原文:以測量的角度:從中心極限定理到假設檢驗

近來讀一篇Paper,研究者利用假設檢驗來驗證兩個不同消費者是否一起逛商場。 同時最近在看 G.H.韋恩堡的 數理統計初級教程 ,借着這個機會,所以把假設檢驗梳理歸納了一下,從測量的角度。個人統計測量水平有限,錯漏之處,若有大神指點,不勝感激。 一切的基礎,高斯分布 所有知道數理統計的人,恐怕沒有不知道高斯分布 正態分布 的,所以這里直接引維基的介紹: 大部分的統計問題,測量問題,包括像最小二乘的 ...

2019-05-14 17:43 0 600 推薦指數:

查看詳情

中心極限定理

中心極限定理 從這里開始直到高斯分布課程結尾的內容皆為選修部分。 這一部分介紹了高斯分布的由來。如果你想深入學習高斯分布背后的理論,那么請繼續。如果你不想,也可以直接跳到機器人定位課程 ...

Tue Apr 10 23:50:00 CST 2018 0 972
R-2 - 正態分布-中心極限-置信區間-正態假設檢驗

本節內容 1:樣本估計總體均值跟標准差,以及標准誤 2:中心極限定理 3:如何查看數據是否是正態分布QQ圖 4:置信區間的理解跟案例 5:假設檢驗 參考文章: 假設檢驗的學習和理解 一、樣本估計總體均值跟標准差 多組抽樣 估計總體均值 = mean(多組的各個均值 ...

Sun Dec 01 08:25:00 CST 2019 0 275
正態分布與中心極限定理

正態分布 定義 正態分布(英語:normal distribution)又名高斯分布(英語:Gaussian distribution),是一個非常常見的連續概率分布。正態分布在統計學上十分 ...

Thu Sep 06 02:29:00 CST 2018 0 1303
中心極限定理的模擬到正態分布

中心極限定理的模擬到正態分布 2010/05/09優化與模擬、推薦文章、統計圖形、統計推斷R語言、SAS、Shapiro檢驗中心極限定理、動畫、密度曲線、數學假設條件、樣本均值、樣本量、正態分布、泰勒展開、直方圖、統計模擬、鍾形曲線、隨機變量謝益輝 昨日翻看朱世武 ...

Mon Dec 22 01:00:00 CST 2014 0 2499
中心極限定理案例理解

定理一(獨立同分布的中心極限定理)設隨機變量X1,X2,..,X3,..相互獨立,服從同一分布,且具有數學期望和方差 ,則隨機變量之和的標准化變量的分布函數對於任意x滿足 案例1:一加法器同時收到20個噪聲電壓(k=1,2,...,20),設它們是相互獨立的隨機變量,且都在區間(0,10 ...

Sat Apr 25 22:41:00 CST 2020 0 1317
概率統計19——中心極限定理

  大數定律告訴我們,如果想要求得一個隨機變量的期望,只需要進行多次重復試驗,然后取均值就可以了。然而在使用大數定律時仍然需要小心,因為大數定律並沒有明確指出到底需要多少次試驗才能充分接近我們所期待的極限。無論實驗多少次,我們仍然不能否認存在這樣的情況:所拋出的骰子全部是同一點數,盡管這種情況發生 ...

Mon Feb 17 01:55:00 CST 2020 0 3434
中心極限定理(Central Limit Theorem)

中心極限定理:每次從總體中抽取容量為n的簡單隨機樣本,這樣抽取很多次后,如果樣本容量很大,樣本均值的抽樣分布近似服從正態分布(期望為 ,標准差為 )。 (注:總體數據需獨立同分布) 那么樣本容量n應該達到多大時,才能應用中心極限定理呢?答:對於大多數應用,當樣本容量大於等於30時就可以 ...

Tue Dec 03 18:06:00 CST 2019 0 2035
 
粵ICP備18138465號   © 2018-2025 CODEPRJ.COM