样本和随机变量的区别联系

最新推荐文章于 2024-10-26 23:21:08 发布
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分类专栏： 概率统计
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_29488527/article/details/79779661
本文探讨了统计学中样本的二重性概念：一方面样本可以被视为一组随机变量，在抽样前未知；另一方面，一旦样本被抽取出来后，它又变成了一组确定的数值。这种特性对于理解统计推断过程至关重要。

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  统计里的样本有二重性，即样本既可以看作是一组观测值又可以看作是随机变量。因为在抽样之前样本观测值是未知的，所以可以看成是随机变量（设该样本为X，抽取之前X的值未知，X的值是什么，其概率分布是符合对应随机变量概率分布的）；而当样本抽取完之后又是一组确定的值，故又可以看成是一组确定的值。一般情况下把样本看作是一组随机变量
随机变量与样本空间：深入解析
AI天才研究院
12-30 1231
1.背景介绍 随机变量与样本空间是统计学和概率论中的基本概念，它们在数据分析、机器学习和人工智能等领域具有重要的应用价值。在本文中，我们将深入解析随机变量与样本空间的概念、核心概念与联系、算法原理、具体操作步骤、数学模型公式、代码实例和未来发展趋势与挑战。 1.1 随机变量与样本空间的背景
概率论的离散型随机变量和连续型随机变量
a1111111111ss的博客
05-15 4908
借鉴大佬的 下面附上网址 https://blog.youkuaiyun.com/ckk727/article/details/103435150 随机变量 随机变量是指变量的值无法预先确定仅以一定的可能性(概率)取值的量。 它是由于随机而获得的非确定值，是概率中的一个基本概念。 在经济活动中，随机变量是某一事件在相同的条件下可能发生也可能不发生的事件。 例如某一时间内公共汽车站等车乘客人数，电话交换台在一定时间内收到的呼叫次数等等， 都是随机变量的实例。 离散型随机变量 定义 分布函数性质 个人觉得十分棒的图（思
用计算机语言理解随机变量和样本的区别
乾坤瞬间的博客
02-12 4003
在统计学领域有两个核心的基本概念,其中一个是随机变量,而第二个是样本如果不做深入思考的话,大可以百度看看这两者之间到底是什么联系.我想大家可能会知道个大概.但是理解这个两者的区别至关重要,对这两者的区别,决定了你看论文以及后续学习统计学概念的一大非常非常重要,而且是直接影响后续深入的一大门槛,而在自己工作的这些年,我对这两者之间的联系再做一个区分度更大的直观解释.很多人开始接触学习统计学的第一步都...
统计篇（五）-- 随机变量、样本、统计量
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11-06 1万+
本篇主要讲概率论与数理统计常用到的样本空间、时间、随机变量、概率空间、多维随机变量、多元随机变量、样本、总体、统计量等基本概念。
数字信号处理--分清楚随机变量和样本，明白平稳性
Linzerox的博客
05-25 530
对于我们采集到的信号或者其他数字化数据，往往使用统计学进行解释。而对于产生信号的过程，往往使用概率学来进行解释。前者对应的概念是样本，后者对应的概念是随机变量。许多DSP技术的关键就在于将样本与随机变量区分开来。 例如，每次抛硬币这个过程可以用随机变量来表示，正面和反面的概率都为0.5。但是当抛硬币这个事件发生之后，我们就得到一个个结果，即样本。抛1000次硬币，往往不会出现500次正面500次反面，我们通过这些样本计算出的正反面概率会偏离0.5，这就是样本和随机变量之间的本质区别。这种数据偏离往往呈现出随
随机变量、取值、样本和统计量之间的关系
最新发布
u013600306的博客
10-26 2200
统计量是指基于样本数据计算出来的用来描述样本特征或者估计总体参数的数量指标。它是一个函数，输入是样本数据，输出是一个关于样本特性的数值。样本是从一个总体中抽取的一部分个体。在统计分析中，我们经常通过研究样本来推断整个总体的情况（统计推断）。样本中的每一个个体都有关于特定随机变量的一个观察值或测量值。随机变量可以是离散的或连续的。的取值范围可以是从0到无穷大，但实际上由于时间有限，我们可以假定它的合理范围是 [0, 20] 小时。随机变量的取值指的是随机变量可能实现的具体数值。，这是最纠结的地方。
#基本概念# 随机试验 / 样本空间 / 随机变量
weixin_42602537的博客
07-03 6462
  随机试验：    对随机现象的观察、记录、实验统称为随机试验。它具有以下特性：可以在相同条件下重复进行；事先知道所有可能出现的结果；进行试验前不知道哪个试验结果会发生。    随机试验有很多种，例如常出现的掷骰子，摸球，射击，抛硬币等。所有的随机试验的结果可以分为两类来表示：数量化表示：射击命中的次数，商场每个小时的客流量，每天经过某个收费站的车辆等，这些结果本身就是数字；非数量化表示：抛硬币...
随机输入变量的自相关方法：不同变量与随机输入和不同样本大小的自相关方法-matlab开发
06-01
在`autocorrelation.zip`文件中，可能包含了这些操作的MATLAB代码示例，包括生成随机变量、计算自相关和绘图的脚本。分析这些代码可以帮助理解如何在实际应用中进行自相关分析。 总结来说，自相关分析是MATLAB中...
从 PDF 生成随机变量：使用逆变换技术从概率密度函数 (pdf) 生成随机变量-matlab开发
05-29
使用逆变换技术从概率密度函数 (pdf) 生成随机变量。 函数 x=PDF2Rand(xPDF,yPDF,N) 输入xPDF:x 概率密度函数值yPDF:y 概率密度函数值N：随机变量的样本数 输出x：生成的随机变量
小样本多变量时间序列回归预测-随机森林+线性回归+梯度提升
m0_51372869的博客
03-11 6211
来讲一下实习碰到的实际问题，针对每个小样本set进行多变量的时序预测，但是每个set的样本数比较少，12-46个不等；
中科大概率论与数理统计讲义
12-05
关于样本的二重性解释及其清晰。以及假设检验的经典描述！
统计学学习日记：L1-样本、总体和变量
qq_32833675的博客
10-18 1682
一、统计数据类型 1.1 按计量尺度划分 1.1.1 分类数据 能归于某一类别的非数字型数据，是对事物进行分类的结果，，数据表现为类别，是用文字来描述。 如人口按照性别划分为男，女；企业按行业属性划分为医药企业、家电企业…… 1.1.2 顺序数据 只能归于某一有序类别的非数字型数据，顺序数字虽然是有类别的，但是这些类别都是有序的。 如产品分为一等品、二等品、三等品、次品；考试成绩分为满分、优秀、及格、不及格。 1.1.3 数值型数据 是按数字尺度测量的观测值，其结果表现为具体的数值，现实中
统计学笔记01
sgkyxfz的博客
04-13 561
统计学笔记01 一般的统计学问题的提法： ·给出一个总体（建模） 给出随机抽样的样本x1,x2…xn. 每一个样本具有双重性，可以是某一组具体的抽样数据，也表示一组服从总体分布的随机变量 ·估计总体的参数 估计的方法有很多，比如极大似然估计，矩估计 ·检验该估计，即讨论估计的性质 一般来说，估计值（样本的函数）是随机变量，讨论性质的完全方法就是求出其分布，然后得到期望和方差 ·应用该模型达到预测的...
最优化理论-统计学1
aketoshknight的博客
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AI 大模型是基于统计原理，融合优化理论、计算机科学和大数据处理的一种广义统计方法，能力和应用范围超越了传统统计模型。理论的合理性首先取决于先验假设的合理性。假设越少，理论的普适性、可验证性和科学价值越高。统计量：样本数据的函数，用于估计总体参数。性质仅依赖样本：不依赖于未知的总体参数。随机性：由于样本的随机性，统计量也是随机变量。常见统计量：样本均值、样本方差、样本矩等。
数据分析通俗易懂，快速入门(我行，你也行!)
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数据格式，变量和样本，数据来源
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04-数据科学基础：数据科学中专用名词解释
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这一篇博客我们将详细讲解那些出现在数据科学领域的专业术语。 算法(Algorithm) 是指解题方案的准确而完整的描述，是一系列解决问题的清晰指令，算法代表着用系统的方法描述解决问题的策略机制。 也就是说，能够对一定规范的输入，在有限时间内获得所要求的输出。 如果一个算法有缺陷，或不适合于某个问题，执行这个算法将不会解决这个问题 属性(Attribute) 详见 预测变量(Predictor) 案例(Case) 详见 观测值(Observation) 置信度(Confidence) 关联的规定中指出，如果购
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zhaiax672的博客
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基本术语 统计术语变量 variable 在计算机/数据库等行业也叫 属性 attribute 、特征 feature 、特性 characteristic 、字段 field 数量变量 也叫 “指标”，定性变量 也叫 “维度” 观测值 observation 也叫记录 record、对象 object 、点 point 、向量 vector 、 模式 pattern、事件 event...
样本及抽样分布
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一、随机样本 1、基本点 总体：观察对象的全体 个体：总体中的每个对象 样本：从总体中随机选取的部分对象 注：样本的二重性 ①、随机性：样本X1、X2···在抽取前是随机变量 ②、确定性：样本抽取后，就得到n个确定值 2、抽样方式 统计上，一般采取有放回抽样。从总体X中有放回选取的n样本Xi，称为来自总体的简单样本，简称样本 样本特点： 注：总体容量很大时，无放回选取的样本也叫做简单样本 3、随机样本的联合分布 ①、总体X离散 ②、总体X连续 二、样本统计量 1、定义 样本的不含未知参数函数 2、2
数理统计基础：总体、样本与随机变量
样本具有**二重性**，既可看作是固定的数值（样本值），也可视为随机变量，因为每次抽样可能会得到不同的结果。 **统计量**是基于样本数据计算出来的量，如**样本均值**（样本所有数值的平均值）和**样本方差**...
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