• 什么是西格瑪領(lǐng)域?

    集合論有許多思想支持概率。一個(gè)這樣的想法是西格瑪領(lǐng)域。sigma字段指的是我們應(yīng)該使用的樣本空間子集的集合,以建立概率的數(shù)學(xué)形式定義。sigma字段中的集合構(gòu)成了樣本空間中

    2020-12-02 07:59:38
  • 標(biāo)準(zhǔn)差的范圍規(guī)則

    標(biāo)準(zhǔn)偏差和范圍都是數(shù)據(jù)集擴(kuò)展的度量。每個(gè)數(shù)字都以自己的方式告訴我們數(shù)據(jù)的間隔方式,因?yàn)樗鼈兌际亲兓亩攘?。雖然范圍和標(biāo)準(zhǔn)偏差之間沒有明確的關(guān)系,有一個(gè)經(jīng)驗(yàn)法則可以將

    2020-12-02 07:59:35
  • 如何對(duì)分布峰度進(jìn)行分類

    數(shù)據(jù)分布和概率分布并非都是相同的形狀。有些是不對(duì)稱的,偏向左側(cè)或右側(cè)。其他分布是雙峰的,有兩個(gè)峰值。談?wù)摲植紩r(shí)要考慮的另一個(gè)特征是最左側(cè)和最右側(cè)分布尾部的形狀。峰度

    2020-12-02 07:59:33
  • 方便的樣本定義和統(tǒng)計(jì)中的例子

    統(tǒng)計(jì)抽樣的過程涉及從人口中選擇一組個(gè)人。我們進(jìn)行此選擇的方式非常重要。我們選擇樣本的方式?jīng)Q定了我們擁有的樣本類型。在各種類型的統(tǒng)計(jì)樣本中,最容易形成的樣本類型稱為

    2020-12-02 07:59:32
  • 什么是系統(tǒng)樣本?

    統(tǒng)計(jì)中有許多不同類型的采樣技術(shù)。這些技術(shù)是根據(jù)獲得樣本的方式命名的。接下來我們將檢查一個(gè)系統(tǒng)樣本,并更多地了解用于獲取此類樣本的有序過程。

    系統(tǒng)樣本的定義系統(tǒng)樣

    2020-12-02 07:59:28
  • 電源集中有多少元素?

    集合a的冪集是a的所有子集的集合。當(dāng)使用具有n個(gè)元素的有限集合時(shí),我們可能會(huì)問的一個(gè)問題是:“在a的冪集中有多少個(gè)元素?“我們將看到這個(gè)問題的答案是2n,并在數(shù)學(xué)上證明為什么

    2020-12-02 07:59:26
  • 二項(xiàng)分布的預(yù)期值

    二項(xiàng)式分布是一類重要的離散概率分布。這些類型的分布是一系列n獨(dú)立的伯努利試驗(yàn),每個(gè)試驗(yàn)都有恒定的成功概率p。與任何概率分布一樣,我們想知道它的意思或中心是什么。為此,我

    2020-12-02 07:59:23
  • 壟斷被捕的可能性

    在游戲壟斷中,有許多功能涉及概率的某些方面。當(dāng)然,由于在板上移動(dòng)的方法涉及滾動(dòng)兩塊骰子,因此很明顯游戲中存在一些機(jī)會(huì)因素。其中一個(gè)明顯的地方是被稱為監(jiān)獄的游戲部分。我

    2020-12-02 07:59:21
  • 統(tǒng)計(jì)的穩(wěn)健性

    在統(tǒng)計(jì)學(xué)中,術(shù)語(yǔ)魯棒性或魯棒性是指根據(jù)研究希望實(shí)現(xiàn)的統(tǒng)計(jì)分析的特定條件,統(tǒng)計(jì)模型,測(cè)試和程序的強(qiáng)度。鑒于滿足這些研究條件,可以通過使用數(shù)學(xué)證明來驗(yàn)證模型是正確的。

    許多

    2020-12-02 07:59:18
  • 如何在Excel中使用RAND和RandBeen函數(shù)

    有時(shí)我們希望在沒有實(shí)際執(zhí)行隨機(jī)過程的情況下模擬隨機(jī)性。例如,假設(shè)我們想分析1000000枚公平硬幣的特定實(shí)例。我們可以將硬幣折騰一百萬(wàn)次并記錄結(jié)果,但這需要一段時(shí)間。另一

    2020-12-02 07:59:17
  • 有或沒有更換的取樣

    統(tǒng)計(jì)抽樣可以通過多種不同的方式完成。除了我們使用的抽樣方法的類型之外,還有另一個(gè)問題涉及我們隨機(jī)選擇的個(gè)人具體發(fā)生了什么。抽樣時(shí)出現(xiàn)的問題是"在我們選擇個(gè)人并記錄

    2020-12-02 07:59:15