如何从渐近随机变量中获得分布及其参数

从渐近随机变量中获得分布及其参数的方法可以通过以下步骤进行：

收集数据：首先，需要收集足够数量的渐近随机变量的观测值。观测值可以是实际测量得到的数据，或者是模拟生成的数据。
数据预处理：对收集到的数据进行预处理，包括数据清洗、去除异常值、数据转换等。确保数据的质量和准确性。
选择合适的分布：根据渐近随机变量的特征和数据的分布情况，选择合适的概率分布来拟合数据。常见的概率分布包括正态分布、指数分布、泊松分布等。
参数估计：使用统计方法对所选择的概率分布进行参数估计。常见的参数估计方法包括最大似然估计、矩估计等。
模型检验：对拟合的概率分布进行模型检验，判断拟合的好坏程度。常见的模型检验方法包括拟合优度检验、残差分析等。
分布及参数应用场景：根据得到的分布及其参数，可以进行各种统计分析和推断。例如，可以计算概率密度函数、累积分布函数，进行随机数生成，进行假设检验等。

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，且不超过500kb 9 其实upload就是对input type=”file”做了几层样式封装一 action url 我第一个不理解的就是action中的...url，我后台使用的是PHP语言，根据我之后的理解，这个url其实就是你PHP使用的上传的函数，就和form中的action一样，不一样的是我找了好久也没发现是否能修改默认的post传递方式二文件接收的同时...，传递其他参数方案一 url传参对PHP提供的url进行传参，这是最直接能想到的方式，但是因为action中是post方式的，而PHP后台我使用的restful方式的url，post方式无法实现传参...，我试了好几种都没能成功，也不知道要如何改成get方式第一种方案只能放弃方案二不使用action 放弃action，在找了好多资料后发现可以不使用action，而是用before-upload属性...，这是一个function类型的属性，默认参数是当前文件，只要能传递这个文件也能实现效果要传递这个方法就需要new一个formdata对象，然后对这个对象追加key和value，类似于postman测试时那样

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选自 GitHub 机器之心整理参与：刘晓坤、思源 CS229T/STAT231 是由斯坦福大学开设的统计学习理论课程，着重于对机器学习算法统计特性的理论理解，涉及机器学习算法何时起作用和原因、如何形式化算法从数据中学习的含义...1.2 渐近给定基于一些未知参数向量θ*提取的数据，我们从数据中计算出θ hat，θ hat 和θ*有多接近？...但我们可以使用统计学中的常用工具即渐近分析。其基本思想是做泰勒级数展开以得到渐近正态性：即，sqrt(n)*(θ^−θ*) 的分布随着样本数量 n 的增加逼近于高斯分布。...图 1：在渐近分析中，我们研究当一个参数估计θ hat 接近真实参数θ*时，θ hat 的行为。 1.3 一致性收敛渐进线提供了一个很好的初值分析，并且适用于许多场景。...对于固定的 h ∈ H，训练误差 Lˆ(h) 为独立同分布随机变量（每一个样本的损失）的均值，它将收敛到测试误差 L(h)，且收敛率由 Hoeffding 不等式或中心极限定理决定。

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如果数据集有1-n个独立同分布的(iid)随机变量，X₁至Xₙ，与观察到的数据 x₁ 到 xₙ 相关，我们就有似然函数的数学表达式：这可以很好地概念化似然函数——但是我们如何将其分解为可以从数据中计算出来的东西呢...给定那么因为所有随机变量作为观察数据值的概率等于每个随机变量作为每个数据值的概率（因为它们是独立同分布的）。...如何最大化似然函数现在可以用数学方式表达给定分布的似然函数，但看起来它是一个需要最大化甚至求导数的函数。那么如何有效地最大化似然函数呢？...泊松分布示例我们继续使用上面已经建立的泊松分布作为示例。给定数据集X₁…Xₙ，这是i.i.d.，我们认为它来自泊松(λ)分布，λ的MLE是多少?分布中的λ参数的最大似然估计是什么?...还解释了似然函数的定义以及如何推导它。最后还使用了一个从泊松分布计算 MLE 的示例，并解释了 MLE 的两个重要属性，即一致性和渐近正态性。希望这对任何学习统计和数据科学的人有所帮助！

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如果数据集有1-n个独立同分布的(iid)随机变量，X₁至Xₙ，与观察到的数据 x₁ 到 xₙ 相关，我们就有似然函数的数学表达式：这可以很好地概念化似然函数——但是我们如何将其分解为可以从数据中计算出来的东西呢...给定：那么：因为所有随机变量作为观察数据值的概率等于每个随机变量作为每个数据值的概率（因为它们是独立同分布的）。...泊松分布示例我们继续使用上面已经建立的泊松分布作为示例。给定数据集X₁…Xₙ，这是i.i.d.，我们认为它来自泊松(λ)分布，λ的MLE是多少?分布中的λ参数的最大似然估计是什么?...因为MLE是它所估计的参数的一致估计：这告诉我们什么？数据集越大，MLE 估计越准确。 2. MLE 是渐近正态的。...还解释了似然函数的定义以及如何推导它。最后还使用了一个从泊松分布计算 MLE 的示例，并解释了 MLE 的两个重要属性，即一致性和渐近正态性。希望这对任何学习统计和数据科学的人有所帮助！编辑：黄继彦

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MSE = Bias² + Variance?什么是“好的”统计估计器

先决条件如果你对一些核心概念有一定的了解，这些东西就会更容易理解，所以这里有一个快速的关键词列表: 偏差;分布;估计;估计量;期望值E(X);损失函数;均值;模型;观察;参数;概率;随机变量;样本;统计...方差V (X) 上面E(X)公式中的(X - E(X))²替换X得到分布的方差： V(X) = E[(X - E(X))²] = ∑[x - E(X)]² P(X = x) 这是一个定义，所以这部分没有证明...E[(X - E(X))²] = E[X² - 2 X E(X) + E(X)²] = E(X²) - 2 E(X) E(X) + [E(X)]² = E[(X )²] - [E(X)]² 这是如何发生的以及为什么会发生的关键位置是从第...Estimator，我们用来获得估计值的公式，它是一个取决于你获得的数据的随机变量。 Estimate ：θ_hat，一旦我们将数据送入估计器，最后就会出现一些数字，这就是估计。...MSE 是模型损失函数最流行的（也是普通的）选择，而且它往往是我们学习的第一个损失，所以我们就得到了： MSE = Bias² + Variance 总结我们已经完成了数学计算，希望这篇文章可以从另外一个角度说明机器学习中的偏差

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大数定理与中心极限定理

中心极限定理（CLT）在实际统计学研究中有广泛的应用，以下是一些具体案例：中心极限定理可以用于计算从特定总体中抽取的样本均值的分布情况。...中心极限定理在多元正态分布及其重要性质的研究中也有应用。例如，列维-林德伯格中心极限定理和指数分布的收敛性都是中心极限定理的重要应用之一。...通过实际模拟数据的形式，形象地展示中心极限定理是如何发挥作用的。这种方法可以帮助理解中心极限定理的基本概念及其实际应用。中心极限定理还可以用于求解概率分布问题。...例如，通过举例说明了如何利用中心极限定理来求解随机变量 -XY 的方差，并使用正态分布的标准正态分布公式进行了计算。如何通过模拟实验验证大数定律和中心极限定理的成立条件？...林德伯格-莱维中心极限定理表明，只要样本量足够大，独立同分布的随机变量之和就将近似于正态分布。此外，正态总体样本均值在经过标准化后也会渐近地服从正态分布。

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PowerBI 被吊打，如何从数据中获得切实可行的商业见解

对于一个前锋而言，如果他不知道球门在哪里，抑或他不知道如何绕过对方最强大防线，带球射门，那么，后端的一系列传切配合都是零。...如何做到这点，我们需要借助更加直接的工具，而不仅仅是通用的 Power BI。...BI 作为利器，这些企业包括但不限于：暂且不论 Zebra BI 是否成功，但我们不难得到这样的推断： Zebra BI 已经在诸多大型企业充分应用，且功能本身是安全稳定的； Zebra BI 已经获得强大生命力...如下（动画）：用户不但知道生意的好坏，还可以立马聚焦在出问题的地方并获得解释，以便了解更清晰的故事。...（这个表情好符合这里的场景有没有）从 Zebra BI 的商业案例中，不难发现站在巨人身上，哪怕你多做一点，都感觉你比巨人高了，当然巨人本身还是巨人。

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java中如何从主线程传参数到子线程

本例中还教会了大家，如何从主线程传参数到子线程。

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数据科学18 | 统计推断-渐近性

渐近性（asymptopia）是样本量接近于无穷大时统计行为的一个术语。渐近统计即大样本统计主要研究当样本量n→∞时统计方法的有关渐进性质。渐近性有助于简单的统计推断和估计，也是频率解释概率的基础。...根据中心极限定理，当n→∞时，随机变量X的样本均值的分布近似正态分布，随机变量 ，近似标准正态分布。例：假设为第次抛不规则硬币的结果，取值为0或1，取值为1的概率为。...抛30次硬币时，Y的分布不是很好的近似正态分布，但是当n增大时，分布将近似正态分布。 CLT应用：估计量的置信区间置信区间估计用一个区间来估计参数值。...一般来说，二项分布试验中，小数点后1位的变化需要样本量为100，2位需要10 000，3位需要1000 000。...n<-20 pvals <- seq(0.1, 0.9, by = 0.05)#设置参数p以0.05的变化从0.1增大到0.9 nosim <- 1000 coverage <- sapply(pvals

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但是，混合方法限制了变分推断的潜在可扩展性，因为它需要对每个参数更新评估每个混合分量的对数似然及其梯度，这通常是计算上昂贵的。本文提出了一种新的变分推断近似后验分布的指定方法。...联合概率模型是：其中第L个高斯分布在没有任何其他随机变量的情况下。...显然，鉴于通常使用的q(·)分布，例如独立高斯或其他均场近似，这种可能性是不可实现的。实际上，由于可用的近似族选择，变分方法的一个限制是，即使在渐近极限下，我们也无法获得真实的后验分布。...通过适当选择变换fK，我们最初可以使用简单的因子分解分布，如独立高斯分布，并应用不同长度的正规化流来获得越来越复杂和多模态的分布。 3.2....从第3节的讨论中得出的一个重要结论是，存在一些正则化流类别，这些类别允许我们为变分推断创建极为丰富的后验近似。使用正则化流，我们能够在渐近状态下证明解空间足够丰富，可以包含真实的后验分布。

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数据科学基础(二) 随机变量及其分布

文档目录随机事件及其概率 随机变量及其分布期望和方差大数定律与中心极限定理数理统计的基本概念参数估计假设检验多维回归分析和方差分析降维 2.1 随机变量 将样本空间 \Omega 中的每个元素...称 X = X(e) 为随机变量. 2.3 离散型随机变量及其分布律离散型随机变量定义: 有限个无限可列个满足条件: p_k\geq0,k=1,2… \sum^n_{k=1}p_k=1 分布律...: 也可以用表格: image.png 2.4 连续型随机变量及其概率密度函数定义:对于非负可积函数f(x),有 image.png 满足: f(x) \geq 0 \int^{-\infty...超几何分布定义：一共有 N 个元素, N_1 个属于第一类,N_2 个属于第二类,取 n 个元素, X 代表这 n 个元素中属于第一类的个数. 超几何分布:不放回试验....{1}{\sqrt{2\pi}\sigma}. y=\phi(x) 以 x 轴为渐近线. x=\mu \pm \sigma 为拐点.

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R语言小数定律的保险业应用：泊松分布模拟索赔次数

让表示一个计数随机变量，然后它是服从泊松分布，如果有这样 De Moivre从二项式分布的近似值获得了该分布。...如果作为假设（或更具体地假设），则表示事件的（随机变量表征）计数，则可以通过带有参数的泊松分布来近似。...更准确地说，如果自付额变得非常大（和），我们将获得极值理论中的阈值点以上模型：如果有一个泊松分布，并在有条件的，是独立同分布的广义帕累托随机变量，然后具有广义的极值分布...他确实获得了以下分布（此处，泊松分布的参数为0.61，即每年的平均死亡人数）在很多情况下，泊松分布都非常适合。...通常用下表来总结此属性，上表中的对角线非常有趣。似乎在某种程度上趋向极限值（此处为63.2％）。在n年内观察到的事件数量具有二项式分布，其概率为，将收敛到参数为1的泊松分布。

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学界 | 为什么数据科学家都钟情于最常见的正态分布？

高斯分布（Gaussian distribution），也称正态分布，最早由A.棣莫弗在求二项分布的渐近公式中得到。C.F.高斯在研究测量误差时从另一个角度导出了它。...高斯概率分布的数学表达式在自然现象中随处可见所有模型都是错的，但有些是有用的 —George Box 正在扩散的粒子的位置可以用正态分布来描述正态分布有极其广泛的实际背景，生产与科学实验中很多随机变量的概率分布都可以近似地用正态分布来描述...从理论上看，正态分布具有很多良好的性质，许多概率分布可以用它来近似；还有一些常用的概率分布是由它直接导出的，例如对数正态分布、t分布、F分布等。...因此，当n很大时，近似地服从正态分布N(nμ，nσ^2)．该定理是中心极限定理最简单又最常用的一种形式，在实际工作中，只要n足够大，便可以把独立同分布的随机变量之和当作正态变量。...棣莫佛－拉普拉斯定理设随机变量X(n=1,2,...,)服从参数为n，p(0<p<1)的二项分布，则对于任意有限区间(a，b)有该定理表明，正态分布是二项分布的极限分布，当数充分大时，我们可以利用上式来计算二项分布的概率

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