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搜索关键字:连续概率    ( 17个结果
概率分布
概率分布有两个词组成,概率+分布。 概率指的是一些数据出现的可能性。 分布指的是数据的稀疏和稠密。 概率分布就是在统计图中表示概率,横轴是数据的值,纵轴是横轴上对应数据值的概率。 很显然的,根据数据类型的不同,概率分布分为两种:离散概率分布,连续概率分布。 那么,问题就来了。为什么你要关心数据类型呢 ...
分类:其他好文   时间:2020-06-29 17:15:06    阅读次数:67
笔试逻辑题
笔试逻辑题 1 平均需要抛掷多少次硬币,才会首次出现连续两个正面? https://blog.csdn.net/tianxiajianling/article/details/7458560 2 某大公司有这么一个规定:只要有一个员工过生日,当天所有员工全部放假一天。但在其余时候,所有员工都没有假期... ...
分类:其他好文   时间:2020-02-25 12:36:17    阅读次数:113
估计量|估计值|矩估计|最大似然估计|无偏性|无偏化|有效性|置信区间|枢轴量|似然函数|伯努利大数定理|t分布|单侧置信区间|抽样函数|
第二章 置信区间估计 估计量和估计值的写法? 估计值希腊字母上边有一个hat 点估计中矩估计的原理? 用样本矩来估计总体矩,用样本矩的连续函数来估计总体矩的连续函数,这种估计法称为矩估计法。Eg:如果一阶矩则样本均值估计总体均值 公式化之后的表达: 其中的μ1的表达式: 矩估计和最大似然估计最终估计 ...
分类:其他好文   时间:2019-11-18 20:19:28    阅读次数:164
python3-指数分布
在概率理论和统计学中,指数分布(也称为负指数分布)是描述泊松过程中的事件之间的时间的概率分布,即事件以恒定平均速率连续且独立地发生的过程。主要表示独立随机事件发生的时间间隔。连续概率分布fromscipy.statsimportexponimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltlam=0.5x=np.arange(0,15,0.1)y=expon.pd
分类:编程语言   时间:2018-12-11 19:47:47    阅读次数:175
冯·米塞斯分布
在概率论和方向统计中,von Mises分布(又称圆正态分布或Tikhonov分布)是圆上的连续概率分布。它近似于包裹正态分布,是正态分布的圆形模拟。 圆上的自由扩散角θ是一个包裹正态分布的随机变量,随时间线性增长的unwarpped variance。另一方面,von Mises分布是调和势中圆上 ...
分类:其他好文   时间:2018-08-27 14:14:00    阅读次数:489
代写DNN程序作业、代作DNN的资源分配框架
代写DNN程序作业、代作DNN的资源分配框架我们提出了一种基于DNN的资源分配框架,来优化CRN的性能,而不管CRN的EE如何。它由三层组成,即输入层,多个隐藏层和输出层。输入是具有连续概率密度函数的瞬时信道功率增益 、 和 ,输出是 或 ,隐藏层和输出层的激活函数是ReLU,即 ,其中 和 分别表 ...
分类:其他好文   时间:2018-05-13 16:06:34    阅读次数:185
均值、方差、协方差等定义与基本运算
一、均值 定义: 设P(x)是一个离散概率分布函数自变量的取值范围是。那么其均值被定义为: 设P(x)是一个连续概率分布函数 ,那么他的均值是: 性质: 1.线性运算: 期望服从先行性质,因此线性运算的期望等于期望的线性运算: 我们可以把它推广到任意一般情况: 2.函数的期望: 设f(x)是x的函数 ...
分类:其他好文   时间:2018-05-01 12:27:35    阅读次数:214
●UVa 11346 Probability
题链: https://vjudge.net/problem/UVA-11346题解: 连续概率,积分 由于对称性,我们只用考虑第一象限即可。 如果要使得面积大于S,即xy>S, 那么可以选取的点必须在双曲线xy=S的第一象限那一支的左上方。 也就是要求左下角在原点,长宽分别为a,b的矩形与双曲线的 ...
分类:其他好文   时间:2018-03-11 00:23:11    阅读次数:146
概率论,简要数学期望(转载)
概率论(https://ruanx.pw/post/%E6%A6%82%E7%8E%87%E8%AE%BA.html) 这东西并不难学。这片博客主要介绍离散概率、连续概率、期望与微积分…… 这东西并不难学。这片博客主要介绍离散概率、连续概率、期望与微积分…… 这东西并不难学。这片博客主要介绍离散概率 ...
分类:其他好文   时间:2017-02-01 10:54:37    阅读次数:232
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