📅  最后修改于: 2021-01-23 06:38:47        🧑  作者: Mango

什么是谐波平均值?谐波均值也是数学平均值，但在应用中受到限制。通常用于查找表示为两个不同测量单位之比的变量的平均值，例如，以km / hr或英里/秒等为单位来测量速度。加权谐波均值式$ HM = \ frac {W} {\ sum(\ frac {W} {X})} $哪里-$ {HM} $ =谐波均值$ {W} $ =重量$ {X} $ =可变值例问题陈述：分别找到权重为1，2,1,1,1的项4，...

📅  最后修改于: 2021-01-23 06:39:01        🧑  作者: Mango

调和数是前n个自然数的倒数之和。它代表了电力系统的感抗和容抗相等时的现象。式$ {H = \ frac {W_r} {W} \\ [7pt] \，其中\ W_r = \ sqrt {\ frac {1} {LC}}} \\ [7pt] \，并且\ W = 2 \ pi f $哪里-$ {f} $ =谐波共振频率。$ {L} $ =负载的电感。$ {C} $ =负载容量。例用电容5F，电感6H和频率...

📅  最后修改于: 2021-01-23 06:39:17        🧑  作者: Mango

谐波谐振频率表示信号或波，其频率是参考信号或波的频率的整数倍。式$ {f = \ frac {1} {2 \ pi \ sqrt {LC}}} $哪里-$ {f} $ =谐波共振频率。$ {L} $ =负载的电感。$ {C} $ =负载容量。例用电容5F，电感6H和频率200Hz计算电力系统的谐波谐振频率。解：电容C为5F。电感L为6H。频率f为200Hz。使用谐波谐振频率公式，我们将谐振频率计算...

📅  最后修改于: 2021-01-23 06:39:33        🧑  作者: Mango

直方图是数字数据分布的图形表示。它是对连续变量(定量变量)的概率分布的估计。问题陈述：每个月都要测量一条狗的体重，以得出以下结果：0.50.50.3-0.21.600.10.10.60.4绘制直方图，表明那只狗正在发育多少。解：每月的发展从-0.2(当月的狐狸减肥)到1.6。按从最小到最大的增重顺序排列它们。-0.200.10.10.30.40.50.50.61.6我们决定将结果分成0.5组：-0...

📅  最后修改于: 2021-01-23 06:39:50        🧑  作者: Mango

超几何随机变量是超几何实验产生的成功次数。超几何随机变量的概率分布称为超几何分布。超几何分布由以下概率函数定义并给出：式$ {h(x; N，n，K)= \ frac {[C(k，x)] [C(Nk，nx)]} {C(N，n)}} $哪里-$ {N} $ =总体中的项$ {k} $ =总体成功率。$ {n} $ =从该总体中抽取的随机样本中的项目。$ {x} $ =随机样本中的成功。例问题陈述：假设...

📅  最后修改于: 2021-01-23 06:40:10        🧑  作者: Mango

统计假设是关于人口的假设，该假设可能是真实的也可能不是真实的。假设检验是统计学家用来接受或拒绝统计假设的一套正式程序。统计假设有两种类型：空假设$ {H_0} $-表示机会基础的假设。替代假设$ {H_a} $-表示受某些非随机原因影响的观察假设。例假设我们要检查一枚硬币是否公平和平衡。零假设可以说，一半的翻转将是头部，一半将是尾巴，而另一种假设可能表明，头部和尾巴的翻转可能非常不同。$ H_0：...

📅  最后修改于: 2021-01-23 06:40:30        🧑  作者: Mango

间隔估计是使用样本数据来计算未知总体参数的可能(或可能)值的间隔，这与点估计(单个数)相反。式$ {\ mu = \ bar x \ pm Z _ {\ frac {\ alpha} {2}} \ frac {\ sigma} {\ sqrt n}} $哪里-$ {\ bar x} $ =平均值$ {Z _ {\ frac {\ alpha} {2}}} $ =置信系数$ {\ alpha} $ ...

📅  最后修改于: 2021-01-23 06:40:45        🧑  作者: Mango

逆伽马分布是伽马概率密度函数的倒数，具有正形状参数$ {\ alpha，\ beta} $和位置参数$ {\ mu} $。 $ {\ alpha} $控制高度。 $ {\ alpha} $越高，概率密度函数(PDF)越高。 $ {\ beta} $控制速度。通过以下公式定义。式$ {f(x)= \ frac {x ^ {-(\ alpha + 1)} e ^ {\ frac {-1} {\ bet...

📅  最后修改于: 2021-01-23 06:41:11        🧑  作者: Mango

该测试用于必须比较观察到的样本分布和理论分布之间的情况。KS一次样品测试该测试用作拟合优度的测试，当样品尺寸较小时，它是理想的选择。它将具有指定分布的变量的累积分布函数进行比较。零假设假设观察到的分布与理论分布之间没有差异，并且检验统计量“ D”的值计算如下：式$ D =最大值| F_o(X)-F_r(X)| $哪里-$ {F_o(X)} $ = n个观测值的随机样本的观测累积频率分布。和$ {F...

📅  最后修改于: 2021-01-23 06:41:35        🧑  作者: Mango

分布的拖尾程度通过峰度来衡量。它告诉我们，分布在多大程度上比正态分布更容易出现离群值(较重或较轻)。三种不同类型的曲线，由Investopedia提供，如下所示-从密度图(左图)很难识别出不同类型的峰度，因为所有分布的尾部都接近于零。但是在正常的分位数-分位数图中(右图)很容易看到尾部的差异。法线曲线称为中曲曲线。如果分布的曲线比正态或中速曲线更倾向于离群(或更重尾)，则将其称为瘦角曲线。如果一条...

📅  最后修改于: 2021-01-23 06:42:01        🧑  作者: Mango

一旦使用相互关系分析确定了变量之间的关系程度，就自然可以研究关系的本质了。回归分析有助于确定变量之间的因果关系。如果可以使用图形方法或代数方法预测自变量的值，则可以预测其他变量(称为因变量)的值。图形方法它涉及绘制在X轴上具有自变量且在Y轴上具有因变量的散点图。之后，以某种方式绘制一条线，使其通过大部分分布，而其余点几乎均匀地分布在该线的两侧。回归线称为最佳拟合线，用于总结数据的总体运动。它显示了...

📅  最后修改于: 2021-01-23 06:42:15        🧑  作者: Mango

对数伽马分布是具有正形状参数$ {\ alpha，\ beta} $和位置参数$ {\ mu} $的概率密度函数。通过以下公式定义。式$ {f(x)= \ frac {e ^ {\ beta x} e ^ {\ frac {-e ^ x} {\ alpha}}} {\ alpha ^ \ beta \ Gamma(\ beta)} \\ [ 7pt] \，其中-\ infty \ gt x \ l...

📅  最后修改于: 2021-01-23 06:42:32        🧑  作者: Mango

Logistic回归是一种用于分析数据集的统计方法，在该数据集中有一个或多个确定结果的自变量。用二分变量(其中只有两种可能的结果)来衡量结果。式$ {\ pi(x)= \ frac {e ^ {\ alpha + \ beta x}} {1 + e ^ {\ alpha + \ beta x}}} $哪里-响应-特征的存在/不存在。预测变量-每种情况下观察到的数值变量$ {\ beta = 0 \...

📅  最后修改于: 2021-01-23 06:42:53        🧑  作者: Mango

Mc Nemer检验用于两个相关示例，作为事先记录个人心态的情况的一部分，然后在事实处理之后测试情绪进步的必要性(如果有)。当信息说出两个相关样本的真相时，Mc Nemer检验特别有用。在大多数情况下，此信息被用作以下情况的一部分：在监督治疗之前先记录个人的心理状态，然后在管理治疗后进行对比和调查。可以这样说，利用McNemer检验，我们可以判断使用表调节治疗后个体的举止或假设是否有任何调整，如下...

📅  最后修改于: 2021-01-23 06:43:10        🧑  作者: Mango

称为平均偏差，它定义为与平均值的偏差(忽略符号)之和除以分布中的项目数。平均值可以是均值，中位数或众数。从理论上讲，中位数是最佳选择的平均值，因为与中位数的偏差之和是最小的，前提是忽略符号。但是，实际上，算术平均值是用于计算平均值偏差的最常用平均值，并用符号$ {MD} $表示。我们将讨论计算三种类型序列的均值偏差的方法：个人数据系列离散数据系列连续数据系列个人数据系列当数据是根据个人给出的。以下...