信号检测与估计 学习参考资料：http://dsp.whu.edu.cn/course/signalde/jxdg.htm 《信号检测与估计》课程教学大纲 课程代码：课程负责人：杨文课程中文名称:信号检测与估计课程英文名称：Signal Detection and Estimation课程类别：必修课程学分数：3课程学时数：54授课对象：信息与通信类、电子
假设检验 1 定义 指数理统计学中根据一定假设条件由样本推断总体的一种方法 即事先对总体参数或分布形式作出某种假设，然后利用样本信息来判断原假设是否成立，采用逻辑上的反证法，依据统计上的小概率原理 2 核心思想 小概率反证法 在假设的前提
第九章 假设检验 9.1 假设检验的概念 先对总体的参数或总体的分布形式作某种假设 \(H_0\)，然后由抽样结果推断假设 \(H_0\) 是否成立。 在数理统计学中，称检验假设 \(H_0\) 的方法为假设检验。 参数的假设检验 分布的假设检验 检验假设的理论依据 实际推断原理： 小概率事件在一次试
最近在看信号检测相关原理，主要参考的资料是《现代信号处理》第三版张贤达著，和国防科技大学-随机信号分析与处理（国家级精品课）_哔哩哔哩_bilibili。 从二元假设（假设随机变量服从均值，方差的正态分布）出发，了解假设检验的概念和过程。 首先二元检测问题的决策理论空间 该过程表示为：
目录Chapter 8：假设检验与区间估计(2)4.5 异常点检验4.6 Durbin-Watson 检验4.7 回归系数的区间估计4.8 因变量的预测 Chapter 8：假设检验与区间估计(2) 4.5 异常点检验 在统计学中，异常点是泛指在一组数据中，与它们的主题不是来自同一分布的那些少数点。几何直观上，异常点的异常之处在
假设检验的核心其实就是反证法。 反证法是数学中的一个概念，就是你要证明一个结论是正确的，那么先假设这个结论是错误的，然后以这个结论是错误的为前提条件进行推理，推理出来的结果与假设条件矛盾，这个时候就说明这个假设是错误的，也就是这个结论是正确的。以上就是反证法的一个简单思
目录Chapter 7：假设检验与区间估计(1)4.1 一般线性假设4.2 回归方程的显著性检验4.3 回归系数的显著性检验4.4 其它线性假设的检验 Chapter 7：假设检验与区间估计(1) 4.1 一般线性假设 在第三章中，我们给出了基于 Gauss-Markov 假设下的线性回归模型的模型设定： \[Y=X\beta+e \ , \qua
1基本概念与抽样分布 2参数估计 3假设检验 4方差分析 5回归分析
目录Chapter 6：多元正态分布的假设检验(2)一、单个正态总体协方差阵的检验Part 1：协方差阵为单位阵的检验Part 2：协方差阵为非单位阵的检验Part 3：协方差阵的球性检验Part 4：均值向量和协方差阵的联合约束检验二、多个正态总体的参数检验问题Part 1：均值向量齐性检验Part 2：协方差阵齐性
未解决：画图那里有问题 ####参数定义 #全部数据ALL #假设模型在ALL上的错误率为 e_all = 0.3 #测试集T #T样本量 m=10 m_T = 10 #模型在T上面判断错误的数量 m'=6 m_T_error = 6 #模型在T上的错误率 e = round(m_T_error/m_T,4) #6/10,取四位小数 ###二项分布 #出现这
目录 一、实验设计1确定业务目标2 选择检验指标2.1 选择一类指标2.2 选择统计量 3 确定原假设与备择假设4 两类统计错误的防范5 样本量计算6 检验策略选择、设计分组策略7 当企业没有AB测试的条件的时候，如何解决问题？ 二、实验结论分析1 决策统计检验2 决策业务问题 结束语
我在上一篇博客中提到了什么是ABTest，并引用了一个项目，感兴趣的朋友可以再去看看。 不过，当进一步了解数据分析师的真实工作场景时，我发现参与一项需要用到ABTest的业务时，往往并比我在上一篇项目实战时所说的复杂太多。 今天这篇是本新手认为的数据分析师在实际遇到的需要ABTest
文章目录 内容介绍什么是假设？什么是统计学中的假设？机器学习的假设是什么？对假设的审查 内容介绍 有监督的机器学习通常被描述为近似目标函数的问题，该目标函数将输入映射到输出。 这种描述的特点是从假设空间中搜索和评估候选假设。 对于初学者来说，机器学习中关于假设的讨
概率论与数理统计 1. 第1章 概率论的基本概念 1.1. 随机实验 1.2. 样本空间, 随机事件 1.3. 频率与概率 1.4. 等可能概型(古典概型) 1.5. 条件概率 1.6. 独立性 2. 第2章 随机变量及其分布 2.1. 随机变量 2.2. 离散型随机变量及其分布律 2.3. 随机变量的分布函数 2.4. 连续型随机
A/B test 应用场景 ①产品UI：红色 or 紫色？，动态icon or 静态icon? ②文案内容：免费注册 or 注册送大礼包？ ③页面布局：登录框 置于导航栏 or 页面左侧？ ④产品功能：看似冗余的功能 下掉 or 留着？ ⑤算法模型：根据用户的历史记录推荐 or 根据相似用户的行为推荐？ 流程 ①确定对比指标 ②
R假设检验之莫德中位数检验(Mood's Median Test) 假设检验 假设检验使用统计学中的概念来确定给定假设有效的概率。通过假设检验，我们可以通过分析样本统计量来推断样本对应的总体的参数。 统计假设检验可以分为以下两类： 无效假设（Null Hypothesis）：假设检验是为了检验关于
回归分析算法基本原理及编程 回归和相关性分析的区别？ 相关性分析只是判定变量和变量之间有无关联 回归分析构建关系和关系之间具体的关系式子，用一个函数或者方程来拟合这个关系式子 采用任何模型都要有原因 回归方程 是不是和所有的X都产生关系呢？ 逐步回归方法是一种挑选哪些因素
目录 所需基础知识 什么是假设检验 假设检验例子 假设检验的分类 所需基础知识 高斯分布、中心极限定理、参数估计 什么是假设检验 假设检验，从名称上来看有假设、检验两个关键字。顾名思义就是提出一个假设，然后来检验这个假设是否正确。 我们知道参数估计是用抽样样本，来估计总
A/B-Test是一种对比分析方法，通过对用户进行随机分组，根据单一变量的原则为每一组用户分配一个实验方案，在相同的时间维度观察用户的反应，以确定最佳方案。 从本质上来讲，A/B-Test属于试验范畴。通过假设检验的统计学原理，来推断某些策略的效果。 假设检验 假设检验分为两步：假设
文章目录 前言一、贝叶斯假设检验的优点二、R语言实例操作1.题目叙述2. 先验概率2.后验概率3. 贝叶斯因子4. H 0
本文目录 一、假设检验的步骤1.提出问题？2.找到证据3.判定标准4.得出结论5.置信区间1）置信水平对应的t值（t_ci）2）计算上下限 6.效应量1）第一种叫做差异度量2）第二种叫做相关度度量 二、单样本检验：汽车引擎排放量实例1、首先查看样本的描述统计信息。2、问题：如何知道汽车引擎排放
现在，我们对正态分布的参数假设检验进行讨论，这也是本系列的最后一部分内容。由于本系列为我独自完成的，缺少审阅，如果有任何错误，欢迎在评论区中指出，谢谢！ 目录Part 1：基本步骤Part 2：正态分布假设检验 Part 1：基本步骤 正态总体\(N(\mu,\sigma^2)\)参数的假设检验不外乎遵循以下的步骤：
在之前的内容中，我们完成了参数估计的步骤，今天起我们将进入假设检验部分，这部分内容可参照《数理统计学教程》（陈希孺、倪国熙）。由于本系列为我独自完成的，缺少审阅，如果有任何错误，欢迎在评论区中指出，谢谢！ 目录Part 1：什么是假设检验Part 2：拟合优度检验Section 1：离散型（分布已知）Section 2
1，假设H0（分析师不想要的、不相关、系数等于0、随机、一般放在分子上、看自由度df） 备择假设 H1（想要的，归因有关系） 2，“一次实验，小概率事件不会发生”，每个行业的小概率值不一样， 定义小概率----双方商量 5%。。。 3，抽样 4，方法 t：相减除以标准误 5，证明 标准误：s/sqrt（n） z分布： 3倍标准差
斯皮尔曼相关系数的假设检验
