统计学笔记正态分布又称“高斯分布”,是一种常见的连续概率分布。它的概率密度函数由PDF表现:1.对称性：正态分布2.钟形曲线：它的曲线呈现类似钟形的形(bellshapedcurve)3.均值、方差和标准差：均值 (μ) 方差（σ²）标准差(σ)正态分布的方差、标准差、68-98-9

几何分布是一种离散型概率分布，在概率论与数理统计中具有重要地位。以下为你详细介绍：1.定义与背景假设进行一系列独立重复试验，每次试验只有两个相互对立的结果（如成功或失败），且每次试验成功的概率均为\(p（0<p<1）\)，失败的概率为\(1-p\)。几何分布用于描述在首次取得成功之前，所

超几何分布是一种离散概率分布，常用于描述从有限个物件（其中包含两类不同特性的物件）中不放回地抽取一定数量物件，其中某类物件出现特定个数的概率。以下从其定义、公式、特点、应用场景来详细介绍：定义：假设存在\(N\)个物件，其中有\(M\)个具有某种特征（例如次品），剩下\(N-M\)个不具有该

以下是常见概率分布及其期望和方差公式的表格：分布名称分布列或概率密度期望方差离散型分布0-1分布（两点分布或伯努利分布）\(B(1,p)\)\(p_{k}=p^{k}(1-p)^{1-k},k=0,1\)\(p\)\(p(1-p)\)二项分布\(B(n,p)\)\(p_{k}=\binom{n}{k}p^{k}(1-p)^{n-k},k=0,1,

系统的稳定型与系统函数的零极点分布有密切的关系。系统函数通常是指系统的传递函数或脉冲响应的Z变换。在连续时间系统中，我们通常使用拉普拉斯变换来分析系统的稳定性，而在离散时间系统中，我们使用Z变换。以下分别讨论连续时间系统和离散时间系统的稳定性与零极点分布的关系。系统

扩散模型在生成高质量图像领域具有显著优势，但其迭代去噪过程导致计算开销较大。分布匹配蒸馏（DistributionMatchingDistillation，DMD）通过将多步扩散过程精简为单步生成器来解决这一问题。该方法结合分布匹配损失函数和对抗生成网络损失，实现从噪声图像到真实图像的高效映射，为快速图

文章目录1概念介绍2使用方法3示例代码我们在上一章回中介绍了如何屏蔽事件关的内容,本章回中将介绍PageViewWidget.闲话休提，让我们一起TalkFlutter吧。1概念介绍我们在这里介绍的PageView是指左右滑动或者上下滑动显示不同的页面，Flutter把它封装成了独

本部分的学习参考柯熙政老师的《无限光通信中的空间光——光纤耦合技术》，为自学笔记，博客末尾附上了在学习过程中参考的博客内容。        高斯光束在光纤通信中具有广泛的应用。在光束耦合方面，高斯光束的光强分布特性使其易于与光纤进行模式匹配，从而实现高效率的光束

基础库版本分布更新时间：2024年12月23日占比低于0.01%的版本已隐藏，占比低于1%的版本以灰色显示。灰度发布中的版本也会显示。-含义同上。基础库版本安卓版本安卓用户占比iOS版本iOS用户占比总体占比3.7.28.0.5480.12%8.0.5478.77%79.75%3.7.1-

Greenplum分布键及配置规则基本概念Greenplum是分布式系统，创建表时需要指定分布键（创建表需要CREATEDBA权限），目的在于将数据平均分布到各个segment。选择分布键非常重要，选择错了会导致数据不唯一，更严重的是会造成SQL性能急剧下降。Greenplum有两种分布策略：1、hash分布Greenplum

一般会说一个向量是稀疏的，一般是指在这个向量中，只有少部分元素的绝对值比较大，其余大部分元素接近于0。Hurley以城镇居民的财富分布为例（也就是说，将所有人的财富值排在一起，组成一个向量），认为稀疏性—般具有下面六种非常有趣的性质：(1)罗宾汉效应：罗宾汉劫富济贫，而这种行为降低了财

主题模型是用于发现文档集合中隐含主题的统计模型，主题可以定义为“文档集中具有相同词境的词的集合模式”。主题模型克服了传统信息检索中文档相似度计算方法的缺点，并且能够在海量互联网数据中自动寻找出文字间的语义主题。最著名的主题模型是LDA（LatentDirichletAllocation）潜在

贝叶斯分布理论是统计推断的重要分支，其核心思想是利用贝叶斯定理，将先验知识与新观测数据结合，从而动态更新对未知参数的认识。这一理论框架以概率为基础，特别适合处理不确定性问题，在统计学及相关领域中具有重要地位。贝叶斯推断的一大优势是其计算上的简化性，尤其是通过共轭分布的应

1.背景与目标在许多应用场景中，我们需要对某个复杂概率分布p(x)p(x)p(x)进行

GaussDB数据库技术解读——分布式执行分布式执行主要为分布式数据库提供一套完备的支撑数据跨节点交换，协同计算的计算框架，能够支撑位于不同地点的许多计算分片机通过网络互相连接，共同组成一个完整的、全局的逻辑上集中、物理上分布的大型数据库，数据的分布式切片方式从大的分类上

GaussDB技术解读高性能——分布式优化器分布式数据库场景下表分布在各个节点上，数据的本地性DataLocality是分布式优化器中生成执行计划时重点考虑的因素，基于ShareNothing的分布式数据库中有一个很关键概念就是“移动数据不如移动计算”，之所以有数据本地性就是因为数据在网络中

目录中心极限定理抽样分布卡方分布t分布F分布正态总体的【样本均值】与【样本方差】的分布中心极限定理【中心极限定理】设随机变量\(X_k(k=1,2,...,n)\)相互独立且服从同一分布，数学期望\(E(X_k)=\mu\)，方差\(D(X_k)=\sigma^2\)，当\(n\)充分大时，有\(\frac{\bar{X}-\mu}{

数据的分布和映射是数据分析中的两个重要概念。它们帮助我们理解数据的特征，并为后续的数据处理和分析提供基础。数据的分布定义：数据的分布描述了数据集中每个值出现的频率或概率。它提供了数据集的形状、中心趋势和离散程度的信息。目的：通过分析数据的分布，我们可以了解数据的特

第一章基本概念141.1统计结构141.1.1统计结构211.1.2乘积结构与重复抽样结构221.1.3可控结构231.2常用分布族201.2.1Gamma分布族201.2.2Beta分布族221.2.3FisherZ分布族231.2.4t分布族241.2.5多项分布族271.2.6多元正

封面1目录10第一章统计中的常用分布371.1常用离散型分布371.1.1单点分布371.1.2两点分布371.1.3均匀分布371.1.4二项分布381.1.5超几何分布391.1.6几何分布391.1.7负二项分布401.1.8泊松分布401.1.9对数分布411.2

封面1目录7第一章预备知识9第一节事件和概率9第二节随机变量及其分布24第三节随机变量的特征数32第四节矩母函数与特征函数44第五节随机向量及其分布48第六节随机变量函数的分布61第七节分布参数的估计和检验66第二章离散型随机变量的分布

t分布定义设随机变量\(X_1\)与\(X_2\)独立且\(X_1\simN(0,1)\)，\(X_2\sim\chi^2(n)\)，则称\(t=\frac{X_1}{\sqrt{X_2/n}}\)的分布为自由度为\(n\)的\(t\)分布，记为\(t\simt(n)\)。密度函数。由标准正态密度函数的对称性知，\(X_1\)与\(-X_1\)有相同分布，从而t与-t有相同

在现代技术领域算法决策优化已成为核心竞争力。Meta通过广告位置优化提升点击率，Netflix利用缩略图优化提升用户参与度，亚马逊依靠产品推荐系统提升销售额——这些优化的背后都采用了基于Beta分布的汤普森采样算法。在各类决策系统中，探索与利用的平衡是一个根本性挑战。例如推荐系

知识：上分位点注：分位点是一个数，χ2\chi^2χ2分布若X

三大分布0.简介卡方分布$\chi^2$分布统计量的构造：\[\chi^2=x_1^2+x_2^2+\cdots+x_n^2\]抽样分布密度函数：\[p(y)=\frac{1}{\Gamma\left(\frac{n}{2}\right)2^{n/2}}y^{\frac{n}{2}-1}e^{-\frac{y}{2}}\quad(y>0)\]期望：\[n\]方差：\[2n\]F分