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  • 常用概率分布表

    2018-12-27 17:13:18
    本文主要介绍了常用的概率分布,包括他们的定义公式和图像
  • 1、标准正态分布表(Z表)的计算:a.标准正态分布表临界的计算:NORMSINV(1-α/2) 【双侧】,例如NORMSINV(1-0.05/2)=1.959963985NORMSINV(1-α) 【单侧】,例如NORMSINV(1-0.05)=1.644853627你将我的公式...

    banzhao68ac

    2019-05-30 17:53

    3952

    使用Excel软件计算最方便,不需要查任何统计学表格!

    1、标准正态分布表(Z值表)的计算:

    a.标准正态分布表临界值的计算:

    NORMSINV(1-α/2) 【双侧】,例如NORMSINV(1-0.05/2)=1.959963985

    NORMSINV(1-α) 【单侧】,例如NORMSINV(1-0.05)=1.644853627

    你将我的公式复制、粘贴至Excel的公式编辑栏中就可以直接得到计算结果。记得代入具体的α值,并且在公式前面加英文状态下的等号,否则得不到计算结果!

    b. P值的计算:

    如果你已经计算好了Z值,可以按以下公式直接计算出P值,也不需要查表:

    【双侧】P值=(1-NORMSDIST(Z值))*2,例如(1-NORMSDIST(1.96))*2=0.024997895*2=0.05

    【单侧】P值=1-NORMSDIST(Z值),例如1-NORMSDIST(1.96)=0.024997895=0.025

    注意,如果Z值为负值,你应该取绝对值后再代入以上公式,或者使用NORMSDIST(Z值)代替1-NORMSDIST(Z值)。例如NORMSDIST(-1.96)=0.024997895

    Zα称为标准正态分布的临界值,t(α,n-1)称为t分布(student分布)的临界值,这两个值可以通过查统计学教科书附表而取得,也可以按我回答的“标准正态分布表临界值的计算”项下的公式计算。我以你p1-p2的例子来说明。你的例子是要比较2个率是否来自同一个总体(也就是2个率p1、p2是否相等)。在这里,原假设H0一般是p1、p2相等,对应的备择假设H1是p1、p2不等,则有

    Z=(p1-p2)/sqrt[p1×(1-p1)/n1+p2×(1-p2)/n2]

    sqrt代表开平方,n1、n2分别代表2分样本的样本量

    得到Z值后,可以按照我回答的“P值的计算”项下的公式计算P值,当P值<0.05时(有时是0.01,有时是0.10,依行业习惯而定)拒绝原假设H0,否则就接受H0,这是各种统计软件使用的方法。

    也可以通过统计学教科书附表查找Z0.05(有时是Z0.01,有时是Z0.10,依行业习惯而定)的双侧临界值,当|Z|>Z0.05时拒绝原假设H0,否则就接受H0,这是各种统计教科书使用的方法。

    不同场合下Z值的计算公式有所不同,你可以寻找统计假设检验的知识好好看一看。这种方法一般称为u检验,在总体标准差已知的情况下使用。

    在总体标准差未知而样本标准差已知的情况下,则需要使用t检验,其计算过程与u检验完全形同。

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  • u分布(u分布和t分布)

    千次阅读 2021-01-16 09:24:40
    分别是这样缩写的 B二项分布 binomial distribution P泊松分布 poisson's distribution U均匀分布 uniform distribution E指数分布 exponential distribution N正态分布 .u分布是标准正态分布,是以0为平均,以1为...

    你好!分别是这样缩写的 B二项分布 binomial distribution P泊松分布 poisson's distribution U均匀分布 uniform distribution E指数分布 exponential distribution N正态分布 .

    u分布是标准正态分布,是以0为平均值,以1为标准差的正态分布。z分布是正态分布,是以μ为平均值,以σ为标准差的正态分布。对于z分布中的所有变量X,转换为(X-.

    u是平均值,后面那个是标准差

    你好!均匀分布的线性函数也服从均匀分布,X=1时Y=1,X=1时Y=2,所以Y=X+1~U(1,2)。经济数学团队帮你解答,请及时采纳。谢谢!

    总体正态分布,两样本相互独立。t检验之前要先用F检验检测两样本的方差,方差没显著差异才能继续用T检验。

    解释详细点哈,我统计学,学的不大好

    u是横轴X的取值,就是积分区间 标准正态分布均值为0,积分区间为[0,1] u就是把正态分布调整到标准正态分布矫正区间用的。

    你好!人在路灯下的影子,农民上地干活,上午和下午人多,中午人少 如果对你有帮助,望采纳。

    这是三大抽样分布,其实抄他们都是基于正态分布建立起来的。只要你查看一般的数理统计书袭籍,就很容易找到的。 1。设X1服从以自由度百为m的卡方分布,X2服从以.

    标准正态分布又称为u分布,是以0为均数、以1为标准差的正态分布,记为N(0,1)。正态分布(Normal distribution)又名高斯分布(Gaussian distribution),是一个在数学.

    自由度为n-1的t分布 的平方等于自由度(1,n-1)F分布。自由度为m-1的卡方/n-m-1的卡方分布为(m-1,n-m-1)F分布。实际上t分布就是 自由度 1的卡方/自由度为n-1的卡.

    就是(X,Y)服从二维zd联合正态分布 第一个u指x的期望,第一个σ^2指的是x的方差;第二内个u指y的期望,第二个σ^2指的是y的方差;最后一个ρ=0指的是x,y相关系数为容.

    和均值、标准差有关系吗?

    u应该没有吧 u是原来的数据经过均值和标准差修正后直接查标准正态分布的

    第一个是正态分布,是连续分布,u指分布的期望,62是分布的方差;第二个是二项分布,是离散分布,x是试验次数,y是每次的概率,期望是xy,方差是xy(1-y);第三个是.

    一般正态分布被表示为N(μ,σ2 )。 任何一个随机变量如果服从正态分布,其值取与μ邻近值的概率大 ,而取离μ越远的值的概率越小;σ表示数据分布的离散程度, 越大,数.

    1、0-1分布: E(X)=p ,D(X)=p(1-p)2、二项分布B(n,p):P(X=k)=C(k\n)p^k·(1-p)^(n-k),E(X)=np,D(X)=np(1-p)3、泊松分布X~P(X=k)=(λ^k/k!)·e^-λ,E(X)=λ,D(X)=λ4、均匀分.

    均数是平均数,copy标准差是每个数与平均数的差值的均方根;简单举例,有百一组数:(1.1,1.2,1.3,1.4,15),均数就是1.3,这组数度与均数的差值分别是(-0.2,-0.1,0,.

    当总体分布未知且样本容量足够大时,样本均值的分布近似服从正态分布 正态分布(Normal distribution)又名高斯分布(Gaussian distribution),是一个在数学、物理及.

    U在电源的后面,三相都有望指教

    你好!U代表电压。是什么电路板?零件是怎么样的?几只脚?我的回答你还满意吗~~

    我知道是4.5折的!! 我的舱位机票是U,我换登机牌的时候可以任意挑选任.

    普通舱啊,大都是打折的舱位。F是头等舱 Y全价舱 C公务舱

    均匀分布 设连续型随机变量X的分布函数为 F(x)=(x-a)/(b-a),a≤x≤b 则称随机变量X服从[a,b]上的均匀分布,记为X~U[a,b].

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  • 正态分布(也称为高斯分布)是统计中最常用的连续分布。正态分布在统计中至关重要,主要有以下三个原因:...在正态分布中,您可以计算以一定范围或间隔出现的概率。但是,由于将连续变量的概率测量为曲线下的面积...
    正态分布(也称为高斯分布)是统计中最常用的连续分布。正态分布在统计中至关重要,主要有以下三个原因:
    • 商业中常见的许多连续变量的分布与正态分布非常相似。

    • 正态分布可用于近似各种离散的概率分布。

    • 由于正态分布与中心极限定理之间的关系,因此正态分布为其提供了经典统计推断的基础。

    正态分布由图经典钟形表示。在正态分布中,您可以计算值以一定范围或间隔出现的概率。但是,由于将连续变量的概率测量为曲线下的面积,因此来自连续分布(例如正态分布)的特定值的确切概率为零。例如,时间(以秒为单位)被测量并且不计数。因此,您可以确定网络浏览器上视频下载时间在7到10秒之间的概率,或者下载时间在8到9秒之间的概率,或者下载时间在7.99到90秒之间的概率。8.01秒。但是,下载时间恰好为8秒的概率为零。正态分布具有几个重要的理论特性
    • 它是对称的,因此其均值和中位数相等。

    • 外观为钟形。

    • 其四分位数间距等于1.33标准偏差。

      因此,中间值的50%包含在低于平均值的标准偏差的三分之二和高于平均值的标准偏差的三分之二的范围内。

    • 它具有无限范围(-oo

    03cd1d83e2f3bd7d7183f1e0ac8b5f6f.png

    装满10,000瓶软饮料的量 实际上,许多变量的分布与正态分布的理论性质非常相似。表中的数据代表最近一天装满10.000升1升瓶中的软饮料量。感兴趣的连续变量,即软饮料的填充量,可以通过正态分布来近似。10,000瓶中的软饮料量的测量值在1.05至1.055升之间,并围绕该组对称分布,形成钟形图案。图显示了相对频率直方图和多边形,用于填充10,000个瓶子的数量分布。

    6e8d0039cbfc36a157bbeef58c925e54.png

    10,000瓶软饮料中的相对频率直方图 对于这些数据,正态分布的前三个理论特性得到了近似满足。但是,第四范围不是无限的。装满瓶子的数量不能为零或小于0,也不能装满超出其容量的瓶子。从表中可以看到,每10,000个装满的瓶子中只有48个预期含有1.08

    升或更高,并且相等的数字预计少于1.025升。

    符号f(X)用于表示概率密度函数。正态分布的概率密度函数在公式中给出。

    95f78ac62435f13248f7d3f6d14578af.png

    e =用2.71828近似的数学常数

    π=用3.14159近似的数学常数

    μ =平均值

    σ =标准偏差

    X =连续变量的任何值,其中-∞

    尽 管公式看起来很复杂,但由于e和是数学常数,所以随机变量X的概率仅取决 于正态分布的两个参数-平均值μ和标准偏差σ。 每次指定μ和σ的特定值时,都会生成不同的正态概率分布。 图说明了这一原理。

    3fb059fa5507ee1401f6f3cdbc4505b5.png

    标记为A和B的分布具有相同的平均值(μ),但具有不同的标准偏差。 分布A和C的标准偏差(σ)相同,但均值不同。 分布B和C对于μ和σ具有不同的值。 计算正态概率要计算正态概率,首先需要使用公式

    577ad003238cee8a45539bc2dbcdc8a0.png

    所示的转换公式将正态分布变量X转换为标准化正态变量Z。 应用此公式可让您在正态概率表中查找值,并避免了公式(1)可能需要的繁琐而复杂的计算。转换公式将计算出一个Z值,该值表示标准值单位中的x值与平均值u的差。变量X具有平均值u和标准偏差σ,而标准化变量Z始终具有平均值u = 0和标准偏差 σ = 1。然后,您可以使用表(累积标准化正态分布)来确定概率。例如,过去的数据表明下载视频的时间是正态分布的,平均时间为7秒,标准差为 σ = 2秒。从图中可以看到,

    8f353aff2f281b51e808206897788e30.png

    每个度量X都有一个对应的标准化度量Z,它是根据公式(2)(转换公式)计算得出的。因此,9秒的下载时间等于平均数之上的1个标准单位(1个标准偏差),因为Z =(9-7) /2= 11秒的下载时间等于-3个标准化单位(3个标准差)低于均值,因为Z =(1-7)/2= -3在上图中,标准偏差是测量单位。换句话说,9秒的时间比7秒的平均时间高2秒(1个标准差)或更慢。同样,1秒的时间比平均时间低6秒(3个标准差)或更快。为进一步说明转换公式,假设另一个网站对于正态分布的视频具有下载时间,平均时间为= 4秒,标准偏差 = 1秒。下图显示了这种分布。

    9c3689fd4ba0d0ed1d92457de5d8d1c8.png

    将这些结果与MyTVLab网站的结果进行比较,您会发现5秒的下载时间比平均下载时间高出1个标准差,因为Z =(5-4)/1= +1

    1秒的时间比平均下载时间低3个标准偏差,因为

    Z = (1-4)/1= -3计算出Z值后,您可以使用累积标准化正态分布中的值表(查找正态概率。假设您想查找MyTVLab网站的下载时间少于9秒。假设平均u = 7秒,标准偏差σ = 2秒,则将X = 9转换为标准单位。导致Z值为+1.00使用此值,您可以使用表查找法线下的累积面积,该面积小于Z = +1.00(在其左侧)。要读取小于Z = +1.00的曲线下的概率或面积,请向下扫描表中的Z列,直到在1.0的Zrow中找到感兴趣的Z值(十分之一)。接下来,阅读该行,直到与包含Z值的第100位的列相交为止。因此,在表的主体中,Z = 1.00的概率对应于行Z = 1.0与列Z = .00的交集。下表显示了该交集。

    ba56e6109dee036c94ad8d4c7cda3b63.png

    在交叉点处列出的概率为0.8413,这意味着下载时间少于9秒的可能性为84.13%。下图以图形方式显示了这种可能性。

    135d3e8a773bc0ef4dcc2dcd862e5474.png

    从累积标准化正态分布确定小于Z的面积

    但是,对于其他网站,您看到5秒的时间比4秒的平均时间高1个标准化单位。因此,下载时间少于5秒的概率也为0.8413。下图显示,不管正态分布变量的均值u和标准偏差σ如何,公式(2)都可以将X值转换为Z值。

    b39381685764a6251bcecc192f67b699.png

    演示两条法线下对应累积部分的比例转换

    示例1

    求P(X> 9)

    MyTVLab网站的视频下载时间超过9秒的概率是多少?

    解:下载时间少于9秒的概率为0.8413。因此,下载时间将超过9秒的概率是1-0.8413 = 0.1587。下图说明了此结果。

    679496a1d9f32d548ce110421164323b.png

    例2,

    求P(X <7 or X> 9)

    MyTVLab网站的视频下载时间少于7秒或超过9秒的概率是多少?

    解:要找到此概率,您可以分别计算下载时间小于7秒的概率和下载时间大于9秒的概率,然后将这两个概率相加。下图说明了此结果。

    43a552f08c7ff2851e98ca62d91f0d68.png

    因为平均值是7秒,并且平均值等于正态分布中的中值,所以50%的下载时间在7秒以下。从例1中,您知道下载时间大于9秒的概率为0.1587。因此,下载时间低于7秒或超过9秒(P(X <7或X> 9))的概率为0.5000 + 0.1587 = 0.6587。

    例3,

    求P(5 

    MyTVLab网站的视频下载时间在5到9秒之间(即P(5

    解:在下图中,您可以看到感兴趣的区域位于两个值5和9之间。

    0bcd7610b9874b73aab4a285f9611ae8.png

    例3的结果使您可以声明,对于任何正态分布,这些值的68.26%将落在平均值的±1标准偏差之内。从下图中,您可以看到95.44%的值将落在平均值的±2标准偏差之内。因此,95.44%的下载时间在3到11秒之间。

    d135a23815f1ad20e89ae8e5a49d45e8.png

    从下图中可以看到,该值的99.73%在平均值的上下3个标准偏差之内。

    eed512d377127d94bf07c52ee37f857b.png

    从而。99.73%的下载时间在1到13秒之间。因此,不太可能(0.0027,或10,000中只有27)下载时间太快或太慢,以至于不到1秒或超过13秒。通常,您可以使用6σ(即均值以下3个标准偏差到均值以上3个标准偏差)作为正态分布数据范围的实际近似值。对于任何正态分布的情况。

    约68.26%的值落在平均值的±1标准偏差内

    约95.44%的值落在平均值的±2标准偏差内

    约99.73%的值落在平均值的±3标准偏差内

    寻找X值示例1至3要求您使用正态分布表在正态曲线下查找与特定X值相对应的面积。对于其他情况,您可能需要执行相反的操作:查找对应于特定区域的X值。通常,您可以使用公式来查找X值。

    0d3031e92662f3686aadfedd3dd590f6.png

    要找到与已知概率相关的特定值,请按照下列步骤操作:•绘制正态曲线,然后将平均值和X的值放在X和Z刻度上。•查找小于X的累积面积。•遮盖感兴趣的区域。•使用表,确定正态线下面积对应的Z值 曲线小于X。•使用公式求解X:

    示例4

    求出X值为0.10的累积概率。

    MyTVLab视频的最快10%下载完成之前需要多少时间(以秒为单位)?

    解:由于预计10%的视频将在X秒内下载,因此法线下小于该值的面积为0.1000。搜索面积或概率为0.1000。最接近的结果是0.1003,如表所示

    4331cff54d3b22e71a90f0c067a488d5.png

    在正态分布线下找到对应于特定累积面积(0.10)的Z值

    从该区域到表格的页边空白,您发现与特定的Z行(-1.2)和Z列(.08)相对应的Z值为1.28(见图)。

    1ee8fa096d6e373521f73be146566ac5.png

    找到Z后,即可使用公式确定X值。

    替换u = 7、σ= 2和Z = -1.28,

    X = u + Zσ

    X = 7 +(-1.28)(2)= 4.44秒

    因此,下载时间的10%为4.44秒或更短。

    例5,查找包含95%下载时间的X值。

    围绕平均值对称分布的X的下限值和上限值是多少,包括MyTVLab网站上视频的95%的下载时间?

    解:首先,您需要找到X的较低值(称为XL)。然后,找到X的上限值(称为Xu),因为95%的值在XL和Xu之间,并且XL和XU与平均值均等距离,所以2.5%的值在XL之下(参见图)。

    c333fe9c091d1068b92abe8910720c79.png

    尽管X未知,但是您可以找到相应的Z值,因为曲线下的面积小于该Z的值为0.0250。使用表搜索概率0.0250。

    95760254ae2f7746ecf4a8b6fb90bcad.png

    从表格的正文到表格的页边距,您看到与特定的Z行(-1.9)和Z列(.06)相对应的Z值为-1.96。

    找到Z后,最后一步是使用公式,如下所示:

    bcf7953e6801f3208611299fd43ccb84.png

    您使用类似的过程来查找X。由于仅2.5%的视频下载时间长于Xu秒,因此97.5%的视频下载时间短于Xu秒。从正态分布的对称性中,您会发现所需的Z值(如图所示)为+1.96(因为Z位于标准化均值0的右侧)。您还可以从表中提取此Z值。您可以看到曲线下的面积小于Z值+1.96,即为0.975。

    5d1094bc5a16094d21c825b463b159c0.png

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    c1442a2c1a044c90312bc11ee5898c2a.png

    因此,95%的下载时间在3.08到10.92秒之间。

    您可以使用Excel来计算1个正态概率,而不是在表中查找累积概率。图显示了一个工作表,该工作表计算正常概率并找到与示例1至5类似的问题的X值。

    e3b106c6339a2a33b24a660a4d008bd6.png

    bc6cc20271feec1ac5cf45b75abc0f4a.png

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  • u检验

    千次阅读 2020-12-31 09:49:36
    u检验、t检验、F检验、X2检验常用显著性检验1.t检验适用于计量资料、正态分布、方差具有齐性的两组间小样本比较。包括配对资料间、样本与均数间、两样本均数间比较三种,三者的计算公式不能混淆。2.t'检验应用条件与...

    u

    检验、

    t

    检验、

    F

    检验、

    X2

    检验

    常用显著性检验

    1.

    t

    检验

    适用于计量资料、正态分布、方差具有齐性的两组间小样本比较。

    包括配对资料间、样

    本与均数间、两样本均数间比较三种,三者的计算公式不能混淆。

    2.

    t'

    检验

    应用条件与

    t

    检验大致相同,但

    t′

    检验用于两组间方差不齐时,

    t′

    检验的计算公式实际

    上是方差不齐时

    t

    检验的校正公式。

    3.

    U

    检验

    应用条件与

    t

    检验基本一致,只是当大样本时用

    U

    检验,而小样本时则用

    t

    检验,

    t

    验可以代替

    U

    检验。

    4.

    方差分析

    用于正态分布、

    方差齐性的多组间计量比较。

    常见的有单因素分组的多样本均数比较及

    双因素分组的多个样本均数的比较,

    方差分析首先是比较各组间总的差异,

    如总差异有显著

    性,再进行组间的两两比较,组间比较用

    q

    检验或

    LST

    检验等。

    5.

    X2

    检验

    是计数资料主要的显著性检验方法。用于两个或多个百分比

    (

    )

    的比较。常见以下几种

    情况:四格表资料、配对资料、多于

    2

    *2

    列资料及组内分组

    X2

    检验。

    6.

    零反应检验

    用于计数资料。是当实验组或对照组中出现概率为

    0

    100

    %时,

    X2

    检验的一种特殊

    形式。属于直接概率计算法。

    7.

    符号检验

    秩和检验

    Ridit

    检验

    展开全文
  • u检验、t检验、F检验、X2检验

    千次阅读 2020-12-31 09:49:35
    常用显著性检验适用于计量资料、正态分布、方差具有齐性的两组间小...应用条件与t检验基本一致,只是当大样本时用U检验,而小样本时则用t检验,t检验可以代替U检验。用于正态分布、方差齐性的多组间计量比较。常见的...
  • u检验和t检验

    千次阅读 2020-12-31 09:49:36
    u检验和t检验u检验和t检验可用于样本均数与总体均数的比较以及两样本均数的比较。理论上要求样本来自正态分布总体。但在实用时,只要样本例数n较大,或n小但总体标准差σ已知时,就可应用u检验;n小且总体标准差σ...
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    千次阅读 2016-11-09 12:41:46
    二维联合分布(X,Y)求(U,V)@(概率论)问:从F(x,y)是否可以求得f(x,y)? 是不是只有相互独立时,由f(x,y)=fX(x)fY(y)f(x,y) = f_X(x)f_Y(y)得到。其中,fX(x)=FX′(x)f_X(x) = F_X\prime(x),而FX′(x)=limy→∞F(x,y)F_X...
  • 正态分布方法判别,独立样本T检验及Mann-Whitney U 检验操作正态性校验数据整体是否符合正态分布SPSS中的操作步骤某分组上是否符合正态分布SPSS中的操作步骤独立样本t检验SPSS中的操作步骤Mann-Whitney U 检验SPSS中...
  • 学过概率论的相信对于正态分布都不会陌生,这个可以说是非常经典非常重要的一种概率分布了,在现实生活中也是广泛在使用的,比如说:男女的升高服从正态分布,灯泡的寿命服从正态分布,某地区的降雨量服从正态分布,...
  • 标准正态分布表

    千次阅读 2012-05-14 17:11:54
    标准正态分布表  x  0.00  0.01  0.02  0.03  0.04  0.05  0.06  0.07  0.08  0.09 0.0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1.0 1.1 1.2 1.3 1.4 1.5 ...
  • 均匀分布U(a,b)均值和方差

    千次阅读 2020-02-27 17:50:00
    均匀分布U(a,b)均值和方差 · 验证U(a,b)的均值是(a+b)/2 """ 2020/2/23 验证U(a,b)的均值是不是(a+b)/2 """ from random import uniform n = int(input('please enter the number of test: ')) # 试验的次数(越多...
  • 标准正态分布

    千次阅读 2019-11-06 10:56:57
    标准正态分布(英语:standard normal distribution, 德语...期望μ=0,即曲线图象对称轴为Y轴,标准差σ=1条件下的正态分布,记为N(0,1)。 目录 1定义 2特点 3标准偏差 定义 编辑 正态分布 标准正态...
  • 正态分布1.96 统计学,Z=1.96怎么来的

    千次阅读 2021-06-17 07:44:43
    正态分布中1.96到底是95%还是0.97正态分布表上1.96是0.97,但是横轴区间(μ-1.96σ,μ+1.96σ)内的面积为95看正态分布表的时候要注意是单尾的表还是双尾的表,即阴影面积是只有左侧(或右侧),还是左右两侧同时画上了...
  • 使用K-S检验一个数列是否服从正态分布、两个数列是否服从相同的分布。 下面介绍 Python 中常用的几种正态性检验方法: scipy.stats.kstest 异常是指样本中的个别,其数值明显偏离其余的观测。异常也称离群...
  • Greenplum创建--分布

    千次阅读 2018-07-28 16:53:59
    Greenplum是分布式系统,创建时需要指定分布键(创建需要CREATEDBA权限),目的在于将数据平均分布到各个segment。选择分布键非常重要,选择错了会导致数据不唯一,更严重的是会造成SQL性能急剧下降。   ...
  • **2018博客之星评选,如果喜欢我的文章,请投我一票,编号:No.... 二项分布有两个参数,一个 n 表示试验次数,一个 p 表示一次试验成功概率。现在考虑一列二项分布,其中试验次数 n 无限增加,而 p 是 n 的函数。 ...
  • 分析正态分布的艺术待解决的概率论题目概率论基本知识解题方法解法一 线性变换法解法二 积分法功能快捷键合理的创建标题,有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你...
  • 统计分析 -- t分布

    千次阅读 2019-10-25 14:01:16
    t 分布的图形与特征 以0为中心,左右对称的单峰分布; t分布曲线是一簇曲线,其形态变化与自由度的大小有关。自由度越小,则t 越分散,t分布曲线的峰部越矮而尾部翘得...t界值表: 横标目:自由度n 纵标目:概...
  • 有很多统计推断是基于正态分布的假设,以标准正态分布变量为基石而构造的三个著名统计量在实际中有广泛的应用,这是因为这三个统计量不仅有明确背景,而且其抽样分布的密度函数有显式表达式,它们被称为统计中的“三...
  • 一般的计算方法就是,将标准正态分布函数的分布函数在各点的计算出来制成,实际计算时通过查表找概率。非标准正态分布函数可以转换成标准正态分布再算。若随机变量X服从一个数学期望为μ、方差为σ^2的正态分...
  • 均匀分布

    千次阅读 2021-03-14 14:32:31
    均匀分布由两个参数a和b定义,它们是数轴上的最小值和最大,通常缩写为U(a,b)。 ------------------------------------------------------------------------------- -------------------------------------...
  • 离散型变量 如:二项分布、泊松分布 三者之间的关系 二项分布(Binomial distribution) 二项分布(Binomial distribution)是n重伯努利试验成功次数的离散概率分布,记作。伯努利试验是只有两种可能结果的单次随机...
  • 概率分布的转换

    千次阅读 2016-11-13 00:35:11
    作者:黄永刚前段时间有幸读...也可以是这样的一道面试题:如何用C的库函数rand()生成服从高斯分布或者β分布,or其他分布的随机数? 上面第一个问题,是将其他分布转换成均匀分布的问题,第二个问题刚好相反。当然有了
  • 搞清楚了下面的几种分布,在置信区间估计、显著性检验等问题中就会收到事半功倍的效果。come on~! 正态分布:正态分布(Normal ...其概率密度函数为正态分布的期望μ决定了其位置,其标准差σ决定了分布的幅度...
  • 有很多统计推断是基于正态分布的假设,以标准正态分布变量为基石而构造的三个著名统计量在实际中有广泛的应用,这是因为这三个统计量不仅有明确背景,而且其抽样分布的密度函数有显式表达式,它们被称为统计中的“三...
  • 1、标准正态分布表(Z表)的计算:a.标准正态分布表临界的计算:NORMSINV(1-α/2) 【双侧】,例如NORMSINV(1-0.05/2)=1.959963985NORMSINV(1-α) 【单侧】,例如NORMSINV(1-0.05)=1.644853627你将我的公式复制、...
  • 从一些例题讨论。如何求分布函数:Z=离散X+连续Y,Y=F(X),最大/最小值函数,绝对值函数?同分布的含义?求抽样分布的方法?

空空如也

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u值分布表