二项分布是概率统计中非常基础、非常实用的一种分布，可以说它在我们的生活中无所不在。它说明了这样一种现象：在给定的试验次数中，某一结果会发生多少次。比如：这个月有多少天会刮北风？今年有多少天会下雨？经过一个路口100次，有多少次会是绿灯？一年之中会有多少次出门就见狗？伯努利分布伯努利分布是二项分布的基础，它只有两种状态，比如抛硬币的时候，结果只有正面和反面两种情况，且两种情况的概率之和为1。也就是说
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2023-09-05 20:13:17
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# 实现R语言pareto2分布的步骤
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[导入数据] --> B[拟合分布]
B --> C[绘制分布曲线]
C --> D[评估拟合度]
```
## 关系图
```mermaid
erDiagram
算法学习者 }|-- 实现R语言pareto2分布: 描述
```
## 内容
作为一名
原创
2024-06-18 06:40:41
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3．1 二点分布和均匀分布 1、 两点分布 许多随机事件只有两个结果。如抽检产品的结果合格或不合格；产品或者可靠的工作，或者失效。描述这类随机事件变量只有两个取值，一般取0和1。它服从的分布称两点分布。其概率分布为： &n
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2023-10-18 20:24:42
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# 理解Python中的二点分布函数
在统计学和概率论中，分布函数用于描述随机变量可能取值的概率。二点分布，或称为伯努利分布，是仅有两个可能结果的随机变量的一种特殊情况。在这篇文章中，我们将深入探讨Python中的二点分布函数及其应用，提供一些代码示例，并通过甘特图和饼状图来更清楚地展示相关信息。
## 1. 什么是二点分布？
二点分布模型描述了试验中两个可能的结果，通常称为“成功”和“失败
# HBase 2 分布式安装与配置
HBase 是一个分布式、可扩展的 NoSQL 数据库，构建在 Hadoop 之上，专为处理大规模数据而设计。随着大数据时代的到来，HBase 在实时数据处理和大规模随机读写方面显得尤为重要。本文将介绍 HBase 2 的分布式安装与配置，并提供代码示例以帮助读者快速上手。
## 环境准备
在安装 HBase 之前，首先确保拥有适当的硬件环境。我们建议部
原创
2024-10-18 06:00:27
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x2分布临界值表（卡方分布）下载 n＇ P 0.995 0.99 0.975 0.95 0.9 0...
原创
2023-11-08 11:39:18
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本次的正态分布检验的数据描述为What’s Normal? – Temperature, Gender, and Heart Rate中的数据，其中数据源中包含体温、性别和心率三个数据。这次我们选择文章中的一个问题来实现，即样本的中的体温是否符合正态分布。正态性检验通过样本数据来判断总体是否服从正态分布的检验称为正态性检验。以下的数据为了方便起见，data.txt中只包含了体温一列。1、通过直方图
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2023-07-14 23:12:36
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## Python中的ADF检验与两次差分
在时间序列分析中，平稳性是一个关键因素。平稳序列的均值、方差和自协方差均不随时间变化。在进行时间序列建模之前，通常需要对数据进行平稳性检验。Augmented Dickey-Fuller（ADF）检验是一种广泛使用的方法，可以帮助我们判断一个序列是否为平稳序列。如果序列不平稳，我们可以通过差分等方法来转换为平稳序列。本文将重点介绍如何通过 Python
背景GFS是Google在2003年发出的经典论文，其作为分布式文件系统实际应用在Google的MapReduce框架实现中作为原始数据和最终结果存储的基础服务，同时为其他上层基础系统比如BigTable提供服务。Hadoop中的HDFS就是其开源实现。这篇文章讨论了诸如一致性、容错、网络性能等分布式系统工程中的经典问题，启发了后续很多分布式文件系统的发展。为什么阅读GFS的论文GFS使用了map
原创
2020-01-30 21:03:22
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F检验（F-test），最常用的别名叫做联合假设检验（英语：joint hypotheses test），此外也称方差比率检验、方差齐性检验。它是一种在原假设（null hypothesis, H0）之下，统计值服从F-分布的检验。 F检验的计算公式： p值的计算： p值的计算是与假设检验有着密不可分的关系，p值为结果可信水平
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2024-01-08 13:34:25
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1.背景介绍二项分布在数学统计学中具有重要地位，它是一种描述随机事件在固定时间或空间范围内发生的概率分布。二项分布的发展历程可以追溯到18世纪，其中最早的诞生可以追溯到1710年的伦敦，当时的一位医生和数学家乔治·朗克(George P. Mainwaring)在他的论文中首次提出了二项分布的概念。随着时间的推移，二项分布在各个领域得到了广泛的应用，如统计学、经济学、生物学、物理学等。本文将从以下
1 分布式事务了解分布式事务之前，应该先了解分布式系统，事务，本地事务等基本概念。
原创
2023-02-01 07:09:52
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应用机器学习中需要的17种统计假设检验的快速参考指南，并提供Python中的示例代码。虽然有数百种统计假设检验可以使用，但只有一小部分子集可能需要在机器学习项目中使用。在这篇文章中，你将看到一个机器学习项目中最流行的统计假说检验的手册，其中有使用Python API的例子。每一个统计检验的表述方式都是一致的，包括。检验的名称检验的内容。检验的关键假设。测试结果如何解释。使用测试的Python AP
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2023-09-25 16:10:35
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假设检验假设检验的步骤1.z检验2.t检验3.两个正态总体均值差的检验4.逐对比较法5.分布拟合检验总结 假设检验的步骤(1)写出原假设和备择假设； (2)在原假设成立的条件下，构造一个统计 量，该统计量服从某一分布； (3)用已知的样本数据带入统计量的公式，得到一个检验值； （4）给定置信水平来得到一个接受域的区间，看检验值是否落在接受域中，或者用检验值和区间的临界值进行比较，来判断是否接受原假
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2023-10-17 09:03:35
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1.正态分布 期望值u（均值）决定位置，标准差决定它的分布幅度，可以验证分布曲线的高矮胖瘦，越胖代表它的离中趋势越明显，越高代表它集中的值越高。 2. 正太性检验利用观测数据判断总体是否服从正态分布的检验称为正态性检验，它是统计判决中重要的一种特殊的拟合优度假设检验。直方图初判 / QQ图判断 / K-S检验 2.1直方图初判&nb
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2023-11-03 20:45:07
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spring
原创
2023-02-26 09:12:27
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1.申明：在看本博客之前：请务必完全按照以下的步骤去做完全一样的的，不要去修改，否则容易出错。 实验环境：VMware Workstation Pro14, centos7镜像，hadoop102为主节点hadoop103和hadoop104为子节点。 符：资源下载hadoop2.7.2和jdk1.8点我进去：提取码：t5 xb在VM上新建一台虚拟机hadoop100，然后从这台原始的
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2023-07-12 13:11:17
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Python 将两同一分布拟合
# 引言
拟合分布是统计学中常见的任务之一。在许多情况下，我们希望找到一个概率分布函数来描述一组数据的分布情况。Python 提供了强大的工具和库，可以帮助我们拟合数据分布。在本文中，我们将学习如何使用 Python 拟合两同一分布。
# 什么是两同一分布
两同一分布（bivariate distribution）是指一个含有两个随机变量的联合概率分布。它描述了
原创
2024-02-01 05:37:55
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磁盘分区？本质是对硬盘的一种格式化，然后才能用来存储信息，硬盘分区工具很多，Windows系统也有自带的硬盘分区工具，感兴趣的朋友可以去电脑的“磁盘管理”看看。硬盘分区前期准备？以DiskGenius硬盘分区为例(小编习惯用DG软件，大家可以用其他的，功能都差不多)，分区前大家要明确几点：硬盘是固态硬盘还是机械硬盘；要安装win7_x32_x64位、win8_x32_x64位、win10_x32_
正态分布检验在统计中是一个至关重要的概念，它用于判断数据是否符合正态分布。在数据分析和机器学习模型中的很多场景，正态分布的假设是必不可少的。因此，掌握如何在Python中进行正态分布检验，是每个数据科学家和分析师的重要技能。
## 问题背景
在进行统计分析时，判断数据的分布是至关重要的。如果数据不符合正态分布，那么许多传统的统计方法和模型的有效性都会受到影响，甚至导致错误的结论。我们的业务依赖
