學過概率統計的孩子都知道,統計里最基本的概念就是樣本的均值,方差,或者再加個標准差。首先我們給你一個含有n個樣本的集合,依次給出這些概念的公式描述,這些高中學過數學的孩子都應該知道吧,一帶而過。 很顯然,均值描述的是樣本集合的中間點,它告訴我們的信息是很有限的,而標准差給我們描述的則是樣本集 ...
作者:Vamei 出處:http: www.cnblogs.com vamei 歡迎轉載,也請保留這段聲明。謝謝 前面介紹的分布描述量,比如期望和方差,都是基於單一隨機變量的。現在考慮多個隨機變量的情況。我們使用聯合分布來表示定義在同一個樣本空間的多個隨機變量的概率分布。 聯合分布中包含了相當豐富的信息。比如從聯合分布中抽取某個隨機變量的邊緣分布,即獲得該隨機變量的分布,並可以據此,獲得該隨機變量 ...
2013-11-10 11:40 8 24714 推薦指數:
學過概率統計的孩子都知道,統計里最基本的概念就是樣本的均值,方差,或者再加個標准差。首先我們給你一個含有n個樣本的集合,依次給出這些概念的公式描述,這些高中學過數學的孩子都應該知道吧,一帶而過。 很顯然,均值描述的是樣本集合的中間點,它告訴我們的信息是很有限的,而標准差給我們描述的則是樣本集 ...
機器視覺中,常用到協方差相關的知識,特別是基於統計框架下的機器學習算法,幾乎無處不在的用到它,因此了解協方差是再基礎不過的了。這里推薦一個很不錯的基礎教程:協方差的意義和計算公式 均值和方差 引入協方差之前,先簡單回顧下概率統計中的兩個重要基礎概念:均值 ...
如下: 協方差表示二維數據,表示兩個變量在變化的過程中是正相關還是負相關還是不相關 ...
協方差與相關系數 協方差 二維隨機變量(X,Y),X與Y之間的協方差定義為: Cov(X,Y)=E{[X-E(X)][Y-E(Y)]} 其中:E(X)為分量X的期望,E(Y)為分量Y的期望 協方差Cov(X,Y)是描述隨機變量相互關聯程度的一個特征數。從協方差的定義 ...
一、協方差定義 二、性質 三、相關系數定義 四、性質 五、習題 ...
摘要:最近在學習機器學習/數據挖掘的算法,在看一些paper的時候經常會遇到以前學過的數學公式或者名詞,又是總是想不起來,所以在此記錄下自己的數學復習過程,方便后面查閱。 1:數學期望 數學期望是 ...
一、期望 在概率論和統計學中,數學期望(或均值,亦簡稱期望)是試驗中每次可能結果的概率乘以其結果的總和。它反映隨機變量平均取值的大小。 線性運算: 推廣形式: 函數期望:設f(x)為x的函數,則f(x)的期望為 離散函數: 連續函數 ...
協方差對於變量X、Y,協方差的定義為每個時刻的“X值與其均值之差”乘以“Y值與其均值之差”的均值(其實是求“期望”)。因此,如果x與x的均值差與y與y的均值差的符號相同,則協方差值大於0,符號相反,則協方差值小於0,總結如下: 圖2 圖3 圖4 解釋 ...