Matlab与概率统计

问题描述 概率统计,边缘分布的问题 二维随机向量的每维变量都是标准正态分布,那么每维变量的边缘分布都是标准正态分布吗

问题描述 对于MATLAB这一统计软件,在什么情况下更适合使用呢? 对于MATLAB这一统计软件,在什么情况下更适合使用呢?使用MATLAB可以得到数据的哪些特征? 解决方案 这不是编程工具能直接给你的.你首先要有领域的知识,关于医药,这个我不懂,我只能打个比方. 比如说你要研究某种药物的代谢和某个生理指标的关系,那么你首先要一些猜想,也就是你得猜测分析哪些东西也许是有用的.然后数学建模,找出相关指标. 用某种算法,比如正交分析或者线性回归,然后编程计算,然后验证你的数据,这是需要你的领域知识的

问题描述 在概率统计中,正态分布中N(B|k,k)代表什么意思? 在概率统计中,正态分布中N(B|k,k)代表什么意思?,其中k代表的是什么,不是期望和方差吧? 解决方案 我们学的是是N(u,西格玛^2) 解决方案二: 正态分布公式都不会出现a.b,只会出现均值μ和方差σ^2. 二项分布即n次独立的伯努利试验的成功次数服从的分布.(每次试验,成功的概率都为p, 0<p<1,重复n此,成功的次数m即服从二项发布). m的均值(期望)的计算方法为,算出m=k的概率P_k,(k=1,--,n),P_

2.3 概率统计中的正态分布和偏态分布 概率可以理解为随机出现的相对数.随机现象是相对于决定性现象而言的.在一定条件下必然发生某一结果的现象称为决定性现象.随机现象则是指在基本条件不变的情况下,每一次试验或观察前,不能肯定会出现哪种结果,呈现出偶然性,如常见的掷骰子试验.事件的概率是衡量该事件发生的可能性的量度.虽然在一次随机试验中某个事件的发生是带有偶然性的,但那些可在相同条件下大量重复的随机试验却往往呈现出明显的数量规律,其中正态分布和偏态分布就是数据有规律出现的两个代表. 左下图是正态分布

过拟合,欠拟合 过拟合和欠拟合 仍旧以线性回归举例,f(x,w)=w1x1+w2x2...wnxn 我们要在损失函数最小的情况下得到权值wE=∑Ni=1(yi?f(x,w))2 但是阶数N也是需要考虑的,比如一阶就是一条线,特别大就是一条奇奇怪怪的曲线分别穿过数据点显然,前者根本就穿不完,后者是穿的太完美,都是非常危险的.引入一张PRML书里的图来解释形象的描述: 我们正确的函数是正弦函数,现在想让模型学习这写点,阶数小的穿不过去,而阶数高的模型过于复杂导致如果出现别的正确点却无法在测试集上很好

R是GNU的一个开源工具,具有S语言血统,擅长统计计算和统计制图.由Revolution Analytics发起的一个开源项目RHadoop将R语言与Hadoop结合在一起,很好发挥了R语言特长.广大R语言爱好者借助强大工具RHadoop,可以在大数据领域大展拳脚,这对R语言程序员来说无疑是个喜讯.作者从一个程序员的角度对R语言和Hadoop做了一次详细的讲解. 以下为原文: 前言 写过几篇关于RHadoop的技术性文章,都是从统计的角度,介绍如何让R语言利用Hadoop处理大数据.今天决定反过

1.1 MATLAB简介 MATLAB图像处理超级学习手册MATLAB是由美国MathWorks公司发布的主要面对科学计算.可视化以及交互式程序设计的高科技计算环境.它将数值分析.矩阵计算.科学数据可视化及非线性动态系统的建模和仿真等诸多强大功能集成在一个易于使用的视窗环境中,为科学研究.工程设计及必须进行有效数值计算的众多科学领域提供了一种全面的解决方案.1.1.1 什么是MATLABMATLAB提供了一个高性能的用于数值计算和图形显示的科学和工程计算软件环境.这种易于使用的MATLAB 环境

◆ ◆ ◆ 导语 1987年,是印度传奇数学家拉曼努扬(SrinivasaRamanujan,1887-1920)的百年诞辰.为了纪念他,有一系列的活动.当代著名统计学者, 出生于印度的劳氏(C. Radhakrishna Rao,1920),也应邀做了三场演讲.之后,印度统计学研究所(IndianStatistical Institute)基于劳氏的演讲稿,于1989年,为他出版了统计与真理一书.此书于1997年发行第二版. 在第一版的序文中,劳氏提到: 学生时代,我主修数学一种从给定前提下演

其实发这篇博感觉并没有什么用,太简单了,会的人不屑看,不会的人自已动动脑子也想到了.但是看着自已的博客已经这么久没更,真心疼~.粗略算下一篇只有代码的水文,会占用OSC至少十几KB的数据库空间呢,但是,一想到乱弹里的然并卵,也就释然了. <?php /** * 概率计算类 * 可用于抽奖等 */ class Probability { /** * 概率统计数据 * thing => chance */ var $data = array(); var $chance_count = 0; fu