同一主题的简单分析版本，建议查看:机器学习领域中假设检验的使用本文内容为在上文基础上进一步分析版本。相关：t检验t检验应用条件t检验（t-test）t-test终极指南一文详解t检验t检验，亦称studentt检验（Student'sttest），主要用于样本含量较小（例如n<30），总体标准差σ未知的正

SciTech-Mathmatics-Probability+Statistics-VII-Statistics:QuantifingUncertaintySamplingMethods(抽样方法)的原理与实践（终章）在过去的几篇文章，我们一起探索统计学的许多重要概念与方法:样本与总体，统计量、参数估计、假设检验、置信区间、ANOVA(方差分析)，RA(回归分

目录引言问题1：抽样检测方案设计问题2：生产过程中的决策决策阶段划分决策方案结果问题3：多道工序和零配件的决策生产流程决策过程问题4：基于抽样检测的重新决策动态调整次品率结论引言在2024年全国大学生数学建模竞赛B题中，企业需要对生产中的各个环节进行决策

你是否在寻找数学建模比赛的突破点？数学建模进阶思路！作为经验丰富的数学建模团队，我们将为你带来2024国赛数学建模竞赛（B题）的全面解析。这个解决方案包不仅包括完整的代码实现，还有详尽的建模过程和解析，帮助你全面理解并掌握如何解决类似问题。完整内容在文章末尾阅读全文获取！

某企业生产某种畅销的电子产品，需要分别购买两种零配件（零配件1和零配件2），在企业将两个零配件装配成成品。在装配的成品中，只要其中一个零配件不合格，则成品一定不合格；如果两个零配件均合格，装配出的成品也不一定合格。对于不合格成品，企业可以选择报废，或者对其进

原文链接：https://www.cnblogs.com/qimoxuan/articles/18399372赛题：问题1：抽样检测方案设计分析：抽样检测方案需要在保证决策准确性的同时，尽量减少检测成本。需要考虑抽样误差对决策的影响，以及如何设置抽样大小和接受/拒绝标准。解题思路：1.确定抽样方法：采用属性抽样，

前言在日常工作中，我们会对表中记录随机抽样然后探查，如何进行抽样就是本章要讲的重点。数仓中的抽样方法有很多，这里主要介绍一下：随机抽样、块抽样、桶抽样、分组抽样这四种，话不多说，直接上干货。随机抽样随机抽样就是给每行数据赋值一个随机数，排序之后进行抽样，主要分为：or

1.数据类型1.4布尔类型bool1.5网络地址类型cidr：对ip和子网掩码合法性做校验，输出时会带子网掩码inet：对ip做校验，输出时有可能带子网掩码macaddr和macaddr8：MAC地址1.5.1操作符1.5.2函数host:取ip地址SELECThost(cidr'192.168.2.0/24')text:取ip和子网掩码SE

自助抽样可以根据收集的样本推断总体的统计特征(如均值、十分位数、置信区间)。泊松自助抽样（PoissonBootstrapSampling）是一种用于统计分析中的重采样技术，特别是在机器学习和数据科学中用于模型评估和误差估计。这种方法的一个特点是保留了样本中数据点出现的自然波动，而不是像传

本章主要讲解了数据来源、调查方法、试验方法，以及数据抽样误差、非抽样误差，误差产生的原因等内容。该章内容较简单，不在仔细分析。这些也是数据来源的方法，大家可以了解。抽样误差（samplingerror）是由抽样的随机性引起的样本结果与总体真值之间的差异。影响抽样误差大小的因素

#以指数分布为例，进行接受拒绝采样#指数分布PDF=e^(-x)x>=0#我们选取x的范围为0-5，首先在x上随机生成100000个均匀分布的随机数，计算f(xi)#然后在指数分布最大值与最小值之间生成100000个均匀分布的随机数yi#比较f(xi)与yi，如果f(xi)<=yi则接受，否则不接受importnump

3.1简介t分布英文名称t-distribution，最初由英国统计学家Gosset提出。 图3.1t分布t分布是WilliamS.Gosset以笔名Student发表的论文中提出的，所以也称为Student分布。3.2性质 3.3应用3.3.1单样本t检验单样本t检验是检验一个样本平均数与一个已知的总体平均数的

一、实验目的1.加深理解抽样定理；2.加深理解脉冲幅度调制的原理。二、实验内容1. 观测PAM平顶抽样波形；2. 观测PAM自然抽样波形及解码后波形。三、实验器材1.双踪示波器；2.通信原理实验箱信号源模块、①号模块。四、实验步骤1.观测PAM平顶抽样波形（1）用示波器观测

LlaMA3系列博客基于LlaMA3+LangGraph在windows本地部署大模型（一）基于LlaMA3+LangGraph在windows本地部署大模型（二）基于LlaMA3+LangGraph在windows本地部署大模型（三）基于LlaMA3+LangGraph在windows本地部署大模型（四）基于LlaMA3+LangGraph在w

本文转自：https://blog.csdn.net/cuiyan1982/article/details/778145341.ASH日志报告详解1.1ASH报告使用ash报告，在生成ash报告之后，可以重新检索哪些标识为短暂性能问题的信息。ash报告的内容分成了以下几个部分：topeventsloadprofiletopsqltoppl/sqltopjavatopses

dataset$sample_sums()%>%range#计算并查看样本总数的范围dataset$rarefy_samples(sample.size=1000000)#执行重采样，标准化样本中的测序深度"46featuresareremovedbecausetheyarenolongerpresentinanysampleafterrandomsubsampling..."这意味着在稀

9.5之前需要写函数，暂不考虑，下面以tablesample方法为主方式一：在数据量较小的情况下使用select*fromtb_defectorderbyrandom()limit100缺点是没办法再排序，而且是全表扫描，性能较差方式二：select*fromtb_defecttablesamplesystem(0.01);system抽样方式是随机抽取表

文章目录前言什么是PPS抽样？PPS抽样的使用步骤1.确定总体2.计算个体的大小（比例）3.计算个体被选入样本的概率4.抽取样本示例前言概率比例抽样（ProbabilityProportionaltoSizeSampling，简称PPS抽样）是一种经典的抽样方法，它可以在考虑总体分布的情况下，以更高效的方

Matlab实现抽样定理-Wsine-博客园(cnblogs.com)  clearallclc%%设置原始信号%t=-0.2:0.0005:0.2;t=-0.2:(1/80):0.2;N=1000;k=-N:N;W=k*2000/N;origin=sin(2*pi*60*t)+cos(2*pi*25*t)+sin(2*pi*30*t);%

 满足不重叠的条件第二个周期的最小值大于第一个周期的最大值所以Ws-Wm>Wm 必须要带限信号要恢复要框柱一个有限的图形 低通 截取一个，红色的频率要求 

统计学是一门研究数据收集、分析、解释和推断的学科，其核心概念包括但不限于以下几点：总体与样本：总体（Population）：研究对象的全部集合，是所有可能观测值的集合。样本（Sample）：从总体中抽取的一部分观察单位，用于估计或推断总体特征。统计量与参数：统计量（Statistic）：基于样本数据计

BQB认证是一个专业的认证体系，旨在保护消费者的安全和权益，确保产品质量。它的重要性可以从以下几个方面来看：首先，BQB认证可以有效地保护消费者的安全。通过BQB认证，消费者可以确保购买的产品满足当地的安全标准，从而确保自身的安全。其次，BQB认证可以确保产品质量。BQB认证要求生产商

当使用LightGBM处理相对较少的数据时，可以考虑以下一些方法：调整参数：在训练LightGBM模型时，可以通过调整参数来适应小规模的数据集。例如，减少num_leaves、max_depth等参数，以降低模型的复杂性。使用更轻量级的模型：如果数据集很小，可以考虑使用较小规模的模型，例如降低num_leaves或使用

当使用LightGBM（一种梯度提升框架）处理相对较少的数据时，可以考虑以下一些方法：调整参数：在训练LightGBM模型时，可以通过调整参数来适应小规模的数据集。例如，减少num_leaves、max_depth等参数，以降低模型的复杂性。使用更轻量级的模型：如果数据集很小，可以考虑使用较小规模的模型，例如降低n

序贯概率比较检验sequentialprobabilityratiotest(SPRT)定义：是对于序贯抽样方案的检验方法序贯抽样方案是指在抽样时，不事先规定总的抽样个数（观测或实验次数）,而是先抽少量样本,根据其结果，再决定停止抽样或继续抽样、抽多少，这样下去，直至决定停止抽样为止。反之，事先确定抽样个