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max与min函数的概率分布思考
2016-11-19 09:16:40max与min函数的概率分布思考@(概率论)给定一样本序列则: max(X1,X2,...,Xn)≤a⟺X1≤a,X2≤a,...,Xn≤amax(X_1,X_2,...,X_n) \leq a \Longleftrightarrow X_1\leq a, X_2\leq a,...,X_n \leq amin(X1,X2,...,Xn)≥...max与min函数的概率分布思考
@(概率论)
给定一样本序列则:
max(X1,X2,...,Xn)≤a⟺X1≤a,X2≤a,...,Xn≤amin(X1,X2,...,Xn)≥a⟺X1≥a,X2≥a,...,Xn≥a
即:最大值小于时,则表示碰到天花板,每一个元素都是在天花板下,即,每一个都小于这个极限值。
最小值大于时,则每个元素都将大于这个底线值。
这是关于max,min的最基本的知识储备。
因此:
P(max(X1,X2,...,Xn)≤a)=P(X1≤a,X2≤a,...,Xn≤a)
P(min(X1,X2,...,Xn)≥a)=P(X1≥a,X2≥a,...,Xn≥a)
这是可以直接求解类型。
而,
P(max(X1,X2,...,Xn)≥a)=1−P(max(X1,X2,...,Xn)≤a)
特别注意转化时是以max这一整块为单位的。
同理:
P(min(X1,X2,...,Xn)≤a)=1−P(min(X1,X2,...,Xn)≥a)
max不能转化到min,这是需要注意的细节。一定都是只在min或者max自己的范围内进行。也就是说max,min只是一种关系,设这种关系是f(x),
则:
P(f(x)≤a)=1−P(f(x)>a)
P(f(x)≥a)=1−P(f(x)<a)
道理是一模一样。
然后根据最小值大于某值,则根据底线思维,每个值都大于这个值,再根据变量之间的独立性,拆开成多份。
最大值小于某只,根据上限思维,每个值都小于这个值,再根据变量之间的独立性,拆开成多份。
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R 分布函数f(未完,待续)
2018-02-03 17:00:17正太分布函数 rnorm() 泊松分布函数rpois() 指数分布函数rexp() Gamma分布函数rgamma() 均匀分布函数runif() 二项分布函数rbinom() 几何分布函数rgeom() “ x1=round(runif(100,min=80,max=100)) x1 ...正太分布函数 rnorm()
泊松分布函数rpois()
指数分布函数rexp()
Gamma分布函数rgamma()
均匀分布函数runif()
二项分布函数rbinom()
几何分布函数rgeom()“
x1=round(runif(100,min=80,max=100))
x1
[1] 97 84 83 98 88 80 99 89 89 95 94 99 81
[14] 90 94 95 83 85 96 99 82 87 93 88 93 83
[27] 92 85 94 96 93 89 84 99 82 88 97 88 86
[40] 80 83 83 92 85 95 96 89 92 81 99 95 96
[53] 99 82 86 95 89 97 82 96 87 88 88 96 89
[66] 90 99 87 86 81 86 95 87 90 91 88 92 100
[79] 82 99 82 98 82 83 81 96 99 87 95 96 84
[92] 97 85 84 99 91 87 90 87 80
x2=round(rnorm(100,mean=80,sd=7))
x2
[1] 67 74 83 80 79 81 79 85 75 81 93 75 73 76 76 72 80 78
[19] 76 95 87 81 76 66 80 79 95 77 85 72 75 90 81 81 88 78
[37] 84 76 83 88 77 67 85 87 88 80 86 82 87 57 84 79 82 86
[55] 82 88 71 68 73 76 75 81 89 64 65 94 93 87 86 87 88 98
[73] 82 86 90 79 82 72 73 88 78 81 77 71 84 81 71 92 77 87
[91] 73 80 79 90 89 86 99 80 74 78
x3=round(rnorm(100,mean=83,sd=18))
x3
[1] 89 57 73 67 108 56 75 88 119 76 87 108 77
[14] 72 66 94 60 104 60 104 99 86 94 78 81 57
[27] 82 115 108 87 75 34 41 91 95 69 92 82 62
[40] 104 85 109 112 100 67 52 110 90 56 77 98 23
[53] 38 66 97 76 81 85 58 107 84 80 79 80 83
[66] 99 73 99 113 102 94 100 95 107 60 46 101 80
[79] 72 86 89 59 96 84 86 74 71 74 64 103 109
[92] 72 95 61 101 115 45 94 97 98
x3[which(x3>100)]=100
x3
[1] 89 57 73 67 100 56 75 88 100 76 87 100 77
[14] 72 66 94 60 100 60 100 99 86 94 78 81 57
[27] 82 100 100 87 75 34 41 91 95 69 92 82 62
[40] 100 85 100 100 100 67 52 100 90 56 77 98 23
[53] 38 66 97 76 81 85 58 100 84 80 79 80 83
[66] 99 73 99 100 100 94 100 95 100 60 46 100 80
[79] 72 86 89 59 96 84 86 74 71 74 64 100 100
[92] 72 95 61 100 100 45 94 97 98 -
c# 标准正太分布函数_数据标准化处理中的min-max和zscore
2020-12-12 04:59:54数据标准化就是把有量纲的数据变成无量纲的数据,把量级不同的数据处理到一个层级,从而让不同的数据之间具有...标准化的方法有很多,min-max和zscore就是其中两种,min-maxmin-max可以将数据全部处理到0-1之间zsc...数据标准化就是把有量纲的数据变成无量纲的数据,把量级不同的数据处理到一个层级,从而让不同的数据之间具有可比性。比如收入和体重两个解释变量,收入的单位是元,体重的单位是kg,10000元的收入要和45kg放到一个回归模型里,为了让收入和体重具有可比性,就可以考虑把他俩标准化。
标准化的方法有很多,min-max和zscore就是其中两种,
min-max
min-max可以将数据全部处理到0-1之间
zscore
什么时候适合zscore标准化
做聚类分析的时候,建议使用zscore
附什么是聚类,什么是聚类分析:聚类是什么?
数据像正太分布时,使用zscore效果最好
附怎么看数据长得像不像正太分布——Hamilton Smith:数据的正态性检验与数据转换(基于Stata)
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