通过考虑估算中的不确定性和风险,可以提高持续时间估算的准确性. 最可能时间(tM):基于最可能获得的资源.最可能取得的资源生产率.对资源可用时间的现实预计,资源对其他参与者的可能依赖关系及可能发生的各种干扰等,所估算的活动持续时间,这里简写为M 最乐观时间(tO): 基于活动的最好情况所估算的活动持续时间,这里简写为O 最悲观时间(tP): 基于活动的最差情况所估算的活动持续时间,这里简写为P 期望值:Te=(P+4M+O)/6         标准差:δ=(P-O)/6         方差:

/// <summary> /// 提供正态分布的数据和图片 /// </summary> public class StandardDistribution { /// <summary> /// 样本数据 /// </summary> public List<double> Xs { get; private set; } public StandardDistribution(List<double> Xs) { this.Xs

一.准备工作 活动持续时间的估算属于PMBOK中第六章项目时间管理中第五节6.6估算活动持续时间的内容. 三点估算是6.5和7.2(估算成本)中应用到的一种工具和技术.数据流向图参考如下: 其应用到的工具和技术有:专家判断.类比估算.参数估算.三点估算.群体决策技术.储备分析. 三点估算在其中属于一种较易实现和比较准确的一种算法. 三点估算又分为:三角分布(tE = ( tO +tM +tP) / 3)和贝塔分布(tE = (tO + 4 * tM + tP) / 6). 那么这两种方法应如何取

code{white-space: pre;} pre:not([class]) { background-color: white; }if (window.hljs && document.readyState && document.readyState === "complete") { window.setTimeout(function() { hljs.initHighlighting(); }, 0);} .main-container

三点估算是PMP考试中的必考题目,每次约2-4道题目.现在就三点估算和PERT技术做详细讲解,以飨读者. 通过考虑估算中的不确定性和风险,可以提高活动持续时间估算的准确性.这个概念起源于计划评审技术(Project Evaluation and Review Technique,PERT).PERT经常使用3种估算值来界定活动持续时间的近似区间,其关系如下: 最可能时间(tE).活动的持续时间估算. 最可能时间(tM).基于最可能获得的资源.最可能取得的资源生产率.对资源可用时间的现实预计.资源

[译文]利用STAN做贝叶斯回归分析:Part 2 非正态回归 作者 Lionel Hertzogn 前一篇文章已经介绍了怎样在R中调用STAN对正态数据进行贝叶斯回归.本文则将利用三个样例来演示怎样在R中利用STAN拟合非正态模型. 三个样例各自是negative binomial回归(过离散的泊松数据).gamma回归(右偏的连续数据)和beta-binomial回归(过离散的二项数据). 相关的STAN代码及一些说明会贴在本文末尾. 负二项回归 泊松分布经常使用于计数数据建模,它如果了数据

本节内容 1:样本估计总体均值跟标准差,以及标准误 2:中心极限定理 3:如何查看数据是否是正态分布QQ图 4:置信区间的理解跟案例 5:假设检验 参考文章: 假设检验的学习和理解 一.样本估计总体均值跟标准差 多组抽样 估计总体均值 = mean(多组的各个均值) 估计总体标准差 = sd(多组的各个标准差) 标准误 = sd(多组的各个均值) 一组抽样 估计总体均值 = mean(一组的均值) 估计总体标准差 = sd(一组的标准差) 标准误 = 估计的标准差/ sqrt(n) 标准误: 真

假设检验的基本思想 若对总体的某个假设是真实的,那么不利于或者不能支持这一假设的事件A在一次试验中是几乎不可能发生的:如果事件A真的发生了,则有理由怀疑这一假设的真实性,从而拒绝该假设: 假设检验实质上是对原假设是否正确进行检验,因此检验过程中要使原假设得到维护,使之不轻易被拒绝:否定原假设必须有充分的理由.同时,当原假设被接受时,也只能认为否定该假设的根据不充分,而不是认为它绝对正确 ks 检验 ks 检验分为 单样本 和两样本 检验: 单样本检验 用于 检验 一个数据的观测分布 是否符合 某

来源:丁香园论坛:SPSS上的把非正态分布数据转换为正态分布数据 一楼 可以应用变量变换的方法,将不服从正态分布的资料转化为非正态分布或近似正态分布.常用的变量变换方法有对数变换.平方根变换.倒数变换.平方根反正玄变换等,应根据资料性质选择适当的变量变换方法. 对数变换 即将原始数据X的对数值作为新的分布数据: X'=lgX 当原始数据中有小值及零时,亦可取X'=lg(X+1) 还可根据需要选用X'=lg(X+k)或X'=lg(k-X) 对数变换常用于(1)使服从对数正态分布的数据正态化.如环境

opencv3.0版本中,实现正态贝叶斯分类器(Normal Bayes Classifier)分类实例 #include "stdafx.h" #include "opencv2/opencv.hpp" using namespace cv; using namespace cv::ml; int main(int, char**) { , height = ; Mat image = Mat::zeros(height, width, CV_8UC3); //创

正态检验与R语言 1.Kolmogorov–Smirnov test 统计学里, Kolmogorov–Smirnov 检验(亦称:K–S 检验)是用来检验数据是否符合某种分布的一种非参数检验,通过比较一个频率分布f(x)与理论分布g(x)或者两个观测值分布来判断是否符合检验假设.其原假设H0:两个数据分布一致或者数据符合理论分布.拒绝域构造为:D=max| f(x)- g(x)|,当实际观测值D>D(n,α)则拒绝H0,否则则接受H0假设.由于KS检验不需要知道数据的分布情况,在小样本的统计分

三点估算:悲观36天,可能21天,乐观6天.在16至26天内完成的概率是多少?这个算法是PERT估算最终估算结果=(悲观工期+乐观工期+4×最可能工期)/6=(36+6++4*21)/6=21标准差=(悲观-乐观)/6=(36-6)/6=5带入公司计划PERT估算结果为:(36+21*4+6)/6=21带入公式计算标准差为:(36-6)/6=5所以根据正太分布:16(21-5)~26(21+5)这个区间范围内的概率都是68.26%.注:在正负一个标准差的概率有 68.26%.正态分布公式. 具体

检验模型是否满足正态性假设的方法: 1.正态概率图 这是我编写的画正态概率图的函数: #绘制正态概率图 plot_ZP = function(ti) #输入外部学生化残差 { n = length(ti) order = rank(ti) #按升序排列,t(i)是第order个 Pi = (order-1/2)/n #累积概率 plot(ti,Pi,xlab = "学生化残差",ylab = "百分比") #画正态概率图 #添加回归线 fm = lm(Pi~ti)

5 估计量和估计值是什么? 估计量不是估计出来的量,是用于估计的量. 估计量:用于估计总体参数的随机变量,一般为样本统计量.如样本均值.样本比例.样本方差等.例如:样本均值就是总体均值的一个估计量. 估计值就是估计出来的数值. 可以在点估计上使用样本方差估计总体方差吗? 可以,是无偏的. 置信度与置信水平的关系? 置信度是0.05,置信水平是0.95 来自非正态的小样本如何处理? 按照样本原生分布处理 两总体均值之差两种方差情况下的自由度? 使用t分布的动机是什么? 抽样分布正态,但是总体方差未

目录 前言 一.算法介绍 二.核心算法 1. 公式 2.python实现 总结 前言 使用python简单实现机器学习中正态方程算法. 一.算法介绍 与梯度下降算法相比,正态方程同样用于解决最小化代价函数J,不同的是,梯度下降算法通过迭代计算获得最小J的theta值,而正态方程则是通过直接对J进行求导,直接获得满足条件的theta值. 二.核心算法 1. 公式 正态方程通过矩阵运算求得theta. X为数据集中x的矩阵,y为数据集中y的矩阵. 2.python实现 import numpy as

静态页面: <input class="btn btnStyle " value="提 取" type="button" ng-click="TQZJDFG() " /> controllers中的方法: $scope.TQZJDFG = function () { //可以将此参数传递到所弹出的摸态框的控制器中 var data = { 'name': 1, 'age': 20 } var modalInstan

1. tf.layers.conv2d(input, filter, kernel_size, stride, padding) # 进行卷积操作 参数说明:input输入数据, filter特征图的个数,kernel_size卷积核的大小,stride步长,padding是否补零 2. tf.layers.conv2d_transpose(input, filter, kernel_size, stride, padding) # 进行反卷积操作 参数说明:input输入数据, filter特

链接: http://stackoverflow.com/questions/2328258/cumulative-normal-distribution-function-in-c-c http://www.johndcook.com/blog/cpp_phi/ 个人使用的是如下的代码: static double CND(double d) { const double A1 = 0.31938153; const double A2 = -0.356563782; const double

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