神奇的gamma函数(上) 神奇的gamma函数(下) gamma函数的定义及重要性质 \[\Gamma(x)=\int_0^{\infty}t^{x-1}e^{-t}dt\] \[\Gamma(x+1) = x \Gamma(x)\] \[\Gamma(n) = (n-1)! \] \[\Gamma(0) = 1\] \[\Gamma({1\over 2}) = 2\int_0^{+\infty}e^{-u^2}du = \sqrt\pi\] gamma函数的图像 在matlib中,我们可以方

data-role参数表: page        页面容器,其内部的mobile元素将会继承这个容器上所设置的属性 header     页面标题容器,这个容器内部可以包含文字.返回按钮.功能按钮等元素 footer       页面页脚容器,这个容器内部也可以包含文字.返回按钮.功能按钮等元素 content     页面内容容器,这是一个很宽容的容器,内部可以包含标准的html元素和jQueryMobile元素 controlgroup     将几个元素设置成一组,一般是几个相同的元素类

DAX/PowerBI系列 - 参数表(Parameter Table) 难度: ★☆☆☆☆(1星) 适用范围: ★★★★☆(4星) 概况: 这个模式比较简单灵活,而且很实用.所用的DAX语句也比较简单. 但它的变化形式很多和扩展应用范围很广.后文介绍的动态分组(Dynamic Segmentation)也是其中一种. 主要是通过筛选器(Slicer)选择不一样的参数时,DAX语句根据所选的值反映相关的选择值进行计算. 注:参数表,通常可以不放到Data warehouse里面,可以在Excel

盆友们,边看文章边玩,请耐心等待PowerBI load出来~~~~ (7.8秒钟) DAX/PowerBI系列 - 参数表(Parameter Table) - 多时间段数值对比 难度: ★☆☆☆☆(1星) 适用范围: ★★★☆☆(4星) 概况: 度量值,度量值,度量值!!!DAX提供了一堆的time intelligence的函数来计算,YTD(年初至今),MTD(月初至今),YoY(同比),MoM(环比)等等,如何有效的管理这些就会成为一个问题. A: YTD, QTD, MTD, YoY

DAX/PowerBI系列 - 参数表(Parameter Table) 度量值模板 难度: ★★☆☆☆(2星) 适用范围: ★★★☆☆(3星) 概况: 当你有多个度量值都需要计算YTD,MoM,而又不想重复所有这些给每一个度量值分别设定计算度量值的话,有没有一个简便的方法,少点coding呢? 同时,用户通过选择,在同一个visual里面显示不同的度量值(组). 此文涉及前文DAX/PowerBI系列 - 参数表(Parameter Table) - 多时间段数值对比的扩展部分,给出具体实例和

DAX/PowerBI系列 - 参数表(Parameter Table) - 大客户分析(Top N) 难度: ★☆☆☆☆(1星) 适用范围: ★★★☆☆(3星) 概况:此文为DAX/PowerBI系列 - 参数表(Parameter Table) 的续集,由于比较重要,因此单独分一篇文章来说. 应用场景: 很多时候,我们需要显示前10个畅销品,头30名客户,Top 10 Sales等等,用参数表结合排序函数,很容易就实现这个. 前10个畅销品 头30名客户 Sales 欢迎交流与骚扰 最终Po

伯努利实验: 如果无穷随机变量序列  是独立同分布(i．i．d．)的,而且每个随机变量  都服从参数为p的伯努利分布,那么随机变量  就形成参数为p的一系列伯努利试验.同样,如果n个随机变量  独立同分布,并且都服从参数为p的伯努利分布,则随机变量  形成参数为p的n重伯努利试验. 伯努利试验是只有两种可能结果的单次随机试验. 如果试验E是一个伯努利试验,将E独立重复地进行n次,则称这一串重复的独立试验为n重伯努利试验. 一.伯努利分布: 伯努利分布亦称“零一分布”.“两点分布”.称随机变量X有

刚来新公司不久,部门给安排了新人作业,我被分到的任务是求标准6轴机器人的正反解,以及利用就近原则选择最优解.从今天开始,逐步将这部分内容总结出来: 本文以及后续文章均使用改进DH法: 连杆坐标系: 坐标系的建立方法(摘自机器人学导论): 找出各个关节轴,并标出这些轴线的延长线: 找出关节轴i和i+1之间的公垂线或者关键轴i和i+1的交点,以关节轴i和i+1的交点或者公垂线与关节轴i的交点作为连杆坐标系{i}的原点: 规定Z(i)轴沿关节轴i的指向: 规定X(i)轴沿公垂线的指向,如果关节轴i和i

1. Gamma函数 首先我们可以看一下Gamma函数的定义: Gamma的重要性质包括下面几条: 1. 递推公式: 2. 对于正整数n, 有 因此可以说Gamma函数是阶乘的推广. 3.  4.  关于递推公式,可以用分部积分完成证明: 2. Beta函数 B函数,又称为Beta函数或者第一类欧拉积分,是一个特殊的函数,定义如下: B函数具有如下性质: 3. Beta分布 在介绍贝塔分布(Beta distribution)之前,需要先明确一下先验概率.后验概率.似然函数以及共轭分布的概念.

今天的主角是指数分布,由此导出\(\Gamma\)分布,同样,读者应尝试一边阅读,一边独立推导出本文的结论.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:指数分布的参数估计 Part 2:独立同分布指数分布之和与$\Gamma$分布 Part 3:$\Gamma$分布与其他分布 Part 1:指数分布的参数估计 指数分布是单参数分布族,总体\(X\sim E(\lambda)\)有时也记作\(\mathrm{Exp}(\lambda)\),此

$date=new DateTime(); echo $date->format("Y-m-d h:i:s");

本文摘自:http://blog.csdn.net/zc19820620/article/details/2043829 CONVERT (data_type[(length)], expression [, style]) convert(varchar(10),getdate(),101) 参数 data_type 目标系统所提供的数据类型,包括 bigint 和 sql_variant.不能使用用户定义的数据类型. length nchar.nvarchar.char.varchar.bi

背景 最近在做应用分析,爬了几个应用市场的排行榜,需要分析前多少名各个品类的app有多少个.数据量不大,excel就能做分析,所以想起来pivot的参数表功能.这个功能还是比较实用的,在这再做个记录,以备后来. 思路 首先需要一个参数的字典表,并直接链接回表: 其次,如何判断我在切片器选中了1个参数,这涉及到haveonevalue函数--判断某列是否只有1个值,返回true/false: 最后,怎么把这个选中的值应用到要算的度量里去,这涉及到values函数--取一列中的不重复值. 步骤 1.

https://math.stackexchange.com/questions/1917647/proving-ex4-3%CF%834

测试样式: 参数详情:

format 必需.规定输出日期字符串的格式.可使用下列字符: d - 一个月中的第几天(从 01 到 31) D - 星期几的文本表示(用三个字母表示) j - 一个月中的第几天,不带前导零(1 到 31) l('L' 的小写形式)- 星期几的完整的文本表示 N - 星期几的 ISO-8601 数字格式表示(1表示Monday[星期一],7表示Sunday[星期日]) S - 一个月中的第几天的英语序数后缀(2 个字符:st.nd.rd 或 th.与 j 搭配使用) w - 星期几的数字表示(

参考: https://developer.android.com/training/keyboard-input/visibility.html 1,进入Activity时,EditText就获得焦点并显示输入软键盘. 如果EditText所在的activity是Activity是主activity,那么以上行为是默认的,不是的话,要设置Activity的属性: <application ... > <activity android:windowSoftInputMode="

title: [概率论]5-7:Gama分布(The Gamma Distributions Part II) categories: - Mathematic - Probability keywords: - The Exponential Distributions toc: true date: 2018-04-02 09:16:46 Abstract: 本文介绍Gamma分布相关知识的第二部分指数分布 Keywords: The Exponential Distributions 开篇

title: [概率论]5-7:Gama分布(The Gamma Distributions Part I) categories: - Mathematic - Probability keywords: - The Gamma Distributions toc: true date: 2018-03-31 18:33:39 Abstract: 本文介绍Gamma函数和Gamma分布,本课第二部分介绍指数分布 Keywords: The Gamma Distributions 开篇废话 今天

http://cos.name/2013/01/lda-math-beta-dirichlet/#more-6953 2. 认识Beta/Dirichlet分布2.1 魔鬼的游戏—认识Beta 分布 统计学就是猜测上帝的游戏,当然我们不总是有机会猜测上帝,运气不好的时候就得揣度魔鬼的心思.有一天你被魔鬼撒旦抓走了,撒旦说:“你们人类很聪明,而我是很仁慈的,和你玩一个游戏,赢了就可以走,否则把灵魂出卖给我.游戏的规则很简单,我有一个魔盒,上面有一个按钮,你每按一下按钮,就均匀的输出一个[0,1]之