04 2020 档案
摘要：定理一（独立同分布的中心极限定理）设随机变量X1,X2,..,X3,..相互独立，服从同一分布，且具有数学期望和方差 ，则随机变量之和 的标准化变量的分布函数 对于任意x满足 案例1：一加法器同时收到20个噪声电压 （k=1,2,...,20）,设它们是相互独立的随机变量，且都在区间（0，10）上服
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摘要：数据中有逗名，被双引号 将Allow quoted data?：True 即解决
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摘要：查询出来的机构信息如下： 正则表达式提取，因为机构id只有数字 "organid":"([0 9 ]+?)" 如下 成功提取。 查询出来的用户编码如下，与机构编码的区别是少了两个双引号 正则提取的表达式为"id":([0 9 ]+) 如下 成功提取
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摘要：1. 大数定律成立的条件比中心极限定理宽松，前者只需要一阶矩存在，而后者需要前两阶矩都存在。 因为条件更强，中心极限定理的结论也更强，大数定律只是证明几乎处处收敛，却没有指明收敛的速度，而中心极限定理给出了收敛的极限分布和渐近方差。 2. 简单来说，大数定律讲的是样本均值收敛到总体均值（就是期望），
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摘要：频率学派与贝叶斯学派都是解决统计推断问题。 频率学派也称为经典学派。此学派将事件发生的概率看出一种固定的值。 贝叶斯学派将事件发生的概率看出一个随机变量。 例如:对某个煤矿的煤存储里描述中，经典学派描述煤存储A=10Kg，。贝叶斯对煤存储A描述在10KG左右，然后根据历史资料或其他信息，推测2 0.
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摘要：新建一个类继承AbstractFunction，重写以下方法： execute setParameters getReferenceKey getArgumentDesc 这四个方法介绍如下： public String execute(SampleResult previousResult, Sa
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摘要：随机变量X=X（e）是一个单实值函数，随机试验的每个结果都对应一个单值实数。 离散性随机变量:有限个或可列无限个。对于离散型随机变量的分布律：随机变量X取到各个可能值Xk(k=1,2...)的概率P（X=xk)=Pk称为随机变量X的概率分布，Pk称为分布律： 显然概率Pk应满足非负性和全部概率之和为
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摘要：1. 如果A，B是两事件，满足等式 ${P \left( AB \left) =P \left( B \left| A \left) P \left( A \left) =P \left( A \left) P \left( B \right) \right. \right. \right. \ri
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