这里是概率论与数理统计中数理统计的学习笔记w
由于学校的概率论与数理统计课有些一言难尽，开始在这里自学书上后面的数理统计部分的知识。1. 基本概念数理统计学中，我们通常将研究的对象叫做总体，而组成总体的基本单元称为个体，我们认为一个随机变量为一个总体，总体的 \(n\) 个测量结果 \((x_1, x_2, \cdots, x_n)\) 为一个随机向量
终于看到了概率和数理统计了，期间看了机器学习算法感觉比以前明朗了很多，
原创
2023-01-15 15:34:56
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统计描述性统计(Descriptive Statistics)描述性统计主要研究数据的中心趋势(Central Tendency)和变异(Variation).中心趋势(Central Tendency)函数作用mean()计算平均值median()计算中位数mode()计算众数prctile()计算百分位数max()计算最大值min()计算最小值X = [1 3 5 5 5 5 7 9 9 9
原创
精选
2023-09-30 11:38:17
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注：概率论方面就暂时告一段落，终于可以说说统计方面的事情了。如果说概率论中主要是研究随机变量的方法学和理论模型，那么统计学就是利用概率论这一强大的工具来研究具有随机性的现象（结果的不确定性）。而研究这些随机现象最重要的方法就是，大量重复试验进而找到其统计规律性。一般步骤为：重复试验（例如反复测量，多次观察等）并记录试验结果，然后对这些实验数据进行整理、分析和建模。最终达到对随机现象的某些规律进行预
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2024-01-16 21:38:07
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无偏估计的方差 DeepSeek 思考： 嗯，用户问的是“无偏估计的方差”，这应该是在统计学中的内容。首先，我得回忆一下什么是
所谓机器学习和深度学习， 背后的逻辑都是数学， 所以数学基础在这个领域非常关键， 而统计学又是重中之重， 机器学习从某种意义上来说就是一种统计学习。今天是概率统计基础的第二篇文章， 基于第一篇随机变量与随机事件进行整理， 首先理一理这里面的逻辑，第一篇的内容蕴涵了大部分概率论的知识(除了大数定律和中心极限定理这种理论性的支持, 后期有机会会补上)。而今天的这篇内容是在概率论的基础上往前一步， 属于
原创
2021-02-04 20:57:18
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# Python数理统计库简介与示例
## 引言
随着数据分析和机器学习的快速发展，数理统计成为了重要的工具之一。Python作为一门广泛应用于数据科学领域的编程语言，在数理统计方面也有着丰富的库。本文将为大家介绍Python中常用的数理统计库，并提供一些代码示例，帮助读者更好地理解和应用这些库。
## scipy
scipy是Python中非常强大的科学计算库，其中包含了许多数理统计相关
原创
2023-08-30 04:53:21
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# Java实现数理统计
## 前言
数理统计是统计学的重要分支之一，它研究如何收集、分析和解释数据的方法和技术。在数据科学、机器学习和人工智能等领域，数理统计扮演着重要的角色。本文将介绍如何使用Java语言实现一些常见的数理统计操作，包括计算平均值、标准差、方差、概率密度函数等。
## 平均值
平均值是数据集的一项基本统计量，它代表了数据集的中心位置。计算平均值的方法很简单，只需将数据集
原创
2023-08-05 03:46:15
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一、幂级数二、泰勒级数三、傅里叶级数3.1 定义3.2 指数
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2018-07-27 15:10:21
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该楼层疑似违规已被系统折叠 隐藏此楼查看此楼用Python做数据分析，Numpy，Pandas，matplotlib是怎么也绕不开的三个包，我最开始学习pandas是看的《利用Python进行数据分析》，看了好几遍，不是从头到尾看了好几遍，是顺着看、挑着看、精读略读强行读，一直没坚持完整过一遍。后来发现了广受好评的《10分钟搞定pandas》。这是官方出品的，于是我马上动手跟着做，才发现
目录一，样本的联合分布二，样本均值、样本方差三，分位数四，性质五，卡方分布（X分布）六，t分布1，t分布2，t分布的性质3，t分布的极限七，F分布1，F分布2，F分布的性质一，样本的联合分布二，样本均值、样本方差样本均值 样本方差 证明：三，分位数若，则称为的分位数四，性质若，则: 和独立五，卡方分布
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2021-12-25 18:15:01
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总体 试验的全部观察值 个体 每一个可能的观察值 容量 总体中所包含的个体的个数 有限总体——容量有限 无限总体——容量无限 总体中每一个个体是随机试验的一个观察值，是某一随机变量X的值 一个总体对应一个随机变量X 总体和相应的随机变量，笼统称为总体X 灯泡寿命总体是指数分布总体，指 总 体 中 的 ...
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2021-10-30 11:04:00
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机器学习，需要一定的数学基础，需要掌握的数学基础知识特别多，如果从头到尾开始学，估计大部分人来不及，我建议先学习最基础的数学知识，基础知识可以分为高等数学、线性代数、概率论与数理统计三部分，我整理了相关数学基础资料：源文件下载：https://github.com/fengdu78/Data-Science-Notes/tree/master/0.math内容简介一、斯坦福大学CS229数学基础这
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2020-12-30 10:07:38
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机器学习，需要一定的数学基础，需要掌握的数学基础知识特别多，如果从头到尾开始学，估计大部分人来不及，我建议计三部...
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2022-11-09 13:23:40
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文章目录一、总体与样本1. 总体2. 样本（1）定义（2）分布二、统计量及其分布1. 统计量（1）定义（2）常用统计量2. 三大分布
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2022-11-25 03:26:18
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Latex公式编辑器 Catalog： 弱大数定理 辛钦大数定理、伯努利大数定理、切比雪夫大数定理 中心极限定理、李雅普诺夫(Lyapunov)定理、棣莫弗-拉普拉斯(De Moivre-Laplace)定理 常见统计量：样本均值、样本方差、样本k阶矩、样本k阶中心矩、样本偏度系数、样本峰度系数 二
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2021-05-26 21:55:13
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