理统计基础之上，所谓机器学习，其实也不过是一种非常特殊且抽象的，计算机找规律。
无知之人_dream·2022-11-22 22:39

NumPy 重复数据与去重

在数理统计分析中，需要提前将重复数据剔除，在NumPy中，可以通过unique函数找到数组中的唯一值并返回已排序的结果。数组内数据去重。
阴天v快乐丶·2022-11-22 19:12

机器学习-Sklearn-14（朴素贝叶斯）

朴素贝叶斯的算法根源就是基于概率论和数理统计的贝叶斯理论，因此它是根正苗红的概率模型。接下来，我们就来认识一下这个简单快速的概率算法。
Henrik698·2022-11-22 18:47

Vscode中利用TensorFlowjs实现线性回归

对于线性回归的定义：利用数理统计中的回归分析，来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。
.Thinking.·2022-11-22 13:01

线性回归 波士顿房价预测

实验步骤与分析1.数据背景2.数据读入3.定义特征值、目标值4.区分训练集和测试集5.线性回归6.进行预测7.获取平均值8.获取均分绝对误差线性回归对波士顿房价进行预测一、基础概念：1.线性回归回归分析，数理统计学中
bit_100·2022-11-22 01:54

五月份组队学习【吃瓜教程】Task03打卡笔记

笔记部分内容来源于网络检索，如有侵权联系可删本次学习针对的对象：有高数、线代、概率论与数理统计基础的同学内容说明：周志华老师的“西瓜书”是机器学习经典入门教材，值得反复阅读，配合“南瓜书”从本科数学基础的视角进行讲解
miskirito·2022-11-21 23:49

五月份组队学习【吃瓜教程】Task01打卡笔记

本次学习针对的对象：有高数、线代、概率论与数理统计基础的同学内容说明：周志华老师的“西瓜书”是机器学习经典入门教材，值得反复阅读，配合“南瓜书”从本科数学基础的视角进行讲解，一起打好基础！
miskirito·2022-11-21 23:49

Python线性回归学习笔记

1.什么是线性回归2.简单线性回归3.多元线性回归一：什么是线性回归线性回归，是利用数理统计中回归分析，来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法，运用十分广泛。
_chenby_·2022-11-21 23:40

多元分析

多元分析是多变量的统计分析方法，是数理统计的一个分支。1.聚类分析聚类分析又称群分析，是对多个样本或指标进行定量分类的一种多元统计分析方法。
花繁四季·2022-11-21 22:21

数学建模之聚类分析

数理统计中的数值分类有两种问题：判别分析：已知分类情况，将未知个体归入正确类别聚类分析：分类情况未知，对数据结构进行分类。
Mr. Water·2022-11-21 20:45

从贝叶斯方法谈到贝叶斯网络

从贝叶斯方法谈到贝叶斯网络http://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/409846990引言事实上，介绍贝叶斯定理、贝叶斯方法、贝叶斯推断的资料、书籍不少，比如《数理统计学简史
songroom·2022-11-21 13:39

SPC 统计过程控制

1.简介统计过程控制（StatisticalProcessControl，SPC）是一种借助数理统计方法的过程控制工具。
noobiee·2022-11-21 09:37

使用R语言对股票数据进行时间序列分析

tushareID:469251R语言相对于python在做统计分析是十分方便的软件，时间序列分析在数理统计理论方面很有支撑，解释性也很强，理论已经很成熟，不了解的小伙伴可以去搜下相关课程。
shortspring·2022-11-21 07:35

机器学习数学提要

挺不错的博客链接：●《高数上下册》●《概率论与数理统计浙大版》●《数理统计学简史》陈希孺●《矩阵分析与应用》张贤达●《凸优化（ConvexOptimization）》-StphenBoyd&LievenVandenberghe
yuanmengxinglong·2022-11-21 02:01

贝叶斯网络较全资料

从贝叶斯方法谈到贝叶斯网络0引言事实上，介绍贝叶斯定理、贝叶斯方法、贝叶斯推断的资料、书籍不少，比如《数理统计学简史》，以及《统计决策论及贝叶斯分析JamesO.Berger着》等等，然介绍贝叶斯网络的中文资料则非常少
quanzaiwoxin1·2022-11-21 02:22

概率论与数理统计-离散型随机变量基础知识

首先把基础知识梳理一遍（只列出了我认为比较重要的概念与公式），如有遗漏还希望各位指正。一、随机变量在随机实验中，会产生各种结果，比如投硬币试验，我们有可能两种，分别是正面朝上和反面朝上，又比如在投色子试验中，投得的结果有六种可能，它的结果是六个数字，为了便于分析问题，我们需要将投得的结果数字化，即每一个试验结果都用一个数字与其对应。在将随机试验的结果量化后，这些所有的可能的结果构成一个随机变量X，
数学渣渣辉·2022-11-21 01:39

概率论与数理统计-离散型随机变量基础知识（二）

接着上一次的知识点，我们继续总结知识点，上一次在泊松分布相关知识还有一个泊松定理，若二项分布中的n足够大，同时参数p足够小，一般认为小于0.1为足够小，则二项分布可近似看为泊松分布，其参数。若还有其他较为重要的知识点，还希望各位看官能够指正。本次我们主要讨论数学期望与方差以及二位离散型随机变量。首先谈数学期望，数学期望与均值是有区别的，均值的计算方法为总量除个数，即得均值，数学期望的计算过程为，若
数学渣渣辉·2022-11-21 01:39

概率论与数理统计（第二章---随机变量及其分布函数

文章目录1.简单介绍一元多元随机变量的内容瞎逼逼之为啥有多元（非重要2.为什么引进随机变量？3.随机变量的分类分类定义关于随机变量的联想--用之前高数的知识4.随机变量统计规律性的描述-分布函数随机变量的定义随机变量的性质5.常见随机变量离散型随机变量概览一、0-1分布X∼(0−1分布)X\thicksim(0-1分布)X∼(0−1分布)二、二项分布X∼B(n,p)X\thicksimB(n,p)
小果一粒沙·2022-11-21 01:27

【数理统计基础】随机变量和概率分布

随机变量和概率分布变量随机变量概率分布一、离散型随机变量概率函数二项分布泊松分布几何分布二、连续型随机变量概率函数正态分布指数分布随机变量和概率分布关于总体数据的模型。所谓随机变量的值表示的是数据值，概率分布要给出的是取某个数据值时所对应的概率，要么给出的是数据取某个或某些值时概率的计算准则。变量随机变量是对试验结果的数值描述随机变量概率分布随机变量的概率分布是描述随机变量取不同值的概率一、离散型
guieraxbc·2022-11-21 01:23

[[概率论与数理统计-2]：随机函数、概率、概率函数、概率分布函数

作者主页(文火冰糖的硅基工坊)：文火冰糖（王文兵）的博客_文火冰糖的硅基工坊_CSDN博客本文网址：https://blog.csdn.net/HiWangWenBing/article/details/123608954目录第1章随机与非随机事件1.1确定性事件与不确定性事件（随机事件）第2章随机变量与随机函数2.1随机变量2.2基于取值范围的随机变量种类：离散型与连续性随机变量2.3基于因果关
文火冰糖的硅基工坊·2022-11-21 01:20

概率论与数理统计思维导图

概率论与数理统计思维导图目录概率论与数理统计思维导图第一章随机事件与概率第二章一维随机变量第三章二维随机变量第四章随机变量的数学特征第五章大数定律与中心极限定理第六章数理统计基本概念第七章参数估计第一章随机事件与概率第二章一维随机变量第三章二维随机变量第四章随机变量的数学特征第五章大数定律与中心极限定理第六章数理统计基本概念第七章参数估计
hhhhhlt·2022-11-20 16:52

物联11.14作业

马尔科夫链概念：马尔科夫链是概率论和数理统计中具有马尔科夫性质且存在于离散的指数集和状态空间内的随机过程。
qq_42420743·2022-11-20 14:17

umap算法_生命科学中的 UMAP（降维算法）

这是《生命科学的数理统计和机器学习》的相关探讨，我试图介绍生物信息学、生物医学、遗传学等常见的分析技术。今天，我们将深入探讨一种令人兴奋的降维技术，称为UMAP，它主导了当今的单细胞基因组学。
张个个·2022-11-20 09:53

Python统计学11——分位数回归

分位数回归也是数理统计里面经典的模型，他相对于在最小二乘模型上进行了改进，虽然本身还是线性的参数模型，但对损失函数进行了改进。
阡之尘埃·2022-11-20 09:21

DataWhale西瓜书第一第二章学习笔记

视频绪论人工智能机器学习深度学习计算机视觉自然语言处理推荐系统高等数学：会求偏导数线性代数：会矩阵运算概率论与数理统计：随机变量是什么内容定位：西瓜书里的算法的公式推导本科数学视频：张宇考研数学系列第一章
akriver·2022-11-20 08:53

李宏毅ML笔记2:回归

P3的主要内容和数学建模的线性回归很像哦,P4有一股概率论与数理统计味儿公式每次截成图片再一个个插入太麻烦了,打算编辑时候就放word和latex两个版本,哪个能显示看哪个吧.https://blog.csdn.net
lagoon_lala·2022-11-20 05:25

合肥科大讯飞-NLP算法工程师 招聘贴

、参与项目方案设计，能够根据需求完成需求分析以及方案设计；4、负责具体技术方向，包括技术调研、研发以及技术落地工作任职要求：1、硕士及以上学历，计算机、信号处理、自动化、应用数学等相关专业，具备一定的数理统计
Kodak柯达·2022-11-19 19:35

合肥科大讯飞-AI研究算法工程师（视觉感知） 招聘贴

AI研究算法工程师（视觉感知）方向：机器人岗位职责：负责扫地机器人业务中的感知算法研究；任职资格：1、硕士及以上学历，计算机、信号处理、自动化、应用数学等相关专业、具备丰富数理统计，模式识别、机器学习、
Kodak柯达·2022-11-19 19:35

2021年计算机保研面试题

本文涉及学科有操作系统，计算机网络，数据结构，计算机组成，线性代数，高数，概率论与数理统计，机器
Challow·2022-11-19 11:05

统计系本科生参考书整理

推荐的书单包括统计系本科生课程密切相关的中文书籍或者中译本：统计历史，统计学入门（非数学专业的统计书），数学分析，线性代数，概率论，数理统计，随机过程，R语言，大数据，金融统计，金融数学，生存分析，寿险精算
banlucainiao·2022-11-19 11:34

宋浩 概率统计 笔记_2020考研数学概率论与数理统计：各章节考试重点分析

原标题：2020考研数学概率论与数理统计：各章节考试重点分析考研数学有两大重点，基础要打好，练习要多做，错题要巩固。下面来看下有关概率论与数理统计相关复习内容，一起来学习吧！
weixin_39983383·2022-11-17 21:31

宋浩概率论与数理统计笔记（一）

基本信息本篇是根据宋浩老师在B站的概率论与数理统计完成，标明了每一个知识点所在的时间点。在学数学的时候笔记必不可少，但频繁暂停记笔记又浪费时间，那你就借他山之石，快速掌握基本数学知识。
hukuiru·2022-11-17 21:30

宋浩 概率统计 笔记_概率论及数理统计——个人笔记

个人笔记不定期更新：第一章概率论基本概念1、样本空间：随机试验E的所有可能的结果组成的集合，使用S表示2、基本事件：由一个样本点组成的单点集3、必然事件：每次试验中都会发生的事件4、不可能事件：每次试验中都不发生的事件，使用表示5、频数：事件A在n次实验中发生的次数6、频率：事件A在n次实验中发生的次数与试验次数n的比例，6.1、性质：,事件集合中的事件相互独立试，则有：7、等可能概率：试验中每个
weixin_39887926·2022-11-17 21:00

《概率论与数理统计.宋浩》前七章笔记汇总

一、课程时长分布第一章516分钟（24；11；77；3；33；46；32；11；33；30；21；39；29；36；9；38；22；22）第二章475分钟（13；21；70；24；40；24；5；4；22；28；25；20；25；71；10；73）第三章279分钟（24；25；35；32；15；8；25；26；13；66）第四章295分钟（13；10；48；45；8；16；17；39；26；27；
是璇子鸭·2022-11-17 21:25

几何概型，公理化——概率论与数理统计（宋浩）

1.2.3几何概率模型（线段，平面，立体）例题：会面问题甲，乙在一小时内的任意时刻都可以到达，先到达的人会等后到的人15分钟，超时离开，求两个人可以碰面的概率。可列出方程并做出对应的图：用x轴表示甲到达时间，用y轴表示乙到达时间甲先到：{y-x>=0,y-x=0,y-x=P(B)性质5(加法):P(A+B)=P(A)+P(B)-P(AB)补充：P(A+B+C)=P(A)+P(B)+P(C)-P(A
batcat560·2022-11-17 21:17

宋浩概率论与数理统计-第八章-笔记

概率论与数理统计第八章假设检验8.1基本概念一、假设检验问题二、假设检验基本概念三、假设检验的思想与步骤1.思想2.步骤四、两类错误8.2一个正态总体的参数假设检验一、μ\muμ的假设检验UUU检验法：
Anchor___·2022-11-17 21:45

宋浩概率论与数理统计-第七章-笔记

概率论与数理统计第七章7.1点估计7.1.1矩估计法7.1.2极大似然估计法7.2点估计的优良性准则7.37.3.1置信区间7.3.2一个正态总体的均值和方差的区间估计期望的区间估计方差的区间估计总结第七章
Anchor___·2022-11-17 21:44

宋浩概率论与数理统计-第二章-笔记

概率论与数理统计第二章2.1随机变量的概念2.2.1离散型随机变量及其概率分布连续型随机变量及其概率密度函数2.2.2分布函数的定义离散型的分布函数==例题==连续型的分布函数==例题==2.2.3常见的分布离散型常见分布
Anchor___·2022-11-17 21:14

宋浩概率论与数理统计-第一章-笔记

概率论与数理统计引言1.1.1随机事件1.1.2样本空间与事件的集合表示1.1.3事件间的关系包含并（和）交（积）差互不相容事件对立事件完备事件组运算律事件的概率1.2.1概率的初等描述1.2.2古典概型
Anchor___·2022-11-17 21:44

宋浩概率论与数理统计-第四章-笔记

概率论与数理统计第四章4.1.1离散型变量的数学期望4.1.2连续型变量的数学期望4.1.3随机变量函数的数学期望4.1.4数学期望的性质4.1.5条件期望离散型连续型4.2.1方差4.2.2方差的性质
Anchor___·2022-11-17 21:44

宋浩概率论与数理统计笔记——第六章

6.1总体与样本总体：全体10万人个体有限总体、无限总体X总体分布样本：抽样(X1,...,Xn),(x1,...,xn)变量—————观测值(X_1,...,X_n),(x_1,...,x_n)\\变量—————观测值(X1,...,Xn),(x1,...,xn)变量—————观测值简单随机抽样（1）同分布（2）相互独立样本的分布(X1,...,Xn)F(x1,...,xn)=F(x1)...F
寒叶飘逸_·2022-11-17 21:43

宋浩概率论与数理统计笔记——第七章

7.1.1矩估计法总体的矩←代替\leftarrow^{代替}←代替样本的矩一阶EXEXEX←代替\leftarrow^{代替}←代替一阶Xˉ=1n∑xi\barX=\frac{1}n\sumx_iXˉ=n1∑xi二阶EX2EX^2EX2←代替\leftarrow^{代替}←代替二阶A2=1n∑xi2A_2=\frac{1}{n}\sumx_i^2A2=n1∑xi2例：X∼N(μ,σ2),(X1,
寒叶飘逸_·2022-11-17 21:12
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