从数学角度概述阿西莫夫机器人三定律

后者可以看作是对结构进行最大后验推断(MAP),即在(7)式中Q(m)是一个点质量分布,且结构上的先验P(m)是均匀的。这也对应于在给定数据下最大化结构的似然(即最大似然)。然而,我们对结构的先验知识通常不是均匀的,因此先验P(m)是非均匀的。此外,在有限数据甚至无限数据的情况下,可能存在多个具有相同似然的结...

如何让自己在“输”的时候仍然获益?

4、凯利公式是求极值的结果,其中的三个变量是“胜率、赔率和下注比例”。但该公式只在期望值为正时有效,所以赫尔穆特说“只打手牌轮次的12%”(当然德扑还有别的诈唬要素);5、一个不全面的描述～即使期望值相同,貌似胜率比赔率更重要。这也和资本的分配、重复的次数有关;6、在投资中,“胜率”和“赔率”都...

BAYESFLOW:使用可逆神经网络学习复杂随机模型

我们期望网络忽略这个虚拟参数,即我们假设估计的u的后验与均匀先验相似。我们将BayesFlow的性能与以下能够进行摊销无似然推断的最新方法进行了比较:条件变分自编码器(cVAE)[35]、带有自回归流的cVAE(cVAE-IAF)[26]、带有异方差损失的深度推断(DeepInference)[41]、通过LSTM神经网络学习信息摘要统计量的近似贝叶斯计算...

哈勃常数危机

可以看到,这与4.1.1节的局域宇宙学方差关系(12)式不同,这里与哈勃偏差关联的局域密度不再是观测者的局域密度,而是样本超新星宿主星系的局域密度。因此我们将这种关联称为非局域宇宙学方差。出人意料的是,当利用实际观测数据来直接检验上述非局域宇宙学方差关系时,我们发现观测结果和理论预言也存在不可忽视的冲突...

Copula估计边缘分布模拟收益率计算投资组合风险价值VaR与期望损失...

然后,我使用该模型生成模拟值,并使用实际收益和模拟收益来测试模型投资组合的性能,以计算风险价值(VaR)与期望损失(ES)。一、介绍与概述Copulas对多元分布中变量之间的相关性进行建模。它们允许将多变量依赖关系与单变量边缘分布相结合,允许我们对构成多变量数据的每个变量使用许多单变量模型。Copulas在2000年代开...

常用的连续概率分布汇总

若随机变量X服从一个数学期望为μ、方差为σ2的正态分布,记为N(μ,σ2)(www.e993.com)2024年11月11日。其概率密度函数为正态分布的期望值μ决定了其位置,其标准差σ决定了分布的幅度。当μ=0,σ=1时的正态分布是标准正态分布。正态性检验包括Shapiro-WilkW检验、Anderson-Darling检验(AD-Test)和Kolmogorov-Smirnov检验。

详解丨数据分析常用的知识点大全(烧脑,但是值得学习)

均匀概率分布随机变量x在任意两个子区间的概率是相同的。均匀概率密度函数数学期望方差正态概率分布正态概率分布是连续型随机变量中最重要的分布。世界上绝大部分的分布都属于正态分布,人的身高体重、考试成绩、降雨量等都近似服从。正态分布如同一条钟形曲线。中间高,两边低,左右对称。想象身高体重、考试...

趣题:均匀分布且和为常数的n个变量

我试图从“n个变量的和的期望值是n/2”出发,证明和为1.5的3个变量不可能均匀分布在0到1之间。不过,最终还是没有找到突破口。在上面n为偶数的情况下,有n/2对不独立的变量。是否有可能每一对变量都互相独立呢?很多人估计想,这怎么可能,既然总和要求相等,各个变量之间必然会相互依赖、相互限制。而事实上,如果...

随机变量:常见的离散型、连续型随机变量有哪些特点?

概率分布:泊松分布不同参数下的分布函数如下:这里重点关注泊松分布的平均发生次数(即期望值)=λ,而且后面我们将知道,泊松分布的方差也是λ。4.几何分布:G(p)定义:重复进行随机事件,直到事件发生为止才停下。X为首次发生时共做的事件的次数。每次发生的概率均为p,则X~G(p)...

上海社会科学院2024考研大纲:915统计学(概率论和统计学)

7.连续型随机变量的概率密度函数和分布函数,均匀分布、正态分布和指数分布。8.随机变量函数分布的推导,t分布、F分布和卡方分布。9.多维随机变量,联合分布、边际分布和条件分布,随机变量的独立性。10.随机变量的数字特征,期望、方差、标准差、协方差和相关系数,随机变量函数的期望与方差,条件期望,切贝雪...