mrzkilin的博客

正态分布(高斯分布)这个已经学过很多次了, 用N来表示.L∼N(μ,σ2)L \sim N\left(\mu, \sigma^{2}\right)L∼N(μ,σ2)L-正态分布变量μ\muμ:期望值, 决定曲线位置σ\sigmaσ:标准差, 决定曲线形状标准正态分布μ=0σ2=1\begin{aligned}&\mu=0\\&\sigma^{2}=1\end...

测量里同精度的观测数据都是呈正态分布的:X∼N(μ,σ2)X \sim N\left(\mu, \sigma^{2}\right)X∼N(μ,σ2)概率密度函数为:f(x)=1σ2πe−(x−μ)22σ2f(x)=\frac{1}{\sigma \sqrt{2 \pi}} e^{-\frac{(x-\mu)^{2}}{2 \sigma^{2}}}f(x)=σ2π​1​e−2σ2(x−...

离散度测量说白了就是方差理论的离散度测量:随机误差=观测值−期望值随机误差 = 观测值- 期望值随机误差=观测值−期望值εj=lj⏟Actual −μl⏟Nominal ⇒∀j⏟for all j\varepsilon_{j}=\underbrace{l_{j}}_{\text {Actual }}-\underbrace{\mu_{l}}_{\te...

单独观测(随机变量)的方差/标准差和均值:假如对1个观测量测上n次(l1−lnl_{1}-l_{n}l1​−ln​),n趋近于无穷,也就是总体为n,则这n个数据呈正态分布N(μl,σl2)\mathcal{N}\left(\mu_{l}, \sigma_l^{2}\right)N(μl​,σl2​)但是，如果总体量很大，不能做到全部采样，那么就需要用样本来估计总体，假设从总体为n的总数中抽取...

随机变量:随机变量就是你去估计一件事可能发生的结果,然后把这些结果都用数字表达出来.(自己的理解,非准确定义)如果随机变量的值都可以逐个列举出来，则为离散型随机变量。如果随机变量X的取值无法逐个列举则为连续型变量。对于离散的,一般用频率函数去描述.绝对频率:就是一个特定的变量在总量中出现的次数.所有变量出现的次数的总数等于总量的数量.f1+f2+f3+…+fn=N∑fi=N\begin{...

真误差随机误差粗差