概念区别：T检验，亦称student t检验（Student's t test），主要用于样本含量较小（例如n<30），总体标准差σ未知的正态分布资料。Z检验是一般用于大样本(即样本容量大于30)平均值差异性检验的方法。它是用标准正态分布的理论来推断差异发生的概率，从而比较两个平均数平均数的差异是否显著。 区
随机变量及其分布 随机变量及其分布 随机变量及其分布离散化随机变量分布函数定义 F ( x
如何理解柏松分布？ https://blog.csdn.net/ccnt_2012/article/details/81114920
目录 一、连续型随机变量 1、定义： 二、正态分布 1、定义： 2、正态分布的图形特点： 3、标准正太分布：X~N (0,1) 三、指数分布 1、 密度函数： 2、 分布函数： 3、指数分布的”无记忆性“ 四、均匀分布 X~U(a,b) 1、密度函数： 2、分布函数 ： 3、函数图形 五、随机
分布系统原则
第一部分：贝叶斯网基础 1.1 信息论基础 1.2 贝叶斯网基本概念 1.3 变量独立性的图论分析 第二部分：贝叶斯网推理 2.1 概率推理中的变量消元方法 2.2 团树传播算法 2.3 近似推理 2.3.1 蒙特卡洛方法 2.3.1.1 重要性抽样法 2.3.1.2 马尔可夫蒙特卡洛抽样法(MCMC) 2.3.2 变分推理
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
随机事件及概率、联合概率分布、条件概率分布、全概率和贝叶斯公式。 随机事件及概率 概率亦称“或然率”，它反映随机事件出现的可能性( likelihood )大小。随机现象是在一定条件下，并不总是出现相同结果的现象。例如，抛一枚硬币，观察正面或反面出现的情况。抛硬币的实验就是个随
卡方分布：若n个相互独立的随机变量 ξ 1 , ξ 2
文章目录 二维随机变量及其分布1.二维随机变量2.联合分布函数3.二维离散型随机变量4.二维连续型随机变量 边缘分布1.边缘分布函数2.边缘分布律3.边缘概率密度4.常用的二维分布 条件分布1.条件分布律2.条件概率密度 随机变量的独立性1.随机变量的独立性2.离散型随机变量相互
伽马函数 伽马函数的定义为 Γ ( α ) = ∫
source: 浅谈微视推荐系统中的特征工程 - 知乎 (zhihu.com) CTR的平滑处理 CTR除了是模型的预测值, 也可以作为其他模型的输入特征 贝叶斯平滑 对于某件商品或广告，其是否被点击是一个伯努利分布。伯努利分布的共轭分布就是 Beta 分布，也就是说，点击率服从 Beta 分布。而所有的
欢迎关注微信公众号【厦门微思网络】。www.xmws.cn专业IT认证培训19周年 主要课程：思科、华为、红帽、ORACLE、VMware、CISP、PMP等认证培训及考试 实际的组网中，我们可能会遇到：在一个网络中同时存在两种或者两种以上的路由协议。 例如原先是纯CISCO的设备，使用EIGRP协议
p-stable LSH与LSH的区别 LSH是用局部敏感的方法解决近似最近邻搜索的问题。在原始的LSH方法中，通过将原始空间嵌入到Hamming空间中，将d维空间转换成d＇=Cd维的Hamming空间 p-stable LSH算法中，不需要将原始空间嵌入到Hamming空间中，可以直接在欧几里得空间下进行局部敏感哈希运算
什么是拉丁超立方抽样法？它和蒙特卡罗模拟有什么关系？ 逆变换方法(The Inverse Transform Method)采样 拉丁超立方抽样 拉丁超立方抽样(LHS)是一种从多维分布中生成参数值的近随机样本的统计方法。抽样方法常用于构建计算机实验或进行蒙特卡罗积分。在统计抽样的上下文中，当(且仅当)
原文链接：http://tecdat.cn/?p=23524 原文出处：拓端数据部落公众号 在本文中，我想向你展示如何使用R的Metropolis采样从贝叶斯Poisson回归模型中采样。 Metropolis-Hastings算法 Metropolis-Hastings抽样算法是一类马尔科夫链蒙特卡洛（MCMC）方法，其主要思想是生成一个马尔科夫链使其平
2021年8月6日，东南大学机械工程学院在读博士刘建勋在研究萤火虫算法时首次提出一种新的分布数---------阻尼振动分布。 该论文名字为“A novel enhanced exploration firefly algorithm for global continuous optimization problems”. 发表在国际顶级SCI期刊：Engineering with C
引言 面对海量的文献(数据)，若不采取适当的阅读与分析策略，不可避免会陷入海量数据而无法自拔。基于此，本文将用CNKI自带的文献分析工具快速获得一些可用的情报与信息，并在文中演绎这一获取信息的过程，展示快速迭代获取有用信息的这一过程。本文主要面向科研新手，对未曾使用该工具
一、从一个例子开始 假设你在一家金融公司工作，老板交给你一个任务，建一个模型，用来预测一个借款人是否会违约，公司拥有一个借款人的特征数据，比如年龄。 将是否违约作为标签变量y，0表示没有违约，1表示违约。在给定特征x的情况下，我们假设 y 是一个服从伯努利分布的二值随机变量。注意，
宠物行业报告 国民生活水平的提高，对精神生活的更高追求，越来越国际化的社会环境等，使宠物行业初具雏形。 随着改革开放的浪潮翻涌，大量"海归"回归并带入了国际上各种包括宠物在内的新知概念，加之国际化宠物产品品牌陆续在中国建厂并通过不同的渠道进入人们的视线，就此引发了国内全新
1. 如何使用分布式数据库 介绍 分布式数据服务（Distributed Data Service，DDS） 为应用程序提供不同设备间数据库数据分布式的能力。通过调用分布式数据接口，应用程序将数据保存到分布式数据库中。通过结合帐号、应用和数据库三元组，分布式数据服务对属于不同的应用的数据进行隔离，保
1. 相互独立：P(AB)=P(A)P(B) 2. 分布函数F(X)，概率密度f(x) f(x)求积分后是F(x) 3. 常用分布：0-1分布，二项分布，超几何分布，泊松分布，均匀分布，指数分布，正态分布 4. 随机变量数学期望E(X)= xf(x)求积分 方差D(X)=E{ [X-E(X)]^2 } 协方差cov(X,Y)=E{ [X-E(X)][Y-E(Y)] } 相关系数=
GBase 8a 支持以下5种表类型 1 复制表 2 随机分布表 3 哈希分布表 4 临时表 5 nocopies表 复制表： 复制表建表使用 REPLICATED 关键字，复制表在每个节点上都会保存完整的数据。 常用于集群系统表、经常与大数据量表JOIN的小表。 在向复制表种插入数据时，集群使用DT
