在现实问题中我们对于一个实验往往会重复成千上万次,那么我们就需要关注在实验次数趋于无穷之后,整个实验的期望会趋于怎样一个结果.其实这一章“极限定理”都是在处理这个问题. 强大数定理: 这里的证明过程给出了一些前提条件,不满足这些条件时强大数定理依然会成立.…

基于之前强大数定理的得证,这里我们再结合切比雪夫不等式,能够得到弱大数定理. 弱大数定理: 表面上,强大数定理和弱大数定理好像是质同的,但是他们之间真正的区别到底是什么呢?…

sklearn实战-乳腺癌细胞数据挖掘 https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share 医药统计项目联系QQ:231469242   目录0.概念1.绘制单个正太分布2.比较多个正态分布2.1偏态和峰态3.应用4. z分数5.中心极限定理6.大数定理7.二项式…

最近又遇到了t分布及t检验方面的内容,发现有些地方自己当初没有很明白,就又查了些资料,加深了一下自己的理解,这里也将自己的一些理解记录下来. 1. 理论基础--大数定理与中心极限定理        在正式介绍t分布前,还是再强调一下数理统计学中的两大基石般的定理:大数定理与中心极限定理,后面会用到.这里我就不以数学公式的方式来说明了,直接说一下两个定理所表达的意思. 大数定理.不管是强大数定理还是弱大数定理,都表达着这样一个意思:当样本数量足够大时,这些样本的均值无限接近总体的期望. 中心极限定…

三种收敛.中心极限定理.大数定理.delta方法…

主讲人 网络上的尼采 (新浪微博: @Nietzsche_复杂网络机器学习) 网络上的尼采(813394698) 9:11:56 开始吧,先不要发言了,先讲PRML第二章Probability Distributions.今天的内容比较多,还是边思考边打字,会比较慢,大家不要着急,上午讲不完下午会接着讲. 顾名思义,PRML第二章Probability Distributions的主要内容有:伯努利分布. 二项式 –beta共轭分布.多项式分布 -狄利克雷共轭分布 .高斯分布 .频率派和贝叶斯派…

PRML Chapter 2. Probability Distributions P68 conjugate priors In Bayesian probability theory, if the posterior distributions p(θ|x) are in the same family as the prior probability distributionp(θ), the prior and posterior are then called conjugate d…

1.独立与不相关 随机变量X和Y相互独立,有:E(XY) = E(X)E(Y). 独立一定不相关,不相关不一定独立(高斯过程里二者等价) .对于均值为零的高斯随机变量,“独立”和“不相关”等价的. 独立性是指两个变量的发生概率一点关系没有,而相关性通常是指线性关系.如果两个变量不相关,指的是线性关系里不相关,但是不能说它们没有关系,可能是线性以外的其他关系. 2.中心极限定理和强.弱大数定律 中心极限定理和强.弱大数定律是概率论的核心,历史悠久(不晚于1733年). 大数定律讲的是样本均值收敛到…

title: [概率论]6-3:中心极限定理(The Central Limit Theorem) categories: - Mathematic - Probability keywords: - The Central Limit Theorem - The Normal distribution - The Delta Method toc: true date: 2018-04-09 09:21:44 Abstract: 本文介绍中心极限定理 Keywords: The Central…

因为每一条数据都服从IID原则: 根据中心极限定理,当数据增加的时候,样本均值的分布慢慢变成正态分布 不管分布式什么分布,累加起来都是高斯分布 As sum increases, sum of non-Gaussian, finite variance variables is also Gaussian 为什么要累加?因为Y出现的概率等于n个小y出现的概率相乘 p(Y)=累加p(yi) In probability theory, the central limit theorem (CLT)…