【概率统计】区间估计 假设检验公式汇总

最新推荐文章于 2025-06-12 20:45:34 发布
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本文提供了一套简洁的区间估计和假设检验公式集合，适合初学者快速理解和掌握相关概念。

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区间估计 假设检验公式汇总

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J娇娇_
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概率统计（三）常见分布与假设检验
懒得聪明的博客
06-24 1万+
常见分布与假设检验一、一般随机变量二、常见分布1.离散型分布（1）二项分布（2）泊松分布（3）几何分布（4）负二项分布（5）超几何分布2.连续型分布（1）均匀分布（2）正态分布（3）指数分布（4）Γ分布（5）威布尔分布（Weibull）3.常见分布的均值和方差汇总4.Python代码实战（1）生成一组符合特定分布的随机数（2）计算统计分布的PMF和PDF（3）统计分布可视化三、假设检验1.基本概念2.基本步骤3.选择统计量（1）T检验①单样本T检验②配对样本T检验③独立样本T检验（2）Z检验（3）F检验（4
统计学-【假设检验】 知识点总结
越努力 越幸运
08-30 8220
（1）假设检验依据的原理是小概率时间在抽样中不易,0生的原理。一般将不易发生的时间作为。备择假设为。一般都会设置一个小概率a，作为小概率发生的一个上限。 即当统计出的P值（小概率时间发生的实际概率）<a，接受原假设。 当统计出的P值（小概率时间发生的实际概率）>a，拒绝原假设。 a的一般取值为0.01，0.05等。 （2）假设检验也会出现错误。两种错误类型。 第一类错误：当接受时，但拒绝了。弃真 第二类错误：当拒绝时，但接受了。存伪。 弃真概率 = （拒绝|为真） <=a .
关于区间预测-PICP\PINAW\CWC\SCORE\等公式
m0_61015717的博客
09-22 3595
区间预测的评价指标，不同于点预测。可以私信交流~
置信区间与预测区间
m0_51763225的博客
10-09 8619
置信区间与预测区间的区别
ML25_置信区间、预测区间与容差区间
https://github.com/foxpup11?tab=repositories
12-10 828
https://bilibili.com/video/BV1mK4YewEiE/?spm_id_from=333.337.search-card.all.click&vd_source=7dace3632125a1ef7fd32c285eb2fbac
如何近似计算回归方程的预测区间？
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1 预测区间与置信区间的差别 预测区间估计(prediction interval estimate)：利用估计的回归方程，对于自变量 x 的一个给定值 x0 ，求出因变量 y 的一个个别值的估计区间。变量的估计叫预测区间，预测区间反映了单个数值的不确定性； 置信区间估计(confidence interval estimate)：利用估计的回归方程，对于自...
概率论——区间估计
coisinilove
12-01 664
概率分布中，抽出一些样本，通过某种方法，确定一个区间。1、求μ，方差已知，
3. 常见分布与假设检验
Model229的博客
06-27 1449
3 常见分布与假设检验 1 一般随机变量 1.1 随机变量的两种类型 根据随机变量可能取值的个数分为离散型（取值有限）和连续型（取值无限）两类。 1.2 离散型随机变量 对于离散型随机变量，使用概率质量函数（probability mass function），简称PMF，来描述其分布律。 假定离散型随机变量X，共有n个取值，X1X_1X1​, X2X_2X2​, …, XnX_nXn​, 那么 P(X=Xn)≥0 P(X=X_n) \geq 0 P(X=Xn​)≥0 Σ1nP(X=Xn)=1 \Sigma
推断性统计部分（三）---假设检验
Sevan_Li的博客
11-29 6380
推断性统计部分（三）—假设检验标签（空格分隔）： 概率论与数理统计假设检验假设检验与置信区间其实是一样意思，区别就是再多做两步工作（假设及判断），仅此而已。 我们先回顾置信区间是计算的 1、判断是否正态总体 2、找到枢轴量（简单的说，就是一个关于随机变量X及参数的函数，它有自己单独的，与变量及参数都无关的分布，这样就可以用过这个分布来确定函数内的参数的置信区间） 3、利用枢轴量的分
参数估计、假设检验与回归
textboy的专栏
07-03 2万+
总体架构 拟合（fitting）   概念 已知某函数的若干离散函数值{f1,f2,…,fn}，通过调整该函数中若干待定系数f(λ1, λ2,…,λn)，使得该函数与已知点集的差别(最小二乘意义)最小。如果待定函数是线性，就叫线性拟合或者线性回归，否则叫作非线性拟合或非线性回归。   参数估计 概念 在已知
时间序列预测之区间预测方法（PIs:MVE&Delta&Bayesian&Bootstrap&LUBE）
wherewegogo的博客
12-01 3万+
文章目录前言一、预测区间的评价指标1.PICP(PI coverage probability)2.PINAW(PI normalized averaged width)3.CWC(coverage width-based criterion)4.ACE(average coverage error)5.AIS(average interval score)6.MPICD(mean PI centre deviation)二、区间预测方法综述1.Mean Variance Estimation(MVE)2.
点估计、区间估计以及假设检验的区别
weixin_41353276的博客
04-11 1万+
点估计：基于某一准则构造N个随机样本（简称样本）的估计统计量（简称估计量）来估计某一未知参数。将样本值代入估计量可计算得到未知参数的估计值。点估计虽然得到了未知参数的估计值，但是未给出估计值的可靠程度，即未知参数的真实值可能偏离估计值的程度。区间估计：给定置信水平，根据估计值确定真实值可能出现的区间范围，该区间通常以估计值为中心。假设检验：给定置信水平，根据假设值确定估计值可能出现的区间范围，该区...
深度解析机器学习中的置信区间（附代码）
数据派THU
07-02 1万+
作者：Jason Brownlee翻译：和中华校对：丁楠雅本文约4000字，建议阅读15分钟。本文介绍了置信区间的概念以及如何计算置信区间和bootstrap置信区间。机...
点估计、区间估计（利用回归方程进行预测）
我不爱机器学习的博客
08-30 3万+
回归模型经过各种检验并标明符合预定的要求后，可利用它来预测因变量。预测（predict）是指通过自变量x的取值来预测因变量y的取值。 1、点估计 利用估计的方程，对于x的一个特定值  ,求出y的一个估计值就是点估计。点估计分为两种： （1）平均值的点估计：实际上是对总体参数的估计 是利用估计的回归方程，对于x的一个特定值，求出y的平均值的一个估计值 （2）个别值的点估计：对因变量的某个具...
基本多线程编译make命令
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如何在FFmpeg编译中使用多线程加速 摘要：编译FFmpeg时使用多线程可大幅节省时间。核心方法是添加-j参数，如make -j8使用8线程。推荐命令： make -j$(nproc)自动匹配CPU核心数 或手动指定make -j4/make -j8 注意事项： 线程数建议为物理核心数×2 内存不足时减少线程数 可结合ccache进一步加速 首次编译仍需10-30分钟，但多线程能提速6-8倍
slam--高斯分布
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（Gaussian Distribution），又称。（Normal Distribution），是描述。-- 简单理解：水机变量集中分布在均值附近的分布。），数据集中在均值 μ 附近。分布规律的一种概率分布。
统计学（第8版）——统计学基础统计抽样与抽样分布（考试用）
2302_79239614的博客
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本文系统梳理了统计学抽样理论中的核心符号与分布体系。首先区分了参数（如总体均值μ、方差σ²）和统计量（如样本均值x̄、方差s²）的符号表示，进而详细介绍了四大重要概率分布：正态分布N(μ,σ²)的概率密度函数与标准化转换、卡方分布χ²(n)的定义与单总体应用、F分布的双总体方差检验应用、以及t分布的小样本推断特性。文章还阐述了样本均值的抽样分布公式，包括无限总体和有限总体修正情形，并说明了大数定律的概率收敛性和中心极限定理的正态近似条件。最后通过速查表归纳了关键统计符号及其专业领域，为抽样分析提供系统的符号
概率论几大分布的由来
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两点分布”是之一，又称为，它只有两个可能的取值：例如事件成功（1）或失败（0）。设随机变量 XXX 的取值只有两个：X=1 表示事件发生（成功）X=0 表示事件不发生（失败）这种分布称为或。构造两点分布的来表达 X=0和 X=1 时的概率。可以这样写：这个公式可以说是接下来出现的二项分布，泊松分布，指数分布等的基础希望大家可以通过记忆，或者推导彻底记住，在这里我给大家一种简单的记忆方法在记忆两点分布的公式后我们尝试解决一下二项分布。
概率与数理统计历年试卷解析与答案汇总
概率与数理统计是众多学科的基础，例如统计学、经济学、生物学、医学研究、工程学、信息科学等，都需要用到概率统计方法来分析数据和建立模型。在实际应用中，通过对数据的收集、整理和分析，可以对未发生事件进行...
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