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本文通过将信念进行数字化，即将每个人认为某事件发生的可能性用数字来进行量化，运用标准偏差这一指标找出大家都一致认同或意见分歧大的事件，后期又遇到了因为事件之间的相互影响导致事件预测发生变化的情况，使用贝叶斯条件概率来计算事件受影响后的发生概率，并对概率数据进行分析，绘制可视化图表，解决了客户问题。
如何理解无偏估计无偏估计：就是我认为所有样本出现的概率一样。假如有N个样本我们认为所有样本出现概率都是1/N。然后根据这个来计算数学期望。此时的数学期望就是我们平常讲的平均值。数学期望本质就是平均值无偏估计为何叫做“无偏”？它要“估计”什么？回答第二个问题，它要估计的是整体的数学期望（平均值）。那为何叫做无偏？有偏是什么？假设这个是一些样本的集合X=x1,x2,..,xi,xN...
提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录Random类语法：案例:Math.random()方法介绍：Math.random()是令系统随机选取==大于等于 0.0 且小于 1.0==的伪随机 ==double==值公式总结：产生一个[0，1)之间的随机数。Math.random()：返回大于等于0小于n之间的随机数int num=(int)(Math.random
设 (HH) 是一个假设空间，Sx1xnSx1...xn))是从分布P(P)P中独立同分布（iidi.i.d.iid）抽取的样本点组成的集合。Rademacher复杂度是通过在样本点上添加Rademacher随机变量来定义的，这些随机变量以相等的概率取值为+1或-1。具体来说，对于每个样本点 (xix_ixi)，我们关联一个Rademacher随机变量 (σi\sigma_iσiRadem
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。
目录1.正态分布2.均匀分布3.指数分布4.伽玛分布5.贝塔分布6.卡方分布1.正态分布XXX2.均匀分布$$3.指数分布$$4.伽玛分布$$5.贝塔分布$$6.卡方分布$$...
简单介绍了RMS和STD的区别，从概率论无偏性角度出发给出了RMS分母为n-1的原因。
1.背景介绍概率论和数理统计学是数据科学、人工智能和计算机科学等领域的基础知识。它们为我们提供了一种理解不确定性和随机性的方法，这对于处理实际世界中的复杂问题非常重要。在本文中，我们将深入探讨概率论和数理统计学的基本概念、算法原理、实例和应用。1.1 概率论的基础概率论是一种数学方法，用于描述和分析随机事件的发生概率。它为我们提供了一种衡量不确定性的方法，使我们能够对未来的事件进行预测...
基于梁氏-克里曼信息流的因果分析及应用理论部分因果关系熵与信息熵格兰杰因果检验格兰杰因果检验的的局限——因果有真假，众生细辨清因果与相关——假作真时真亦假梁氏-克里曼信息流收敛交叉映射算法理论部分最近开始跟着导师做项目，其中涉及因果分析一块我并不熟悉，特写此博客，学习记录，理顺逻辑。因果关系熵与信息熵格兰杰因果检验格兰杰因果检验的的局限——因果有真假，众生细辨清因果与相关——假作真时真亦假梁氏-克
考虑如下劳动供给方程，hhh表示农业工人提供的年劳动小时数，www表示这类工人的平均小时工资hs=α1w+β1z1+u1(1)h_s = \alpha_1 w + \beta_1 z_1 + u_1 \qquad (1)hs=α1w+β1z1+u1(1)其中，z1z_1z1为某个可以影响劳动供给的可观测变量，如本县制造业的平均工资；根据不同的(小时，工资)可以画出供给曲线，如果z,uz
二分法（Bisection method） 即一分为二的方法. 设[a，b]为R的闭区间. 逐次二分法就是造出如下的区间序列([an，bn])：a0=a，b0=b，且对任一自然数n，[an+1，bn+1]或者等于[an，cn]，或者等于[cn，bn]，其中cn表示[an，bn]的中点.
诱导公式
变电站是电力系统中对电压和电流进行变换，接受电能及分配电能的场所。为了使发电厂发出来的电能输送到较远的地方，必须把电压升高，变为高压电，到用户附近再按需要把电压降低，这种升降电压的工作靠变电站来完成。
如果一只票有重大的利好，预判可能会连续几次涨停，怎么买？先说结论，如果是一般情况下，希望非常渺茫，我们知道成交的时候是先价格再时间的，你要想成交就只有抢时间了，时间怎么抢？
量表是一种测量工具，通常用来测量人们的主观态度、意见或价值观念。我们经常会在问卷中使用量表对调查对象进行测量，最常见到的就是李克特量表，关于量表还有很多的种类，这里具体介绍几种：一. 李克特量表（Likert Scale）李克特量表是最常用的量表，是由美国社会心理学家李克特于1932年在原有的总加量表基础上改进而成的。这种量表由一组与某个主题相关的问题或陈述构成，通过计算量表中各题的总分，可以了解
Python学习-Scipy库统计操作目录1、正态连续随机变量：norm2、概率密度函数norm.pdf()3、累积分布函数norm.cdf()4、统计随机变量的期望值和方差stats()5、描述性统计函数 stat.describe()，求最大最小值、均值、方差、偏差、峰度6、核密度估计(单变量估计stats.gaussian_kde, 多变量估计)导入库import numpy as npfr
统计学 参数估计单总体均值的估计1.综述总体均值的估计分为以下两种情况总体方差已知的情况总体方差未知的情况首先对但总体均值的方差估计做一个简单的概括,各个情况已在下表中列出后文将详细介绍各个情况下的方法并且介绍样本容量的估计方法2.参数估计首先了解一下两种参数估计的方法点估计区间估计2.1点估计2.1.1点估计的方法矩估计法最大似然法顺序统计量法最小二乘法2.1.2缺点没有给出估计值接近总体参数程
1.背景介绍泊松分布是一种用于描述连续随机变量的概率分布。它主要用于描述小的、连续的、独立发生的事件发生的概率分布。泊松分布是一种连续概率分布，其概率密度函数为：$$f(x)=\frac{e^{-\lambda}\lambda^x}{x!}$$其中，$\lambda$ 是泊松分布的参数，表示事件发生的平均次数。泊松分布在现实生活中有很多应用，例如统计单个网页上一天的访问次数、电...
统计分布常用于总体的建模，因此我们处理的往往不是单个的分布，而是一族分布。一个分布族共用一个函数形式，其中包含一个或多个参数，用以确定具体的分布。只有了解各个分布的特点，我们才能更好地统计分析。
（完）
概率论
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