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正态分布最优解
为什么说n≥1/ u是统计推断中的
最优解
答:
我们要确定样本大小n,使得E(X(平均)-u)≤ 0.1。首先需要明确,E(X(平均)-u)表示的是样本均值X(平均)与总体均值u之间的差的期望值。对于
正态分布
N(u, 1),总体均值u和方差1已知。对于样本均值X(平均),我们知道其期望值为E(X(平均)) = u,方差为Var(X(平均)) = σ^2...
将先验时的原始数据通过
正态分布
过滤选出
最优解
,为了计算此时的后验概率...
答:
似然度可以通过蒙特卡洛法和朴素贝叶斯算法的模型来计算,这将根据给定的数据统计模型估计参数,并用于计算给定参数的似然度,进而得出后验概率。标准化常量是用来将似然度和先验概率归一化为概率,使其可以容易比较。
很有意思的“
正态分布
”解释
答:
正态分布
是商业界最常见的一种分布。 当影响结果(或者成功)的因素特别多,没有哪个因素可以完全左右结果时,这个结果通常就呈现正态分布。 很多事物,都可以用正态分布曲线表示,或者辅助思考,比如,科技创新接受度,基本上就符合正态分布…… 人群中的个体若是按能力划分的话,分布大致应该符合正态分布曲线的样子: 其中...
强制
正态分布
法的优点有哪些?
答:
强制正态分布法优点:
1、等级清晰、操作简便
。等级划分清晰,不同的等级赋予不同的含义,区别显著;并且,只需要确定各层级比例,简单计算即可得出结果。2、刺激性强。“强制分布法”常常与员工的奖惩联系在一起。对绩效“优秀”的重奖,绩效“较差”的重罚,强烈的正负激励同时运用,给人以强烈刺激。3...
当数据不符合
正态分布
,且希望能符合正态分布时候可以用哪些方法_百度知 ...
答:
立即就得出误差(近似地)服从
正态分布
。拉普拉斯所指出的这一点有重大的意义,在于他给误差的正态理论一个更自然合理、更令人信服的解释。因为,高斯的说法有一点循环论证的气味:由于算术平均是优良的,推出误差必须服从正态分布;反过来,由后一结论又推出算术平均及最小二乘估计的优良性。
正态
总体和非正态总体的区别
答:
、双峰
分布
、离散分布等。2、参数估计方法的不同:
正态
总体中,样本均值和样本方差是
最优
的统计量,可以通过样本均值和样本方差来对总体均值和总体方差进行估计;在非正态总体中,样本均值和样本方差不一定是最优的统计量,需要使用其他的统计量来对总体参数进行估计,例如中位数、众数等。
正态分布
为什么成为学生成绩评估的标准?
答:
2.稳定性:
正态分布
具有很好的稳定性,即无论原始数据如何变化,经过标准化处理后的数据都会呈现出相同的正态分布。这使得我们可以通过对原始数据的标准化处理,得到一个稳定的、可比较的成绩评估结果。3.可比性:由于正态分布具有良好的对称性,因此我们可以通过比较学生成绩在正态分布中的位置,来比较...
什么是
正态分布
?
答:
拉普拉斯所指出的这一点有重大的意义,在于他给误差的正态理论一个更自然合理、更令人信服的解释。因为,高斯的说法有一点循环论证的气味:由于算术平均是优良的,推出误差必须服从
正态分布
;反过来,由后一结论又推出算术平均及最小二乘估计的优良性,故必须认定这二者之一(算术平均的优良性,误差的正态...
在统计学中,为什么要使用
正态分布
公式?
答:
4.拟合优度检验:在回归分析中,我们需要检验模型的拟合优度。如果残差服从
正态分布
,那么我们可以使用卡方检验等方法来评估模型的拟合程度。5.可靠性分析:在可靠性工程中,正态分布在计算失效率、平均寿命等方面具有重要作用。通过正态分布公式,我们可以对产品的可靠性进行评估和预测。总之,正态分布在...
怎么用
正态分布
计算平均值?
答:
设
正态分布
概率密度函数是f(x)=[1/(√2π)t]*e^[-(x-u)^2/2(t^2)]于是:∫e^[-(x-u)^2/2(t^2)]dx=(√2π)t 积分区域是从负无穷到正无穷,下面出现的积分也都是这个区域。对两边对u求导:∫{e^[-(x-u)^2/2(t^2)]*[2(u-x)/2(t^2)]dx=0 约去常数,再两边同...
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