通過np.random.randn()函數可以返回一個或一組服從標准正態分布的隨機樣本值。 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt a = np.random.randn(10000000)   # 生成標准正態分布隨機樣本值 ...

（1）如果$DX$存在，則$E{{S}^{2}}=DX,EM_{2}^{*}=\frac{n-1}{n}DX$; （2）對任意實數$\mu $，有 $\s ...

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

應用統計學 統計量與抽樣分布 精確估計：當總體滿足正態分布時。一個樣本參數估計，估計總體均值時。 總體方差已知時，用樣本均值滿足抽樣分布來估計，（其中，抽樣分布是正態分布，抽樣分布均值是總體均值，抽樣分布方差是總體方差與樣本數的比值）來估計，即如下式： 此方法的進階版就是將樣本 ...

2.1樣本空間 1）對於隨機試驗，盡管在每次試驗之前不能預知試驗的結果，但試驗的所有可能結果組成的集合是已知的。 2）我們將隨機試驗E所有可能結果組成的集合稱為E的樣本空間，記為S，樣本空間的元素，即E的每個結果，稱為樣本點。 3）下面是試驗中的樣本空間： 2.2 ...

【1】應用多元統計分析-規范化寫法及前提 一、隨機向量 \(p\)維隨機向量：把\(p\)個隨機變量放在一起得到： \[X= \left( \begin{array} {c} X_1\\ X_2\\ \vdots\\ X_p \end{array} \right ...

引言、 　　最近在看周志華老師的《機器學習》，期間在主成分分析和降維學習方面經常出現樣本協方差矩陣的計算，這里對這一部分知識進行查閱和辨析，以便以后學習階段的理解。 樣本與隨機變量 　　樣本的獲取可以看作是隨機變量的采集過程。我們將兩者的區別盡可能放大： 　　隨機變量：此時我們已經知道了 ...

單樣本t檢驗用於檢驗一個樣本均值與假設的總體均值的差異是否顯著。 對於一個總體來說，其集中趨勢或者說中心值是我們關心的，因此需要了解總體的均值，但是由於總體的不可知性，我們首先對總體均值的取值進行假設，然后對總體進行抽樣，通過樣本均值的情況來檢驗我們對總體均值的假設是否成立，根據假設檢驗的小概率 ...