定义 设U~χ2(n1), V~χ2(n2),且U,V相互独立,则称随机变量 服从自由度为(n1,n2)的F分布,记为F~F(n1,n2),其中n1叫做第一自由度,n2叫做第二自由度. F分布的概率密度为 F(n1,n2)分布的性质 设U~χ2(n1), V~χ2(n2),且U,V相互独立 F分布的分位点 对于一个数α(0<α<1),求数α使得概率P{F>c}=α 这个点c称为F分布的上α分位点,记为F分布的上α分位点.记为Fα(n1,n2) 对于不同的α,n1,n2,F(n1,n2)分

在之前的十篇文章中,我们用了九篇文章的篇幅讨论了点估计的相关知识,现在来稍作回顾. 首先,我们讨论了正态分布两个参数--均值.方差的点估计,给出了它们的分布信息,并指出它们是相互独立的:然后,我们讨论到其他的分布族,介绍了点估计的评判标准--无偏性.相合性.有效性:之后,我们基于无偏性和相合性的讨论给出了常用分布的参数点估计,并介绍了两种常用于寻找点估计量的方法--矩法与极大似然法:最后,我们对点估计的有效性进行了讨论,给出了一些验证.寻找UMVUE的方法,并介绍了CR不等式,给出了无偏估计效率

感谢好友破狼提供的这篇好文章,也感谢写这些知识点的作者们和将他们整理到一起的作者.这是github上的一篇文章,在这里本兽也就只做翻译,由于本兽英语水平和编程能力都不咋地,如有不好的地方也请多理解体谅.戳这里:原文 能够为大家提供这些简短而实用的JavaScript技巧来提高大家编程能力,这对于我来说是件很开心的事.每天仅花上不到2分钟的时间中,你将可以读遍JavaScript这门可怕的语言所呈现给我们的特性:performance(性能), conventions(协议), hacks(代码h

T分布:温良宽厚 本文由“医学统计分析精粹”小编“Hiu”原创完成,文章采用知识共享Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0国际许可协议(http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/)进行许可,转载署名需附带本号二维码,不可用于商业用途,不允许任何修改,任何谬误建议,请直接反馈给原作者,谢谢合作! 命名与源起 “t”,是伟大的Fisher为之取的名字.Fisher最早将这一分布命名为“Studen

考虑到文章过长,不便于阅读,这里分出第二篇,如有后续,每15个知识点分为一篇... 第一篇地址:( 译.持续更新 ) JavaScript 上分小技巧(一) 第三篇地址:( 译.持续更新 ) JavaScript 上分小技巧(三) 第四篇地址:( 译.持续更新 ) JavaScript 上分小技巧(四) #30 - 将true的/false的值转换成boolean类型你可以通过!!操作将为true/为false的值转换为boolean类型. !!"" // false !!0 // f

今天看到一篇不错的博文,有感,记录下来,相对来说讲到了本质,也很容易理解.https://www.cnblogs.com/think-and-do/p/6509239.html 首先,老生常谈,还是那三大分布 T,卡方,F,(正态不是三大) T是厚尾的,对小样本量做检验,对于样本难获得的领域很有用,比如医药,生物,前面写过一个关于T检验的记录. 卡方检验用来做独立性检验和符合某个标准分布(正态检验) n个相互独立的随机变量服从正态分布,他们的平方和构成一个新的随机变量,服从卡方分布,n为自由度.

Alink漫谈(十九) :源码解析 之 分位点离散化Quantile 目录 Alink漫谈(十九) :源码解析 之 分位点离散化Quantile 0x00 摘要 0x01 背景概念 1.1 离散化 1.2 分位数 1.3 四分位数 0x02 示例代码 0x03 总体逻辑 0x04 训练 4.1 quantile 4.2 countElementsPerPartition 4.3 MultiQuantile 4.4 QIndex 0x05 输出模型 0x06 预测 6.1 加载模型 6.2 预测

后续如有内容,本篇将会照常更新并排满15个知识点,以下是其他几篇译文的地址: 第一篇地址:( 译.持续更新 ) JavaScript 上分小技巧(一) 第二篇地址:( 译.持续更新 ) JavaScript 上分小技巧(二) 第三篇地址:( 译.持续更新 ) JavaScript 上分小技巧(三) #59 - ES6,var vs let var关键字定义的变量根据定义的环境用于function内,function外或者全局:而let定义的变量只用于"块"范围. function va

最近家里杂事较多,自学时间实在少的可怜,所以都在空闲时间看看老外写的内容,学习之外顺便翻译分享~等学习的时间充足些再写写自己的一些学习内容和知识点分析(最近有在接触的:复习(C#,SQL).(学习)TypeScript,(基础操作)MongoDB.TypeScript之后入手AngularJs 2.0) 后续如有内容,本篇将会照常更新并排满15个知识点,以下是其他几篇译文的地址: 第一篇地址:( 译.持续更新 ) JavaScript 上分小技巧(一) 第二篇地址:( 译.持续更新 ) Java

白银上分黄金失败=.= 在之前有很认真的写了一波排序,所以排序并不是很怂,还是那个理,现阶段学习的都是比较简单的排序,都是所谓的冒泡排序啊,桶排序这类,至于插排和选择排序,再往后又是什么快拍就很尬了. 说一下今天A的题 1075 明明的随机数 1076 排序 1212 最大公约数 1430 素数判定 1978 斐波那契数列 1842 递归第一次 3038 3n+1问题 进制转换和模拟还是很怂,二维数组不是很好,模拟题很方,进制转换就更没什么思路了,至于递推递归,记得并没有讲过,只是自己在看,递推

定义:设X1服从自由度为m的χ2分布,X2服从自由度为n的χ2分布,且X1.X2相互独立,则称变量F=(X1/m)/(X2/n)所服从的分布为F分布,其中第一自由度为m,第二自由度为n.[1] F分布:设X.Y为两个独立的随机变量,X服从自由度为n的卡方分布,Y服从自由度为m的卡方分布,这两个独立的卡方分布除以各自的自由度以后的比率服从F分布.即:

Z就是正态分布,X^2分布是一个正态分布的平方,t分布是一个正态分布除以(一个X^2分布除以它的自由度然后开根号),F分布是两个卡方分布分布除以他们各自的自由度再相除 比如X是一个Z分布,Y(n)=X1^2+X2^2+……+Xn^2,这里每个Xn都是一个Z分布,t(n)=X/根号(Y/n),F(m,n)=(Y1/m)/(Y2/N) 各个分布的应用如下:方差已知情况下求均值是Z检验.方差未知求均值是t检验(样本标准差s代替总体标准差R,由样本平均数推断总体平均数)均值方差都未知求方差是X^2检验两

cf昨日做出一个题居然div2打了1800多名直接上分了...我原以为垂直落地但是....我现在1399差一分就能蓝名了啊啊啊啊,以后不一定会有这个水平的啊,给个蓝名体验卡不行吗,多加一分会死啊....别以后max还是pupil....... 就我卡了1分....

使用Excel绘制F分布概率密度函数图表 利用Excel绘制t分布的概率密度函数的相同方式,可以绘制F分布的概率密度函数图表. F分布的概率密度函数如下图所示: 其中:μ为分子自由度,ν为分母自由度 Γ为伽马函数的的符号 由于Excel没有求F分布的概率密度函数可用,但是F分布中涉及到GAMMALN()函数,而excel是提供GAMMALN()函数的,所以我们可以使用excel中的GAMMALN()函数的运算来计算得到F分布的概率密度函数.(可参见[附录]) 经转换后上述公式为: F(X,df1

应用统计学 推断统计需要样本形容总体,就要有统计量.注意必须总体是正态分布,否则统计量的分布不能得到.卡方分布和t分布只要样本大于30都近似于正态分布. t分布和F分布推导及应用(图): 总体比例是π,样本比例是p比例可用于计算患病率.近似就是均值和方差不发生改变,但是分布形式改变了,其实形状没发生改变.Eg:大样本时,二项分布近似于正态分布: 无偏性利用样本一阶矩.有效性利用样本二阶矩,可看出平均数比中位数更有效.相合性利用样本三阶矩,一般出现统计量都符合. 点估计是直接计算样本均值和方差不需

0.序 目前正在学习C++中,对于C++的类及其类的实现原理也挺感兴趣.于是打算通过观察类在内存中的分布更好地理解类的实现.因为其实类的分布是由编译器决定的,而本次试验使用的编译器为VS2015 RC,其编译环境为VC++,这里感谢@shenzhigang 提醒.所以此处的标题为<VC++中的类的内存分布>.因为博主可能比较懒,所以把这个知识点分作两次写.( ╯□╰ ). 1.对无虚函数类的探索 1.1 空类 我们先一步一步慢慢来,从一个空的类开始. //空类 class test { };

0.序 目前正在学习C++中,对于C++的类及其类的实现原理也挺感兴趣.于是打算通过观察类在内存中的分布更好地理解类的实现.因为其实类的分布是由编译器决定的,而本次试验使用的编译器为VS2015 RC,其编译环境为VC++,这里感谢@shenzhigang 提醒.所以此处的标题为<VC++中的类的内存分布>.因为博主可能比较懒,所以把这个知识点分作两次写.( ╯□╰ ). 1.对无虚函数类的探索 1.1 空类 我们先一步一步慢慢来,从一个空的类开始. //空类 class test { };

本文记录笔者在观看Coursera上国立经济大学HLE的课程 How to win a data science competetion中的收获,和大家分享.课程的这门课的讲授人是Kaggle的大牛,内容详实,需要一定的python和机器学习基础.笔者只记录了一部分,许多细节都被省略了,详细内容各位看官还请移步课程链接 1. Week1 Feature Preprocessing 特征预处理 数值型 Numerical Tree-Based 模型不依赖于归一化(scaling),Non-tree

将同一个类编写在多个文件中,类的各个文件名不同,类名相同,类名前加partial关键字,这种类型叫分部类. 在分部类中可以建立分部方法,方法名前加关键字partial,分部方法只能将方法分成两部分,即声明部分和实现部分分别位于不同的分部类里.分部方法可 以使静态犯法,但必须是隐式的私有方法,并且无返回值的方法,因为分部方法时私有方法,所以无法使用virtual修饰符,即不能成为虚方法:分部方法可 以有ref参数,但不能有out参数:不允许将委托转换为分部方法.

正解: #include <bits/stdc++.h> using namespace std; const int INF = 0x3f3f3f3f; const int MAXN=10010;//点数的最大值 const int MAXM=400010;//边数的最大值 #define captype int struct SAP_MaxFlow{ struct EDGE{ int to,next; captype cap; }edg[MAXM]; int eid,head[MAXN];