通过np.random.randn()函数可以返回一个或一组服从标准正态分布的随机样本值。 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt a = np.random.randn(10000000)   # 生成标准正态分布随机样本值 ...

（1）如果$DX$存在，则$E{{S}^{2}}=DX,EM_{2}^{*}=\frac{n-1}{n}DX$; （2）对任意实数$\mu $，有 $\s ...

（1）\(\sum\limits_{i=1}^{n}{({{X}_{i}}-\overline{X})}=0\); （2）若总体\(X\)的均值、方差存在，且$EX=\mu $， \(DX={{\s ...

应用统计学 统计量与抽样分布 精确估计：当总体满足正态分布时。一个样本参数估计，估计总体均值时。 总体方差已知时，用样本均值满足抽样分布来估计，（其中，抽样分布是正态分布，抽样分布均值是总体均值，抽样分布方差是总体方差与样本数的比值）来估计，即如下式： 此方法的进阶版就是将样本 ...

2.1样本空间 1）对于随机试验，尽管在每次试验之前不能预知试验的结果，但试验的所有可能结果组成的集合是已知的。 2）我们将随机试验E所有可能结果组成的集合称为E的样本空间，记为S，样本空间的元素，即E的每个结果，称为样本点。 3）下面是试验中的样本空间： 2.2 ...

【1】应用多元统计分析-规范化写法及前提 一、随机向量 \(p\)维随机向量：把\(p\)个随机变量放在一起得到： \[X= \left( \begin{array} {c} X_1\\ X_2\\ \vdots\\ X_p \end{array} \right ...

引言、 　　最近在看周志华老师的《机器学习》，期间在主成分分析和降维学习方面经常出现样本协方差矩阵的计算，这里对这一部分知识进行查阅和辨析，以便以后学习阶段的理解。 样本与随机变量 　　样本的获取可以看作是随机变量的采集过程。我们将两者的区别尽可能放大： 　　随机变量：此时我们已经知道了 ...

单样本t检验用于检验一个样本均值与假设的总体均值的差异是否显著。 对于一个总体来说，其集中趋势或者说中心值是我们关心的，因此需要了解总体的均值，但是由于总体的不可知性，我们首先对总体均值的取值进行假设，然后对总体进行抽样，通过样本均值的情况来检验我们对总体均值的假设是否成立，根据假设检验的小概率 ...