概率统计

概率统计Python计算：单个正态总体均值单侧假设的Z检验

对正态总体参数的单侧假设检验，可以用如下的p值法进行。设显著水平为α\alphaα，考虑假设H0H_0H0的右侧检验。首先，注意到检验统计量的分布对应显著水平α\alphaα的右分位点bbb，实际上就是其残存函数S(x)S(x)S(x)（=1−F(x)=1-F(x)=1−F(x)）在该点处的函数值S(b)S(b)S(b)恰为α\alphaα，即S(a)=αS(a)=\alphaS(a)=α。我们知
戌崂石·2023-01-12 12:26

考研数学必考公式合集！

考研数学高数必备公式线性代数必考公式定理概率统计必考公式定理您还可以在以下平台找到我们你点的每个在看，我都认真当成了喜欢
计算机与软件考研·2023-01-10 21:15

自然灾害风险评估

自然灾害风险评估1概况1.1影响指标1.1.1致灾因子危险性1.1.2孕灾环境敏感性1.1.3承灾体易损失性1.1.4防灾减灾能力2研究方法2.1数学模型2.1.1概率统计方法2.1.2模糊数学法2.1.3
WW、forever·2023-01-10 10:34

概率统计Python计算：单个正态总体均值双侧假设的卡方检验

对正态总体的方差σ2=σ02\sigma^2=\sigma_0^2σ2=σ02进行显著水平α\alphaα下的假设检验，检验统计量n−1σ02S2\frac{n-1}{\sigma_0^2}S^2σ02n−1S2~χ2(n−1)\chi^2(n-1)χ2(n−1)。其中，S2S^2S2为样本方差。用p值法的双侧检验计算函数定义如下。fromscipy.statsimportchi2#导入chi2d
戌崂石·2023-01-09 15:16

概率统计Python计算：单个正态总体均值双侧假设的T检验

正态总体的方差σ2\sigma^2σ2未知的情况下，对总体均值μ=μ0\mu=\mu_0μ=μ0进行显著水平α\alphaα下的双侧假设检验，检验统计量X‾−μ0S/n\frac{\overline{X}-\mu_0}{S/\sqrt{n}}S/nX−μ0~t(n−1)t(n-1)t(n−1)。其中X‾\overline{X}X和SSS分别为样本均值和样本标准差。用p值法的计算函数定义如下。fro
戌崂石·2023-01-09 15:15

一些大牛的主页

旋转矩阵、欧拉角、四元数的比较欧拉角和四元数的表示四元数与旋转B样条曲线非常好的概率统计学习的主页误差方差偏差编程语言学习C#编程视频OpenGL编程NeHeOpenGL官网OpenGL“我叫MT“纯手工
bebr·2023-01-09 14:44

《统计学习方法》——第一章：统计学习方法概论

1.1统计学习（统计机器学习）定义：关于计算机基于数据构建概率统计模型并运用模型对数据进行预测与分析的一门学科。
xtbzx1128·2023-01-08 10:22

统计学习方法读书笔记第一章：概论

概论统计学习监督学习统计学习的三要素模型评估与模型选择正则化与交叉验证泛化能力生成模型与判别模型分类问题、标注问题、回归问题统计学习方法读书笔记第一章：概论统计学习统计学习的特点：统计学习（statisticallearning）是关于计算机基于数据构建概率统计模型并运用模型对数据进行预测与分析的一门学科
LYPG·2023-01-08 10:51

第一章-统计学习方法概论

统计学习统计学习是关于计算机基于数据构建概率统计模型并运用模型对数据进行预测与分析的一门学科。总的来说，统计学习也称为统计机器学习。
芷若初荨·2023-01-08 10:48

matplotlib的imshow在Python shell IDLE环境无法显示图像问题

一、引言最近忙，同时还在学习概率统计知识，已经有点时间没更新博客了，刚好这几天遇到了点小问题，就写篇水文吧。
LaoYuanPython·2023-01-07 13:40

matlab 1到无穷_从零开始的matlab学习笔记——（31）傅里叶变换

matlab应用——求极限，求导，求积分，解方程，概率统计，函数绘图，三维图像，拟合函数，动态图，傅里叶变换....更多内容尽在个人专栏：matlab学习上一节我们已经做好了关于傅里叶变换的一些准备工作
weixin_39842271·2023-01-05 10:21

采样之蒙特卡罗方法

随机采样方法蒙特卡洛（MonteCarlo）方法是二十世纪四十年代中期由于科学技术的发展和电子计算机的发明，而被提出的一种以概率统计理论为基础的数值计算方法。
宵蓝·2023-01-04 09:29

标准差和方差的区别

相同：标准差（StandardDeviation），在概率统计中最常使用作为统计分布程度（statisticaldispersion）上的测量。
挑战不可能，努力·2023-01-03 18:58

思维导图：统计学习方法

思维导图：统计学习方法附：文本结构统计学习方法基本概念统计学习的定义又叫统计机器学习基于数据构建概率统计模型，并运用模型进行预测和分析的一门学科主要特点建立在计算机和网络之上以数据为研究对象，是数据驱动的学科目的是对数据进行预测和分析以方法为中心
路飞的纯白世界·2023-01-03 09:21

NLP基础任务-分类和匹配

文章目录文本分类文本分类任务概述序列结构文本分类方法图结构文本分类方法分类指标文本匹配概述匹配方法文本分类文本分类任务概述分类方法：概率统计时代：特征工程+算法深度学习时代：自动获取特征（表示学习）端到端分类神经网络分类方法
◝(⑅•ᴗ•⑅)◜..°♡·2023-01-01 08:51

基于蒙特卡诺的电动汽车充电负荷曲线研究（充电开始时间，充电电量，充电功率）（Matlab代码实现）

本文目录如下：目录1概述2运行结果2.1两万辆电动车2.2一万辆电动车3Matlab代码实现4参考文献1概述计算机模拟中的蒙特卡洛法也被称为随机抽样技术或统计检验方法，该方法最重要的特点是它是一种基于概率统计理论的方法
我爱Matlab编程·2022-12-31 04:15

R语言：蒙特卡洛模拟

这是一种基于概率统计模型所衍生的一种计算机模拟的方法，而它的原理就是概率论中所涉及的“大数定律”，也就是在实验次数非常多时，频率会依概率收敛，即频率非常接近概率。
FightingBob·2022-12-30 14:29

自然语言处理——学习笔记（4）：NLP基础任务——文本分类&文本匹配

NLP基础任务文本分类文本分类任务概述分类方法概率统计时代：特征工程+算法深度学习时代：自动获取特征（表示学习）端到端分类序列结构文本分类框架神经词袋模型卷积神经网络模型循环神经网络将文本序列看作时间序列
cc_wangxin·2022-12-29 23:29

手把手教你用R处理常见的数据清洗问题（附步骤解析、R语言代码）

R是进行运算、清洗、汇总及生成概率统计等数据处理的一个绝佳选择。此外，由于它独立于平台、短期内不会消失，所以生成的程序可以在任何地方运行。并且，它具备非常棒的辅助资源。
数据分析v·2022-12-29 21:02

【机器学习概率统计】13 状态转移：初识马尔科夫链

1.回顾两类重要的随机过程在上一小节随机过程的概述中，我们提到过两类非常非常典型且重要的随机过程，一类是：伯努利过程和泊松过程，这一类随机过程是无记忆性的，也就是说未来的状态不依赖于过去的状态：新的“成功”或“到达”不依赖于该过程过去的历史情况。而另一类则正好相反，未来的情况会依赖于过去的情况，并且能够在某种程度上通过过去发生的情况去预测未来，例如这一节我们的核心内容：马尔科夫过程，他在许许多多的
石 溪·2022-12-29 14:04

数字图像直方图处理涉及的数学知识介绍

☞░前往老猿Python博文目录https://blog.csdn.net/LaoYuanPython░一、引言在数字图像直方图处理学习时，老猿发现相关内容涉及数学定积分、概率统计等相关的知识，为此专门投入
LaoYuanPython·2022-12-29 13:06

基于蒙特卡诺的电动汽车充电负荷曲线研究（充电开始时间，充电电量，充电功率）（Matlab代码实现）

本文目录如下：目录1概述2运行结果2.1两万辆电动车2.2一万辆电动车3Matlab代码实现4参考文献1概述计算机模拟中的蒙特卡洛法也被称为随机抽样技术或统计检验方法，该方法最重要的特点是它是一种基于概率统计理论的方法
荔枝科研社·2022-12-28 18:35

基于蒙特卡诺的电动汽车充电负荷曲线研究（充电开始时间，充电电量，充电功率）（Matlab代码实现）

本文目录如下：目录1概述2运行结果2.1两万辆电动车2.2一万辆电动车3Matlab代码实现4参考文献1概述计算机模拟中的蒙特卡洛法也被称为随机抽样技术或统计检验方法，该方法最重要的特点是它是一种基于概率统计理论的方法
@橘柑橙柠桔柚·2022-12-28 01:04

皮尔逊相关系数和斯皮尔曼相关系数（等级系数）与典型相关分析

粗略的总结，仅用做学习1.皮尔逊相关系数：针对符合正态分布的，以及连续型的两组变量就是概率统计中常用的相关系数计算方法会分总体和样本两种计算方式2.斯皮尔曼相关系数：针对离散型的，有序的两组变量（分等级的
深海的幽灵·2022-12-28 01:11

基于蒙特卡诺的电动汽车充电负荷曲线研究（充电开始时间，充电电量，充电功率）（Matlab代码实现）

本文目录如下：目录1概述2运行结果2.1两万辆电动车2.2一万辆电动车3Matlab代码实现4参考文献1概述计算机模拟中的蒙特卡洛法也被称为随机抽样技术或统计检验方法，该方法最重要的特点是它是一种基于概率统计理论的方法
电气辅导帮·2022-12-27 21:49

Matlab求解高斯分布的概率以及概率反解-使用erf相关函数

参考：MATLABFunctionReference菜鸟学概率统计——高斯分布问题说明：已知变量服从高斯分布,1.求解高斯分布的概率：已知门值变量gate的值，已知变量X>gate的概率。
少安的砖厂·2022-12-27 18:47

Python 基于朴素贝叶斯根据症状预测疾病，疾病预测模型

一、贝叶斯概念贝叶斯方法是以贝叶斯原理为基础，使用概率统计的知识对样本数据集进行分类。由于其有着坚实的数学基础，贝叶斯分类算法的误判率是很低的。
医学小达人·2022-12-26 14:19

分类问题：如何解决样本分布不均衡

当数据集中某一类的样本数量远超于其他样本的时候，模型自然会有一种倾向使得分类结果偏向于该类样本，这是概率统计中先验的性质。
Grayson Zhang·2022-12-26 09:06

信息论-字母概率统计，求信息熵（含pyecharts条形图）

信息论-字母概率介绍本代码为统计text.txt文件当中各字母（分大小写）的概率，并计算信息熵最后使用pyecharts生成条形图完整代码#coding:utf-8frompyecharts.chartsimportBar,Pagefrompyechartsimportoptionsasoptsimportmathwithopen("text.txt","r",encoding="utf-8")a
Quase7·2022-12-26 01:55

机器学习的三大主要任务

1.机器学习定义机器学习是计算机基于数据构建概率统计模型并运用模型对数据进行预测与分析的学科。根据训练数据是否具有标签信息，可以将机器学习的任务分成以下三类。
侍伟·2022-12-25 08:09

贝叶斯网络分类器 c语言,神经网络分类器

贝叶斯网络分类器和神经网络分类器的区别贝叶斯分类器由概率统计得出，和神经网络都需要经过训练得到相应的分类的功能，如果非要说区别的话就是结构上的区别，神经网络通过高阶级数或者几何空间逼近，无数多的节点构成了非常复杂的数据相关性
小林手·2022-12-25 03:26

IID独立同分布假设

1.独立同分布independentandidenticallydistributed(i.i.d.)在概率统计理论中，如果变量序列或者其他随机变量有相同的概率分布，并且互相独立，那么这些随机变量是独立同分布
Track48·2022-12-24 07:27

python 二项分布_二项分布的理论基础、应用及Python实践

二项分布是概率统计中非常基础、非常实用的一种分布，可以说它在我们的生活中无所不在。它说明了这样一种现象：在给定的试验次数中，某一结果会发生多少次。比如：这个月有多少天会刮北风？今年有多少天会下雨？
Money碎碎念·2022-12-24 01:19

python 二项分布_如何理解python中的二项分布？

二项分布在我们的生活中无所不在，是概率统计中非常基础、非常实用的一种分布，本文介绍python中的二项分布。1、二项分布是什么？
大智若小鱼·2022-12-24 01:19

宋浩 概率统计 笔记_【概率论与数理统计期末复习笔记】-（五）离散型二维变量与连续性二维变量（上）...

1.已知二维离散型分布律，求？？？已知二维随机变量X，Y的分布律如下表XY12300.20.10.110.30.20.1求：（1）P（X=0），P（Y=2）（2）P（X<1，Y≤2）（3）P（X+Y=2）（4）X，Y的分布律（5）Z=X+Y的分布律解：(1)P（X=0）=0.2+0.1+0.1=0.4P（Y=2）=0.1+0.2=0.3(2)P（X<1，Y≤2）=0.2+0.1=0.3(3)P（X
weixin_39589766·2022-12-23 19:26

概率统计Python计算：一元线性回归回归系数a=0的假设检验

设试验样本数据x=(x1,x2,⋯ ,xn)x=(x_1,x_2,\cdots,x_n)x=(x1,x2,⋯,xn)，Y=(Y1,Y2,⋯ ,Yn)Y=(Y_1,Y_2,\cdots,Y_n)Y=(Y1,Y2,⋯,Yn)，若拒绝假设H0:a=0(H1:a≠0)H_0:a=0(H_1:a\not=0)H0:a=0(H1:a=0)则诸YiY_iYi~N(ax+b,σ2)N(ax+b,\sigma^
戌崂石·2022-12-23 16:36

基于Ｄ－Ｓ证据理论的数据融合算法的研究

目前的主流的信息融合方法大致可Ｗ分为两大类：概率统计类方法和人工智能方法。其中概率统计类方法主要流行的数学工具或方法有如下几种：一是采用最简单直观的数学运算融合的加权平均法。
嘉瓦仔·2022-12-22 19:13

09-11 概率基础

概率统计基础一、数组的集中趋势集中趋势最能包含数组关键特征均值–避免使用的情况：样本中极值且极值在使用场景中不常出现（即是否有异常值）中位数—比均值好在不受极端值的影响；众数—很好的反应的数据的集中趋势
withxinxin·2022-12-22 09:04

卡方检验详解分析与实例

(以上简介来自网络相关文档)2.什么是卡方分布卡方分布（chi-squaredistribution，χ2\chi^2χ2-distribution）是概率统计中常用的一个分布。k个独立的标准正态分布
bitcarmanlee·2022-12-21 19:57

Softmax 函数的特点和作用是什么

机器学习概率统计Softmax函数的特点和作用是什么？在看到LDA模型的时候突然发现一个叫softmax函数。
AiA_AiA·2022-12-21 09:16

混沌加密的理解及应用，附代码

混沌系统对初始状态高度的敏感性，复杂的动力学行为,分布上不符合概率统计学原理，是一种拟随机的序列，其结构复杂，可以提供具有良好的随机性、相关性和复杂性的拟随机序列
午夜零时·2022-12-21 02:19

机器学习数学基础---元素与极限

高数解决了联系问题线代解决了离散问题概率统计是为了定量统计2.什么是实数(IR).?
初见说你好·2022-12-20 19:09

机器学习数学基础：常见分布与假设检验

这次是学习概率统计的第三篇文章，基于前两篇文章进行展开。在第一篇文章的概率论基础学习了离散型随机变量和连续型随机变量及其分布，本篇将继续会学习七种机器学习领域中常见的数据分布。
拒绝气泡·2022-12-20 19:00

生成扩散模型漫谈：从万有引力到扩散模型

在这个系列文章中，我们已经展示了扩散模型与数学分析、概率统计、常微分方程、随机微分方程乃至偏微分方程等内容的深刻联系，可以说，即便是做数学物理方程的纯理论研究的同学，大概率也可以在扩散模型中找到自己的用武之地
PaperWeekly·2022-12-20 14:34

期望、方差、协方差及相关系数的基本运算

期望、方差、协方差及相关系数的基本运算总结了概率统计中期望、方差、协方差和相关系数的定义、性质和基本运算规则。期望定义设P(x)是一个离散概率分布函数，自变量的取值范围为{x1,x2,⋯,xn}。
Julio_胡·2022-12-20 10:02

统计学习方法 | 第1章 统计学习方法概论

1章统计学习方法概论《统计学习方法》Python代码实现【转载自Github开源项目】https://github.com/fengdu78/lihang-code1．统计学习是关于计算机基于数据构建概率统计模型并运用模型对数据进行分析与预测的一门学科
Dazza Lark·2022-12-20 09:28

统计学习方法- 统计学习方法概论

1.统计学习统计学习是关于计算机数据构建概率统计模型并运用模型对数据进行预测与分析的一门学科，统计学习又称为统计机器学习。它的主要特点包括：统计学习是以计算机和网络为平台，是建立在计算机和网络之上的。
海伦•·2022-12-20 09:25

统计学习方法 | 概论

一.简介统计学习是关于计算机基于数据构建概率统计模型并运用模型对数据进行预测与分析的一门学科1.统计学习方法的步骤①得到一个有限的训练数据集合②确定学习模型的集合（模型）③确定模型选择的准则（策略）④实现求解最优模型的算法
奔跑的蜗牛君666·2022-12-20 09:49

机器学习经典算法之朴素贝叶斯分类

基本上是在学概率统计的时候知道的。有些人可能会说，我记不住这些概率论的公式，没关系，我尽量用通俗易懂的语言进行讲解。
weixin_34415923·2022-12-19 23:40

概率统计问题

一个活动，n个女生手里拿着长短不一的玫瑰花，无序的排成一排，一个男生从头走到尾，试图拿更长的玫瑰花，一旦拿了一朵就不能再拿其他的，错过了就不能回头，问最好的策略？选择的策略为设定一个值r，规定只看而不选取前r个女生，然后从第r+1个女生开始选取，若任何一个女生比之前的女生玫瑰花都长，则选取这个女生。这样，该问题的未知数就为r，假设在第k个女生上选取到了最长的玫瑰花，则其综合概率为：P(r)=∑k=
jerry_young14·2022-12-19 23:37
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