数据分析中,哪些统计学是必须掌握的?认证CDA对从业有帮助吗?

概率分布:离散型分布(如二项分布、泊松分布)和连续型分布(如正态分布、均匀分布)。推断统计点估计与区间估计:用样本统计量估计总体参数。假设检验:包括t检验、卡方检验、ANOVA(方差分析)等,用于检验研究假设的有效性。置信区间:估计总体参数的可能范围。回归分析线性回归:分析一个或多个自变量与因变量之间的...

电磁流量计在城市供水管道中应用

3.2.2方差和传播系数依方程3.2.3标准不确定度来源(1)0.5级电磁流量计最大允许误差引入的标准不确定度分量(2)流量测量重复性引入的不确定度分量4输入量的标准不确定度评定4.1本次校准使用0.5级的电磁流量计作为测量标准装置,均匀分布,则4.2测量重复性引入的不确定度本次分析以对某自来水站出水管道上电磁...

学术交流 | GNSS模糊度降相关性能的条件方差平稳度评价法

方差分量进行升序排序,LIGT形式上等价于LAMBDA算法,是针对LDLT分解的相邻条件方差交换算法,SEQR是将相邻条件方差交换条件拓展到整个模糊度向量。因此理论上3种算法的降相关性能为SEQR>LIGT>ASCE。需要说明的是,整数高斯消元步骤导致整数变换过程需要循环迭代,因此实际解算过程中3种算法并不是完全服从上述不等式关系。

深度| 通过方差分析详解最流行的Xavier权重初始化方法

当然权重也可以从均值为0、方差服从上述表达式的正态分布中采样。在本论文之前,一般标准的初始化技术是从区间[-1/n^0.5,1/n^0.5]内均匀分布中采样权重。这样会使权重之间的方差变为Var[W^L]=1/3n^L,把该方差代入我们用于反向传播的方程后,我们能发现在传递的过程中梯度会减小。大概每层会减小...

趣题:均匀分布且和为常数的n个变量

除了n=1显然不行,其它情况下都存在均匀分布且和为常数的随机变量。当n=2时,取随机变量X,再令X=1-X,这两个变量显然符合要求。当n=3时这个办法虽然行不通,但我们有很多别的办法。最巧妙的一种办法就是选取3个三进制小数使得它们同一位上的数各不相同。

随机误差的统计特性及其估算方法

1测量数据的分布曲线可以看到两批电池的测量的平均数据相同,但是偏离平均值的结果是不同的,因此,只是期望不能表示出结果的差别,需要引入方差与标准差的概念(www.e993.com)2024年11月11日。显然,第一批电池的测量数据的分散程度较第二批好,即第一批较第二批方差较小。标准偏差定义为:...

随机变量:常见的离散型、连续型随机变量有哪些特点?

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)概率分布:这里重点注意X的取值最小是从1开始,而不是0,根据定义可以得出。

常用的连续概率分布汇总

t-分布(t-distribution)用于根据小样本来估计呈正态分布且方差未知的总体的均值。如果总体方差已知(例如在样本数量足够多时),则应该用正态分布来估计总体均值当??未知时,t分布可以用来推断总体均值。当自由度为无穷大时,t分布=正态分布。伽玛分布

【华泰金工林晓明团队】cGAN应用于资产配置——华泰人工智能系列...

通过反向传播算法,得到z的后验分布p(z|R_W→R_T|)。整个半监督学习的过程可以用贝叶斯公式描述:给定一组新的R_W,我们对p(z|R_W→R_T)进行随机采样,经过cGAN的一系列线性和非线性变换,预测出不同的R_T,据此可以近似拟合R_T的后验分布。我们可以根据R_T的后验分布来估计未来时期T的资产协方差矩阵。

【华泰金工林晓明团队】因子观点融入机器学习——华泰人工智能...

通过反向传播算法,得到z的后验分布p(z|R_W→R_T|)。整个半监督学习的过程可以用贝叶斯公式描述:给定一组新的R_W,我们对p(z|R_W→R_T)进行随机采样,经过cGAN的一系列线性和非线性变换,预测出不同的R_T,据此可以近似拟合R_T的后验分布。我们可以根据R_T的后验分布来估计未来时期T的资产协方差矩阵。