a到b的均匀分布无偏估计

数理统计4：均匀分布的参数估计，次序统计量的分布，Beta分布

接下来我们就对除了正态分布以外的常用参数分布族进行参数估计,具体对连续型分布有指数分布.均匀分布,对离散型分布有二项分布.泊松分布几何分布. 今天的主要内容是均匀分布的参数估计,内容比较简单,读者应尝试一边阅读,一边独立推导出本文的结论.由于本系列为我独自完成的,缺少审阅,如果有任何错误,欢迎在评论区中指出,谢谢! 目录 Part 1:均匀分布的参数估计 Part 2:次序统计量 Part 3:均匀分布次序统计量与$\beta$分布 Part 1:均匀分布的参数估计一般说来,离散分布似乎比连续

C语言生成服从均匀分布, 瑞利分布, 莱斯分布, 高斯分布的随机数

用c语言产生服从均匀分布, 瑞利分布,莱斯分布,高斯分布的随机数一,各个分布对应的基本含义: 1. 均匀分布或称规则分布,顾名思义,均匀的,不偏差的.植物种群的个体是等距分布,或个体之间保持一定的均匀的间距. 2. 高斯分布, 即正态分布(Normal distribution),也称“常态分布”,又名高斯分布(Gaussian distribution),最早由A.棣莫弗在求二项分布的渐近公式中得到.C.F.高斯在研究测量误差时从另一个角度导出了它.P.S.拉普拉斯和高斯研究了它的性

div均匀分布代码实例

多个div在同一行以相同间隔分布: 这样的布局效果使用非常的频繁,也就是让多个div在一行分布,并且div于div之间的间隙是一样的,多用在对于产品的展示之用,下面就介绍一下如何实现此中布局,代码实例如下: <!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset=" utf-8"> <title>div均匀分布代码实例</title> <style type="tex

Matlab 高斯分布均匀分布以及其他分布的随机数

Matlab 高斯分布均匀分布以及其他分布的随机数 betarnd 贝塔分布的随机数生成器 binornd 二项分布的随机数生成器 chi2rnd 卡方分布的随机数生成器 exprnd 指数分布的随机数生成器 frnd f分布的随机数生成器 gamrnd 伽玛分布的随机数生成器 geornd 几何分布的随机数生成器 hygernd 超几何分布的随机数生成器 lognrnd 对数正态分布的随机数生成器 nbinrnd 负二项分布的随机数生成器 ncfrnd 非中心f分布的随机数生成器 nct

Javascript 随机数函数学习之一：产生服从均匀分布随机数

大家都知道Math.random是 javascript 中返回伪随机数的函数,但查看 MDN, The Math.random() function returns a floating-point, pseudo-random number in the range [0, 1) that is, from 0 (inclusive) up to but not including 1 (exclusive) 再看 ECMAScript 5.1 (ECMA-262) 标准,描述如下: R

excel中散点图和折线图的区别（散点图时间均匀分布）

折线图可以显示随单位(如:单位时间)而变化的连续数据,因此非常适用于显示在相等时间间隔下数据的趋势.散点图显示若干数据系列中各数值之间的关系,或者将两组数绘制为 xy 坐标的一个系列.------------------------------------在折线图中,类别数据沿水平轴均匀分布,所有值数据沿垂直轴均匀分布. 散点图有两个数值轴,沿水平轴(x 轴)方向显示一组数值数据,沿垂直轴(y 轴)方向显示另一组数值数据.散点图将这些数值合并到单一数据点并以不均匀间隔或簇显示它们.散点图通常用于

np.random.rand均匀分布随机数和np.random.randn正态分布随机数函数使用方法

np.random.rand用法觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 生成特定形状下[0,1)下的均匀分布随机数 np.random.rand(a1,a2,a3...)生成形状为(a1,a2,a3...),[0,1)之间的均匀分布随机数 np.random.rand(3,2) array([[ 0.14022471, 0.96360618], #random [ 0.37601032, 0.25528411], #random [ 0.49313049, 0.949098

理解无偏估计（unbiased estimation）

判断一个估计量“好坏”,至少可以从以下三个方面来考虑: 无偏估计有效性一致性参考内容: 如何理解无偏估计量?https://www.matongxue.com/madocs/808.html 衡量点估计量好坏的标准:https://wenku.baidu.com/view/e98b2f77f90f76c661371ae7.html

概率论中常见分布总结以及python的scipy库使用：两点分布、二项分布、几何分布、泊松分布、均匀分布、指数分布、正态分布

概率分布有两种类型:离散(discrete)概率分布和连续(continuous)概率分布. 离散概率分布也称为概率质量函数(probability mass function).离散概率分布的例子有伯努利分布(Bernoulli distribution).二项分布(binomial distribution).泊松分布(Poisson distribution)和几何分布(geometric distribution)等. 连续概率分布也称为概率密度函数(probability densit

Crossing Rivers HDU - 3232 （均匀分布）

题目大意:A,B相距D,A,B间有n条河,河宽Li,每条河上有一个速度为vi的船,在河山来回行驶,每条河离A的距离为pi,现在求从A到B时间的期望,步行速度始终为1 题目分析:首先如果全部步行则期望为D,现在每遇到一条河,求过河时间的期望,等待时间的区间为(0,2*L/v) (不用等就能走,到达河左边时船恰好走),船在每个地方都是等可能的即符合均匀分布,而均匀分布U(a,b)的数学期望为 E(x)=(a+b)/2 ,所以等待的期望就是(0 + 2*L/v) / 2 = L / v,又过河

Uniform Distribution均匀分布

sklearn实战-乳腺癌细胞数据挖掘(博主亲自录制视频教程) https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share This is a simple one: an even probability for all data values (Fig. 6.21).

text-align: justify;不能均匀分布问题

本文地址:http://www.cnblogs.com/veinyin/p/7617610.html 对于text-align来说,一般我们都是使用居中这个属性值,突然今天需要达到这样一个效果: 对,就是“上海活动”这四个字在所在的区域均匀分布 <li class="current"> <h3>上海活动</h3> <p>夜上海新景观探索</p> <div class="img"><img

无偏估计(Unbiased Estimator)

无偏估计是参数的样本估计量的期望值等于参数的真实值. 一个简单的例子(https://www.zhihu.com/question/22983179/answer/23470969): 比如我要对某个学校一个年级的上千个学生估计他们的平均水平(真实值,上帝才知道的数字),那么我决定抽样来计算. 我抽出一个10个人的样本,可以计算出一个均值.那么如果我下次重新抽样,抽到的10个人可能就不一样了,那么这个从样本里面计算出来的均值可能就变了,对不对? 因为这个均值是随着我抽样变化的,而我抽出哪10个人

常用数字信号的产生（C实现）-均匀分布&正态分布

小白博主开始学DSP之路,为了激励自己能坚持下去,写一系列博客来记录下来,也欢迎与大家一起讨论.介于我能力所限,这里学习目标定为,学习一个基础知识,写一个C语言程序实现, 最后会形成一个C的函数库,方便调用.对于学习的知识内容,不会面面覆盖,一般只学习一种实现方法,较少涉及复杂数学理论的证明,但保证有理论可以证明,可以查阅数学相关知识自寻证明. 对于所有的C程序,我会调通,供大家参考讨论,完整程序我放到github上,文章中会给出关键代码,程序只使用C语言,因为涉及数学与实现过程,C虽然繁琐,但

css实现盒尺寸重置、均匀分布的子元素、截断文本

盒尺寸重置重置盒子模型,以便width s和height s并没有受到border 还是padding他们的影响 . CSS文字折断 css实现盒尺寸重置.均匀分布的子元素.截断文本如何对多行文本进行截断? 实现文字的省略号 css实现单行.多行文本超出显示省略号纯 CSS 实现多行文字截断代码实现: html { box-sizing: border-box; } *, *::before, *::after { box-sizing: inherit; } 效果如下: 说明 box-

均匀分布（uniform distribution）期望的最大似然估计（maximum likelihood estimation）

maximum estimator method more known as MLE of a uniform distribution [0,θ] 区间上的均匀分布为例,独立同分布地采样样本 x1,x2,-,xn,我们知均匀分布的期望为:θ2. 首先我们来看,如何通过最大似然估计的形式估计均匀分布的期望.均匀分布的概率密度函数为:f(x|θ)=1θ,0≤x≤θ.不失一般性地,将 x1,x2,-,xn 排序为顺序统计量:x(1)≤x(2)≤⋯≤x(n).则根据似然函数定义,在此样本集合上的似然函

样本方差的无偏估计与（n-1）的由来

一.无偏估计所谓总体参数估计量的无偏性指的是,基于不同的样本,使用该估计量可算出多个估计值,但它们的平均值等于被估参数的真值. 在某些场合下,无偏性的要求是有实际意义的.例如,假设在某厂商与某销售商之间存在长期的供货关系,则在对产品出厂质量检验方法的选择上,采用随机抽样的方法来估计次品率就很公平.这是因为从长期来看,这种估计方法是无偏的.比如这一次所估计出来的次品率实际上偏高,厂商吃亏了:但下一次的估计很可能偏低,厂商的损失就可以补回来.由于双方的交往会长期多次发生,这时采用无偏估计,总的来说

Matlab Tricks（三十） —— 任意区间的均匀分布

matlab 的内置函数 rand返回的是 0-1 区间上的均匀分布,rand的参数多是用于设置返回的矩阵的维度大小. 如果要得到 (a, b) 区间上的均匀分布,只需对其做简单的线性变换即可: a+(b−a)⋅rand 当然对于区间关于 y 轴对称的均匀分布((−a,a))有可进一步化简为: −a+(a−(−a))⋅rand=a(2⋅rand−1)=(rand−12)⋅2⋅a (-5, 5):-5+(5-(-5))*rand, (2*rand-1)*5 (-x, x):-x+(x-(-x))*

仅用StoryBoard布局实现按钮的均匀分布

今天在做登录界面时设计的需求是,登录和取消按钮左右对称均匀分布,按钮大小不变如图屏幕宽度变化时按钮宽度不变,三个间距相等并且随屏幕变化而变化,简单的说就是按钮均匀分布,在网上查了一些资料,弄得比较乱,有storyBoard加代码实现的,感觉还得在代码中设置比较麻烦,这里自己想了方法只用storyboard来实现,实现的基本思想是在按钮色间隔中添加参考视图让它们水平宽度相等.具体做法如下: 1.给每个间隔添加一个参考视图,添加约束:高度随意固定,宽度相等,竖直位置与按钮相同 2.添加约束, 间

为什么样本方差的分母是n-1？为什么它又叫做无偏估计？

为什么样本方差的分母是n-1?最简单的原因,是因为因为均值已经用了n个数的平均来做估计在求方差时,只有(n-1)个数和均值信息是不相关的.而你的第n个数已经可以由前(n-1)个数和均值来唯一确定,实际上没有信息量.所以在计算方差时,只除以(n-1). 那么更严格的证明呢?请耐心的看下去. 样本方差计算公式里分母为的目的是为了让方差的估计是无偏的. 无偏的估计(unbiased estimator)比有偏估计(biased estimator)更好是符合直觉的,尽管有的统计学家认为让mean s

巴特西