利用L-S定理,充分完备统计量法是寻找UMVUE的最方便方法,不过实际运用时还需要一些小技巧,比如如何写出充分完备统计量.如何找到无偏估计.如何求条件期望,等等.课本上的例题几乎涵盖了所有这些技巧,我们今天以一些课后习题为例,解析这些技巧的实际运用.由于本系列为我独自完成的,缺少审阅,如果有任何错误,欢迎在评论区中指出,谢谢! 目录 Part 1:寻找充分统计量 Part 2:无偏修正 Part 3:待定系数 Part 4:无偏估计的条件期望 附代码 Part 1:寻找充分统计量 不论是使用什么

在之前的学习中,主要基于充分统计量给出点估计,并且注重于点估计的无偏性与相合性.然而,仅有这两个性质是不足的,无偏性只能保证统计量的均值与待估参数一致,却无法控制统计量可能偏离待估参数的程度:相合性只能在大样本下保证统计量到均值的收敛性,但却对小样本情形束手无策.今天我们将注重于统计量的有效性,即无偏统计量的抽样分布的方差.由于本系列为我独自完成的,缺少审阅,如果有任何错误,欢迎在评论区中指出,谢谢! 目录 Part 1:一致最小方差无偏估计 Part 2:改进无偏估计量 Part 3:零无偏估

http://www.pinzhi.org/thread-5395-1-1.html Sigma水平和缺陷率的对应关系:正态分布中心和有1.5个标准差偏移 在过程稳定时,若给出了规范限,过程的平均与标准差后,我们可以通过查正态分布表,获得不合格品率. 这里给出一张在不同的δσ质量水平下对照表--每一百万个产品中的不合格品数. 品质协会(www.PinZhi.org)备注:设规范限为(LSL,USL),规范限的宽度为T,规范的中心为M,过程的均值为µ,标准差为δ, 一般情况下用的是|M-µ|=1.

C语言 产生标准正态分布或高斯分布 随机数 产生正态分布或高斯分布的三种方法: 1. 运用中心极限定理(大数定理) #include #include #define NSUM 25 double gaussrand() { ; int i; ; i < NSUM; i++) { x += (double)rand() / RAND_MAX; } x -= NSUM / 2.0; x /= sqrt(NSUM / 12.0); return x; } 2.利用有box 和 muller 提供的,

正态分布(Normal Distribution) 1.正态分布是一种连续分布,其函数可以在实线上的任何地方取值. 2.正态分布由两个参数描述:分布的平均值μ和方差σ2 . 3.正态分布的取值可以从负无穷到正无穷. 3.Z-score 是非标准正态分布标准化后的x 即 z = (x−μ) / σ #显示标准正态分布曲线图 import numpy as np import scipy.stats as stats import matplotlib.pyplot as plt mu = 0 #

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

np.random.rand用法 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 生成特定形状下[0,1)下的均匀分布随机数 np.random.rand(a1,a2,a3...)生成形状为(a1,a2,a3...),[0,1)之间的 均匀分布 随机数 np.random.rand(3,2) array([[ 0.14022471, 0.96360618], #random [ 0.37601032, 0.25528411], #random [ 0.49313049, 0.949098

BZOJ 洛谷 https://www.luogu.org/blog/ShadowassIIXVIIIIV/solution-p3779# 正态分布 正态分布是随机变量\(X\)的一种概率分布形式.它用一个期望\(\mu\)和方差\(\sigma^2\)就可以描述,记为\(N(\mu,\sigma^2)\). 若随机变量\(X\)服从一个数学期望为\(\mu\).方差为\(\sigma^2\)的正态分布,记作\(X\sim N(\mu,\sigma^2)\),读作\(X\)服从\(N(\mu,\

花式解释AutoEncoder与VAE 什么是自动编码器 自动编码器(AutoEncoder)最开始作为一种数据的压缩方法,其特点有: 1)跟数据相关程度很高,这意味着自动编码器只能压缩与训练数据相似的数据,这个其实比较显然,因为使用神经网络提取的特征一般是高度相关于原始的训练集,使用人脸训练出来的自动编码器在压缩自然界动物的图片是表现就会比较差,因为它只学习到了人脸的特征,而没有能够学习到自然界图片的特征: 2)压缩后数据是有损的,这是因为在降维的过程中不可避免的要丢失掉信息: 到了2012年

小白博主开始学DSP之路,为了激励自己能坚持下去,写一系列博客来记录下来,也欢迎与大家一起讨论.介于我能力所限,这里学习目标定为,学习一个基础知识,写一个C语言程序实现, 最后会形成一个C的函数库,方便调用.对于学习的知识内容,不会面面覆盖,一般只学习一种实现方法,较少涉及复杂数学理论的证明,但保证有理论可以证明,可以查阅数学相关知识自寻证明. 对于所有的C程序,我会调通,供大家参考讨论,完整程序我放到github上,文章中会给出关键代码,程序只使用C语言,因为涉及数学与实现过程,C虽然繁琐,但

  使用Python绘制正态分布曲线,借助matplotlib绘图工具: \[ f(x) = \dfrac{1}{\sqrt{2\pi}\sigma}\exp(-\dfrac{(x-\mu)^2}{2\sigma^2}) \] #-*-coding:utf-8-*- """ python绘制标准正态分布曲线 """ # ============================================================== i

在实际项目中,遇到需要正态分布算法去计算一个数值在整体的分布区间,例如:  100,90,80,70,60,50,40,30,20,10共10个数,按从高到低的顺序排序,总数的10%分布区域为极高频,总数的30%分布区域为高频,总数的40%分布区域为中频,总数的20%分布区域为低频,比如我新增一个数字88,我如何快速得到新增数字位于那个频段?以及其他数字有那些数字频段发生了变化???    代码实现(计算数值在整体分布的累计概率): <?php /** * php 实现excel的normdis

lognorm方法的参数容易把人搞蒙.例如lognorm.rvs(s, loc=0, scale=1, size=1)中的参数s,loc,scale, 要记住:loc和scale并不是我们通常理解的对数变化后数据的均值mu和标准差sigma,如下面所述: The probability density function for lognorm is: lognorm.pdf(x, s) = 1 / (s*x*sqrt(2*pi)) * exp(-1/2*(log(x)/s)**2) for x

title: [概率论]5-6:正态分布(The Normal Distributions Part III) categories: - Mathematic - Probability keywords: - The Normal Distributions - The Standard Normal Distribution - The Lognormal Distributions toc: true date: 2018-03-30 08:58:10 Abstract: 本文介绍正态分

title: [概率论]5-6:正态分布(The Normal Distributions Part II) categories: - Mathematic - Probability keywords: - The Normal Distributions toc: true date: 2018-03-29 15:02:03 Abstract: 本文介绍正态分布的数学性质 Keywords: The Normal Distributions 开篇废话 一共要写四篇,哪来那么多废话. 首先我

无损卡尔曼滤波UKF(3)-预测-生成Sigma点 1 选择创建Sigma点 A 根据 已知上一个时间戳迭代出来的 后验状态 x_{k|k} 和后验协方差矩阵 P_{k|k} 他们代表当前状态的分布. Sigma点的数量取决于状态向量的维度 n_{\sigma} = 2\cdot n_x + 1 如果以两个维度的状态向量为例.就可以生成五个sigma点. X_{k|k} = [P1,P2,P3,P4,P5] 矩阵的每一列都代表一个Sigma点. X_{k|k} = [x_{k|k},x_{k|k

在设计抽奖一类程序中,有时会需要一种概率“有较大可能获得一个普通结果,有较小可能获得一个糟糕或极好的结果”,这就可以用正态分布函数来获得这样一个结果. STL中已经提供了一系列随机分布的函数,包括正态分布,泊松分布等 头文件: random 函数: std::normal_distribution<type> distribution( σ,μ ) 其中σ为正态分布的平均数学期望,也就是正态曲线中高峰的x值,μ值越大曲线坡度约缓,反之则越陡,在x轴上, (0,σ * μ) 占据了曲线的大部分空

http://acm.hust.edu.cn/vjudge/contest/view.action?cid=109329#problem/C   题目在文末 题意:1~n (n:1~1012)中,因子和为偶数的有几个.题解: 因子和 Sum=(p1^0+p1^1….p1^e1)*(p2^0+p2^1…p2^e2)……(pn^0+…pn^en); = (p1^0+p1^1….p1^e1),(p2^0+p2^1…p2^e2),……(pn^0+…pn^en)中只要有一个是偶数,因子和sum就为偶数.所

Sigma Function Time Limit:2000MS     Memory Limit:32768KB     64bit IO Format:%lld & %llu Submit Status Practice LightOJ 1336 Description Sigma function is an interesting function in Number Theory. It is denoted by the Greek letter Sigma (σ). This fu

Problem code: LCMSUM Given n, calculate the sum LCM(1,n) + LCM(2,n) + .. + LCM(n,n), where LCM(i,n) denotes the Least Common Multiple of the integers i and n. Input The first line contains T the number of test cases. Each of the next T lines contain