摘 要: FISHER确切概率法是双总体的比率假设检验的重要方法,也是数理统计教学的重要内容,但现有的课本对该方法原理的介绍都过于简略,以致学生往往很难理解和掌握该方法。本文针对这一实际情况,对FISHER确切概率法进行详细系统的证明,并指出了讲解该方法的要点,同时结合MATLAB程序实现该方法, 教师可以在课堂上演示。实践证明,这种深入剖析且可视化的讲解方法,大大提高了学生的学习兴趣,收到了良
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2023-10-12 22:18:37
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# 使用Python实现Fisher确切概率法
## 一、概述
Fisher确切概率法是用于分析分类变量的统计方法，特别是在样本量较小的情况下，它能提供准确的p值。在本篇文章中，我们将通过一个实例来学习Fisher确切概率法的Python实现过程，并最终通过可视化来呈现结果。
## 二、流程步骤
在进行Fisher确切概率法的实现前，我们需要先掌握基本的步骤。以下是实现的主要流程：
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目录PMF，PDF，CDF函数中心极限定理 & 大数定律协方差 Covariance 相关系数相关性分析随机变量的分布三大抽样分布1.卡方分布（编辑分布）2. t分布3. F分布 （Fisher费希尔分布）参数估计(Estimator)Ⅰ.点估计（point estimator）Ⅱ.区间估计（interval estimator）置信区间 Confi
p（也叫p-value）值的呢，这需要从其计算过程说起。Fisher说明了，出现上述情况的概率是： 以上四种组合的概率分别为0.167，0.5，0.3，0.033，各组合概率和为1。我们需要的Fisher精确检验的p值(双侧)为小于等于当前组合(组合1)的概率之和。由于当前组合(组合1)的概率为0.167，Fisher精确检验的p=0.167+0.033=0.2. 由以上计算过程可见，
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2023-12-06 15:00:42
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模式识别问题中，我们分类时最希望分类错误率可以降到最低，因此从这个目标出发，得到的分类决策就被称作最小错误率贝叶斯决策，该决策规则可写为： (1)1.两类决策：P(e|x)得到;根据贝叶斯决策理论可知，使错误率最小的决策就是使后验概率最大的决策，因此最小错误率贝
在这篇文章中，我将分享如何使用 Java 实现泊松概率法的相关知识，涉及背景描述、技术原理、架构解析、源码分析、性能优化以及扩展讨论，为大家提供一个全面的理解过程。
### 背景描述
泊松概率分布是概率统计中广泛应用的模型，特别是在许多随机事件的计数问题中。回顾过去的几年，泊松概率法被应用于网络流量预测、交通流量分析以及故障率建模等多个领域。
> 在2015年，我第一次接触到泊松分布。在进行网
最大后验概率（MAP）- maximum a posteriori 在统计学中，最大后验（英文为Maximum a posteriori，缩写为MAP）估计方法根据经验数据获得对难以观察的量的点估计。它与最大似然估计中的 Fisher 方法有密切关系，但是它使用了一个增大的优化目标，这种方法将被估计量的先验分布融合到其中。所以最大后验估计可以看作是规则化（regul
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2024-01-18 23:32:37
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原创
2023-02-27 17:20:21
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最大概率分词是一种最主要的统计方法分词。
一个待切割的字符串有多种分词结果，最大概率分词的原则是将当中概率最大的那个作为该字符串的分词结果。
第一部分 理论基础
如对一个字符串：
S：有意见分歧
分词结果1： w1:有/ 意见/ 分歧/
分词结果2： w2:有意/ 见/ 分歧/
最大概率分词
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2017-05-27 08:30:00
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最大概率分词是一种最主要的统计方法分词。一个待切割的字符串有多种分词结果，最大概率分词的原则是将当中概率最大的那个作为该字符串的分词结果。
第一部分 理论基础
如对一个字符串：
S：有意见分歧
分词结果1： w1:有/ 意见/ 分歧/
分词结果2： w2:有意/ 见/ 分歧/
最大概率分词就是
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2017-06-10 09:44:00
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# 最大后验概率法用于超分辨率重建
超分辨率重建（Super-Resolution Reconstruction, SR）是一个重要的图像处理领域，它的目标是在低分辨率图像的基础上重建出高分辨率图像。对于图像重建问题，各种方法被提出，其中最大后验概率法（Maximum A Posteriori, MAP）是一种有效的统计方法。本文将探讨如何利用最大后验概率法进行超分辨率重建，并通过Python代
文章目录1.线性判别分析算法简介1.1数据定义：1.2 Fisher判别分析图像表示：1.3两向量投影表示：1.4 Fisher判别分析的损失函数(Loss Function)定义1.5 损失函数L(w)化简1.5.1
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在最大概率法分词的程序中，因为每一个词出现的次数分布很不均匀。并且我们要计算每一个词出现的概率，对于出现次数比較少的词概率就很小，求句子中词的概率之积的时候，须要将好多很小的数作乘法，可能会将超出计算机所能表示的数的最小范围。为了便于计算。经常要将每一个词的概率求对数后在进行计算，可是因为对概率求对
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2017-05-31 18:05:00
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最大似然估计似然函数似然函数是一种关于统计模型中参数的函数，表示模型参数中的似然性。给定观测量x时，关于参数θ的似然函数L(θ)（在数值上）等于给定参数θ后变量x的概率：L(θ)=L(θ|x)=pθ=p(x|θ)=p(x;θ)最大似然估计给定一组观测量{x1,x2...xn}并假设它们独立同分布，我们可以得到参数μ的似然函数 L(μ)=p(x1,x2,...xn;μ)=∏i=1np(xi;μ)为了
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2023-10-10 10:27:37
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1.什么是Fisher线性判别？ 线性判别分析（Linear Discriminant Analysis）由Fisher与1936年提出，示线性判别方法中最具代表性的一种，简称LDA，又叫Fisher判别。 为了更好的引出Fisher判别，同样这里拿两类问题来话明，并换一个角度来考虑：遇到两类问题时，我们要
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2024-01-21 00:56:57
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Fisher's 精确检验用来检验一次随机实验的结果是否支持对于某个随机实验的假设。a、随机事件发生的概率小于0.05则认定该事件为小概率事件。b、一般原则认为在某个假设前提下，一次随机实验的结果不会出现小概率事件。c、若一次随机实验的结果出现了小概率事件则认定该假设不被支持。在给定假设（如零假设：事件间无显著相关性）的前提下，对假设事件的出现可能性做统计学检验，p-value越小，越
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2023-09-08 18:50:41
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对于分词系统的实现来说，主要应集中在两方面的考虑上：一是对语料库的组织，二是分词策略的制订。1.Tire树Tire树，即字典树，是通过字串的公共前缀来对字串进行统计、排序及存储的一种树形结构。其具有如下三个性质：1)根节点不包含字符（或汉字），除根节点以外的每个节点只能包含一个字符（汉字）2)从根节点到任一节点的路径上的所有节点中的字符（汉字）按顺序排列的字符串（词组）就是该节点所对应的字符串（词组）3)每个节点的所有直接子节点包含的字符（汉字）各不相同上述性质保证了从Tire树中查找任意字符串（词组）所需要比较的次数尽可能最少，以达到快速搜索语料库的目的。如下图所示的是一个由词组集生成的Ti Read More
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2013-06-22 22:08:00
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一、介绍Fisher判别法是判别分析的方法之一，它是借助于方差分析的思想，利用已知各总体抽取的样品的p维观察值构造一个或多个线性判别函数y=l′x其中l= (l1，l2…lp)′，x= (x1，x2，…，xp)′，使不同总体之间的离差(记为B)尽可能地大，而同一总体内的离差(记为E)尽可能地小来确定判别系数l=(l1，l2…lp)′。数学上证明判别系数l恰好是|B-λE|=0的特征根，记为λ1≥λ
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2024-04-11 11:02:27
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1. 完成形式本Fisher二分类判别模型的代码是利用Python独立完成编写的，基本基于上课所讲内容，没有参考网上代码。2. 实现算法思路- 数据集选择与载入初始化 电力行业中，比较适合Fisher分类判别模型的数据集为用户画像的分类。然而电力行业由于国家管控的特殊性，导致网络上能够找到的开源的数据集过少，在Dataju平台原先有的十多个能源客户画像数据集在今年下半年也全部由于版权、客户信息保密
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2023-10-26 13:29:13
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1.原理概述我们的目的是将高维的数据投影到一维直线上并在投影的值中取一个阈值进行分类，如下图所示：（绘画水平有限，将就着看）在上图，很明显左边的投影更适合分类，因为两种类别（o和x）在投影直线上能轻松地找到一个阈值将其区分开来，而右边的投影方向则不适合当前分类。所以我们需要求解一个适合的投影方向在理解fisher的时候，我遇到了很多不理解问题，在经过多本书籍的对比之后终于搞懂了，其大致的思路如下：
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2024-01-06 08:18:27
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