统计学基础1

推荐系统中的最小样本量和参数估计 点估计和区间估计 假设数据总体数量是N,总体均值u,总体标准差σ,样本大小是n,样本均值u’,样本标准差σ’,样本中符合条件A的占比(比如推荐系统中点击占比):p’ 点估计 从总体中抽取一个样本(batchsize=n),得到样本均值u’,样本标准差σ‘,(推荐系统中)样本点击率ctr等,这些样本参数都是对总体的一个点估计。 标注误差SE 抽取n个样本,分别计算其均值u’1,u’2,… 这些值的... 阅读详情

样本和总体

总体是在进行统计分析时,研究对象的全部;
个体是组成总体的每个研究对象;
样本是从总体X中按一定的规则抽出的个体的全部,用 X1,X2,…,Xn 表示;
样本中所含个体的个数称为样本容量,用 n 表示。

二项分布

二项分布的基本描述:

在概率论和统计学里面,带有参数n和p的二项分布表示的是n次独立试验的成功次数的概率分布。在每次独立试验中只有取两个值,表示成功的值的概率为p,那么表示试验不成功的概率为1-p。这样一种判断成功和失败的二值试验又叫做伯努利试验。特殊地,当n=1的时候,我们把二项分布称为伯努利分布。

二项分布频繁地用于对以下描述的一种实验进行建模:从总数量大小为N的两个事物中进行n次放回抽样,以某一事物为基准,计算成功抽取这个事物的次数的概率。要注意的是必须进行的是放回抽样,对于不放回抽样我们一般用超几何分布来对这样的实验进行建模。

二项分布的概率质量函数:

一般来说,如果一个随机变量X满足二项分布的话,那么它一定有一个参数n∈ ℕ且还有一个参数p∈ [0,1]。这样的话,我们可以把关于X的二项分布写成X ~ B(n, p)。对应的概率质量函数如下。
   在这里插入图片描述
这里k = 0, 1, 2, …, n,并且原括号是组合的表示形式,组合的计算公式如下。
在这里插入图片描述
这个公式表示的从n个数中取k个数构成一个组合能有多少种不同的取法。整个二项分布我们可以描述为求n次独立的伯努利试验,成功k次的概率是多少。由于一次成功的概率是已知的,因此我们必须求出n次试验中,成功k次可能发生在哪次试验中,一共有多少种可能都要求出来,因此求的就是n取k组合数目。

二项分布的均值:

如果存在X~B(n, p)这样一个二项分布,也就是说X是呈现出二项分布的随机变量,n表示试验的总数,p表示每个试验中得到成功结果的概率,那么X的期望值如下。

在这里插入图片描述

二项分布的方差:

同样的,如果存在X~B(n, p)这样一个二项分布,也就是说X是呈现出二项分布的随机变量,n表示试验的总数,p表示每个试验中得到成功结果的概率,那么X的方差如下。
在这里插入图片描述

参考资料

网易公开课-可汗学院-统计学
《深入浅出统计学》
https://blog.youkuaiyun.com/huangjx36/article/details/77990392

用Python学习统计学基础-1 一、前言 早就接触到统计学的知识,一直想认真学一下,看过一些书,大多不能坚持。这种情况在我偶然看到《爱上统计学》一书时改变了,我把它看完了,而且觉得是看懂了。于是决定再看一遍,用Python完成书上的习题,记录下来。 描述统计(descriptive statistics)常用于整理、描述所收集数据的特征。推论统计(inferential statistics)通常是(但并非总是)数据收集和汇 阅读详情

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