1. excel 散点图, 添加趋势线,选择多项,2阶, 显示公式 2. 如果我要把多项的系数提取出来,要怎么做呢?  就要用到数组公式和LINEST函数了在输入数组公式时,需要同时选择显示区域的多个单元格  输入如下的, 再在顶部的输入框, 按ctrl+shift+enter, 出现2个大括号 =LINEST(K5:K14,J5:J14^{1,2},T
数学知识:和式的处理及二项系数的运用〇 这段时间看了一部分《具体数学》上的内容,正如第一章中所说,这本书的主要目的是:说明不具备超人洞察力的人如何求解问题也就是说,这本书主要讲述的是“那些本应该被讲授的硬数学技巧”。或者说是一种数学领域的通用技术,这也是“具体数学”名称的来源。一、 和式记号与平时所用的∑nk=1记号不同,这本书建议使用更加方便的形如∑1≤k≤n的记号,这可以使你在变量替换时不容
老是记反,存一下推导过程。 至少转恰好。 \[ \begin{aligned} f_{i}&=\sum^{i}_{j=0}\binom{i}{j}g_{j}\\ &\sum^{i}_{j=0}(-1)^{j-i}\binom{i}{j}f_{j}\\ &=\sum^{i}_{j=0}(-1)^{j- ...
转载 2021-09-04 19:30:00
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取 即得 因为相信,所以看见.        
原创 2021-07-15 14:44:32
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概念 通常用于通过“指定若干个”求“恰好若干个”。 引入 二项反演与多步容斥极为相似,但并不等价。 但依然可以由多步容斥引入。 $$\begin{align*} |A_1c \cap A_2c \cap ... \cap A_n^c| & = |S| - |A_1 \cup A_2 \cup .. ...
转载 2021-08-03 17:45:00
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二项反演 所谓二项反演,实际上就是一种容斥 我们设满足条件Pi的集合为Ai 那么对于所有的i,都不满足条件P的集合为 $$ |!A1∩ !A2∩⋯∩ !An|=\\|S|−∑|Ai|+∑|Ai∩Aj|+⋯+(−1)^n∑|A1∩A2∩⋯∩An| $$ 我们设 $$ g_i=|A1∩A2∩···A
原创 2021-07-29 17:14:01
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也许更好的阅读体验表达若有f(n)=∑i=0n(ni)g(i)f(n)=\sum_{i=0}^n\binom{n}{i}g(i)f(n)=∑i=0n​(in​)g(i)则有g(n)=∑i=0n(−1)n−i(ni)f(i)g(n)=\sum_{i=0}^n(-1)^{n-i}\binom{n}{i}f(i)g(n)=∑i=0n​(−1)n−i(in​)f(i)证明g(n)=∑i=0n(−...
原创 2021-12-27 15:15:21
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二项定理好难啊...学了好久 \(QWQ\)这篇博客写的有点杂,主要讲证明,仅供娱乐?二项定理的常见形式首先我们看看这个常见的令人头疼的式子:\[(x+1)^n=\sum_{i=0}^{n} C(n,i) ~ x^i\]这个式子为什么是对的呢?我们考虑将左边的式子写成完全形式:\[(x+1)(x+1)···(x+1)\]那么我们发现其实可以每次从这 \(n\) 个 \((x+1)\) 中选出一
定义 在初等代数中,二项定理(英语:Binomial theorem)描述了二项的幂的代数展开。根据该定理,可以将两个数之和的整数次幂诸如(x + y)n 展开为类似 axbyc 之和的恒等式,其中b、c均为非负整数且b + c = n。系数a是依赖于$n$和b的正整数。当某项的指数为0时,通
原创 2021-06-05 10:30:47
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在统计学分析中,二项检验是常用的方法之一,特别是在R语言的应用场景中,使用得相当广泛。本文将围绕“二项检验R语言代码”的优化与解决过程展开,探讨相关背景、错误现象、根因、解决方案、验证及预防措施。 ## 用户场景还原 在一次重要的实验研究中,用户希望对投票结果进行分析,以判断某个选项是否获得超过预期的支持率。用户使用R语言编写了代码,原意是执行二项检验来分析支持率。然而,由于对R语言中
# R语言二项检验 ## 简介 在统计学中,二项检验是用于比较两个独立的二项分布的检验方法。它可以用来判断两个样本是否来自同一总体分布,或者判断一个样本是否符合某个理论分布。R语言提供了方便的函数进行二项检验的计算和分析。 ## 二项检验的原理 二项分布是离散概率分布的一种,常用于描述在n次独立重复试验中成功次数的概率分布。二项检验的原理是基于二项分布的性质,通过对两个
原创 2023-12-27 04:59:29
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分布的基本概念 说起分布(binomial distribution),不得不提的前提是伯努利试验(Bernoulli experiment),也即n次独立重复试验。伯努利试验是在同样的条件下重复、相互独立进行的一种随机试验。   伯努利试验的特点是:(1)每次试验中事件只有两种结果:事件发生或者不发生,如硬币正面或反面,患病或没患病;(2)每次试验中事件发生
多项回归对于一个足够光滑的函数,由泰勒公式可知,我们可以用一个多项对该函数进行逼近,而且随着多项阶数的提高,拟合的效果会越来越好。 多项回归通常可写成下面的形式: 其中u表示随机干扰,α0~αk是待定参数。我们以下面模型为例,通过python编程实现最小乘与梯度下降两种算法,并对结果进行可视化以更好地对它们进行比较。最小乘法假设有输入数据 那么有其中ei表示残差。最小乘法的原则是选
# 如何实现 Python 的二项展开 在这篇文章中,我们将学习如何在 Python 中实现二项展开。对于刚入行的小白来说,可能会感到挑战,但通过分步骤的学习和实践,你将能够成功实现这一点。 ## 二项展开简介 二项定理表明,对于任意自然数 \( n \) 和任意实数 \( a \) 和 \( b \),可以写作: \[ (a + b)^n = \sum_{k=0}^{n} C(n
原创 2024-08-31 04:21:20
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# 二项拟合在Python中的应用 二项拟合(Polynomial Fitting)是一种用于数据建模的技术,它通过在数据点上拟合多项函数来捕捉数据的趋势。二项是多项的一种特例,尤其是指次多项(即次方程)。在许多实际问题中,数据可能并不完全呈线性分布,使用二项拟合可以更准确地描述数据的趋势。 ## 理论背景 二项一般可以表示为: \[ f(x) = ax^2 + bx
原创 2024-08-05 08:52:59
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# Python 二项拟合科普 在统计学中,二项分布是一种离散概率分布,用于描述在固定数量的独立实验中,成功次数的概率。当实验次数为2时,二项分布退化为伯努利分布。二项拟合是一种利用二项分布来估计概率模型参数的方法,广泛应用于医学、生物学、工程等领域。 本文将介绍如何使用Python进行二项拟合,包括理论基础、流程图、代码示例和应用场景。 ## 理论基础 二项分布的概率质量函
原创 2024-07-26 11:12:19
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比较检验前言内容引出检验 前言  检验在周志华老师的西瓜书中并没有做太多解释,自己也是网上搜索了相关的资料和其他人的看法,并结合了自己的一些理解写下博客记录一下。内容引出表示,即泛化错误率。”。现实的任务中我们不知道学习器的泛化错误率,只能获知其测试错误率,而且泛化错误率和测试错误率不一定相同,直观上,它们两者接近的可能性比较大,相差很远的可能性比较小。由此我们可以根据测试错误率估推出泛
初识线性回归(Excel-Python实现)1. 用excel中数据分析功能做线性回归练习。1.1 添加数据分析的工具新建空白Excel文档,打开,点击文件→更多→选项 点击加载→分析工具库→转到 勾选分析工具库 1.2 Excel完成线性回归分析将要分析的数据复制到excel中,菜单选择数据->数据分析->回归->
 6.3 二项检验SPSS 统计分析从入门到精通(第2版)在处理实际问题时,有些数据的取值只能划分为两类,比如医学中的生与死、患病的有与无。从这种分类总体中抽取的样本,要么是对立分类中的这一类,要么是另一类,其频数分布服从分布。二项检验(Binomial test),就是一种用来检验样本是否来自参数为(n,p)的分布总体的方法。6.3.1 原理与方法二项检验通过对值变量
C语言链表实现二项的相加,相乘操作
原创 2014-04-08 22:31:23
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