概率论三大分布和统计学三大检测简述

发布时间:2016-12-11 2:38:42 编辑:www.fx114.net 分享查询网我要评论
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二项分布 二项分布是一个离散概率分布 在n次独立的实验中, 事件A 发生的概率为p(不发生的概率则为1-p),那么最终事件A 发生k(k大于等于0,小于等于n)次的概率为: nCk * p^k * (1-p)^(n-k) 其中 nCk 的意思是 组合(n中取k) 泊松分布 泊松分布是二项分布的一个变形和取极限,它通常被用来描述一定的时间或者空间内事件的发生的概率,用于小概率情况 给个连接: http://www.ruanyifeng.com/blog/2013/01/poisson_distribution.html 里面的例子举得很好 正态分布 正态分布是一个连续概率分布, 在已知均值和方差的情况下,有如下分布: 其中μ是均值(数学期望),σ是标准差,它的平方就是方差。它的函数图是钟形曲线。 这个分布在自然界中很常见下面要讲的3个统计学分布都跟正态分布有联系。 值得一提的是,正态分布在多维概率的情况下,有很多有意思的属性,比如 一个多维正态分布的边缘函数必是一维正态分布,若干个一维正态分布的代数和构成的分布还是正太分布(再生性),多维正态分布的条件概率分布也是正态分布。总之正态分布很牛逼。 卡方检测 卡方检测是判断两个事件相关性的标准统计学方法。在数据挖掘中,我们常常用它来判断某个特征与具体的分类结果的相关性,从而找出最具影响力的特征,并把这些特征组成特征向量。 详见:http://baike.baidu.com/link?url=U5bbyTfnFeDKcUn7iMlMC3y5ru7hCE3C0CvoDbYzS3SSpYjiSoB2Z3XJDibr-kHf t检测 F检测

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