베르누이의 정리, Moivre-Laplace; Kolmogorov의 기준; 베르누이 계획; 베이즈 공식; 체비쇼프의 불평등; 포아송 분포 법칙; Fisher, Pearson, Student, Smirnov 및 기타 정리, 공식 없이 일반 언어로 된 모델. - 페이지 4

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이해하다. 중국 시는 원서로 읽는 것이 가장 좋습니다.

그러나 이것은, 이것은 젤리 물고기가 아닙니다.

이것은 주부들이 아니라 학생들을 위한 것입니다.

당신은 별 다섯 개짜리 요리사를 뽑지 않지만 먹을 수 있고 영양가가 있음을 강조합니다.

우리의 양으로 돌아가자.

마지막 질문: 그래프의 축은 무엇입니까?

Mlyn, 나는 당신을 동정합니다.

 
Alexey, 특정 순서로 주제 제목에 전문가를 배치할 수 있습니까? 그들의 가르침을 가격대에 적용하는 것과 관련하여 일반적인 것에서 특정한 것 또는 복잡성, 중요성, 유용성 등의 순서로. 그런 다음 기준 선택을 정당화하십시오.
 
sever31 :
Alexey, 특정 순서로 주제 제목에 전문가를 배치할 수 있습니까? 그들의 가르침을 가격대에 적용하는 것과 관련하여 일반적인 것에서 특정한 것 또는 복잡성, 중요성, 유용성 등의 순서로. 그런 다음 기준 선택을 정당화하십시오.
Gamma 분포를 켜주세요. Pearson 분포가 그 특수한 경우이기 때문에 처리가 필요하며, 가격 계열에 가장 가까운 Poisson 분포 함수도 Gamma 분포를 통해 표현되며, 정규 분포로 축소되고 스튜던트 분포 함수의 밀도도 감마 함수와 관련이 있습니다.
 
yosuf :
Gamma 분포를 켜주세요. Pearson 분포가 그 특수한 경우이기 때문에 처리가 필요하며, 가격 계열에 가장 가까운 Poisson 분포 함수도 Gamma 분포를 통해 표현되며, 정규 분포로 축소됩니다.

IMHO, 가장 중요한 것은 n=n 으로 표시기와 이를 기반으로 하는 올빼미를 처리하는 것입니다. 이것은 일반적인 경우입니다! 특히 Excel에 계산이 있기 때문입니다! 그래서 ... -지나갑니다.
 

Pliz, Alexey는 모든 것을 그의 손으로 정리했습니다.

그 다음 디저트.

 
Dersu : 당신은 별 다섯 개짜리 요리사처럼 보이지 않지만, 나는 강조합니다. 먹을 수 있고 영양가가 있습니다.

물론 당기지는 않고 최소한 스튜를 만들고 싶은데... 아직 아무도 도와주지 않을 것 같습니다. 5성급 호텔의 셰프가 혼자라면?

마지막 질문: 그래프의 축은 무엇입니까?

가로(가로) - 전체 테스트 시리즈의 성공 횟수. 수직(좌표) - 상대 주파수, 즉 총 시도 횟수에서 성공 비율.

추가하는 것을 잊었습니다. 이항 분포는 n*p >= 5일 때뿐 아니라 추가 조건에서도 정규 분포와 유사합니다. p는 1에 너무 가깝지 않아야 합니다. 예를 들어 p~0.5에서 n ~10은 이미 상당히 유사합니다.

yosuf: Gamma 분포를 켜주세요 . Pearson 분포가 특수한 경우이기 때문에 처리해야 하고, 가격 계열에 가장 가까운 Poisson 분포 함수도 Gamma 분포를 통해 표현되며 심지어 정규 분포로 줄일 수 있습니다.

스스로 시작하고 동시에 가사도우미 에게 Pearson의 분포가 필요한 이유를 인문학자들에게 설명하십시오. 당신이 물어보기 전에 나는 그들이 있는지조차 몰랐습니다 ...

그리고 포아송 분포와 정규 분포(둘 다 매우 실용적인 분포)를 구형 말 "Pearson 분포"로 표현하는 이유를 설명하십시오.

하지만 감마 분포에 대해 생각하겠습니다.

sever31: Alexey, 특정 순서로 주제 제목에 전문가를 배치할 수 있습니까? 그들의 가르침을 가격대에 적용하는 것과 관련하여 일반적인 것에서 특정한 것 또는 복잡성, 중요성, 유용성 등의 순서로.

그렇게 간단하지 않습니다. 그러나 Kolmogorov 기준은 확실히 끝 부분에 더 가깝습니다. Chebyshev의 부등식은 상당히 대략적인 추정에만 필요합니다.

모든 것을 있는 그대로 두고, 우리가 다룬 내용을 토대로 설명할 수 있는 것을 선택하겠습니다.

 

고마워요, 알렉시.

조금 있다가 더 여쭤보겠습니다.

 
자, 오늘은 무아브르-라플라스 정리에 대해 써보려고 합니다.
 

기초부터 시작하는 것이 좋다고 생각합니다.

정규 분포를 얻는 방법을 스스로에게 물어보십시오.

또는 이와 같이 - 10개의 난수 생성기 가 있습니다. 균일 분포를 생성하는 것, 즉 ONE이고 독립 확률 변수입니다. 예를 들어, 6개의 면이 있는 정육면체. 그리고 여기에서 NORMAL 분포를 얻는 방법은 무엇입니까? 인공에서 NATURAL 노멀을 얻는 방법?

누가 답을 알고 있습니까?

 
SProgrammer : 정규 분포가 어떻게 생기는지 스스로에게 물어보십시오.

또는 이와 같이 - 여기에 10개의 난수 생성기가 있습니다. 균일 분포를 생성하는 것, 즉 ONE이고 독립 확률 변수입니다. 예를 들어, 6면이 있는 정육면체. 그리고 여기에서 NORMAL 분포를 얻는 방법은 무엇입니까? 인공에서 NATURAL 노멀을 얻는 방법?

당신이 말했다. 정규 분포를 생성하는 몇 가지 방법이 있습니다(예: 여기 ). 그러나 그들은 또한 유니폼을 기본으로 사용합니다.

물론 "직접" 할 수 있습니다. 먼저 정규 분포를 생성한 다음 정규 분포의 누적 함수의 역함수인 결과를 결과에 적용합니다. 그러나 문제는 동일합니다. 먼저 유니폼을 생성해야 합니다.

좋은 균일 생성기는 문헌에 설명되어 있습니다. 네, 그리고 Windows용 마지막 64비트 버전도 표준 버전보다 훨씬 더 나은 것 같습니다.

하지만 그 기준은 그리 나쁘지 않다. 어쨌든 그 "부자연스러움"의 영향은 감지하기가 쉽지 않습니다.

내츄럴 노멀 - 왜 필요합니까, S ?

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