置信区间，置信水平／置信度

综合程序运行情况,样本调查中,结合成本因素,1000人样本足够. 1000人样本可以满足95%置信度,d=3%偏离程度,标准误差1.5% 精确情况: 99%置信度,d=3%偏离程度,标准误差1%,样本数要求2000人左右(精确值1842). #coding=-utf8#计算最小样本#计算置信区间#非精确计算值,而是最大样本估算 #68%置信区间,置信度(d)=1*标准误(se)# 95%置信区间,置信度(d)=2*标准误(se)#99%置信区间,置信度(d)=3**标准误(se) import

假设有两个分类器A,B.A在1000个样本的集合上有75%的准确率:B在200个样本的集合上有85%的准确率.我们要怎样评价这两个分类器的效果? 这就是这里要讨论的分类器效果分析. 抛硬币的例子 硬币正面的概率为50%,那么做N次随机试验,也就是N次的伯努利试验.根据概率的知识,我们知道,正面硬币个数X满足B(0.5N,0.5*0.5*N)的伯努利分布. 再根据大数定理,假设N足够大,那么X满足N(0.5N,0,5*0,5*N)的正态分布. 准确率acc=X /N,我们可以得出acc的分布: a

构建有效模型 与所有地统计插值方法一样,区域插值中的预测准确性取决于模型的准确性.了解此事项后,在地统计向导 中构建有效模型时应多加注意. 由于 ArcGIS Geostatistical Analyst 扩展模块中的区域插值是通过克里金框架实现的,因此交互式变异分析是构建模型的重要步骤.通常很难从视觉上判断协方差曲线的质量,因此为每个经验协方差(下图中的蓝十字)提供了置信区间(下图中的红色垂直线段).如果正确指定了协方差模型,预计有 90% 的经验协方差落在置信区间内.在下图中,12 个经验协

与所有地统计插值方法一样,区域插值中的预测准确性取决于模型的准确性.了解此事项后,在地统计向导 中构建有效模型时应多加注意. 构建有效模型 与所有地统计插值方法一样,区域插值中的预测准确性取决于模型的准确性.了解此事项后,在地统计向导 中构建有效模型时应多加注意. 由于 ArcGIS Geostatistical Analyst 扩展模块中的区域插值是通过克里金框架实现的,因此交互式变异分析是构建模型的重要步骤.通常很难从视觉上判断协方差曲线的质量,因此为每个经验协方差(下图中的蓝十字)提供了置

柱状图用于反映数值变量的集中趋势,用误差线估计变量的差值统计.理解误差线有助于我们准确的获取柱状图反映的信息,因此打算先介绍一下误差线方面的内容,然后介绍一下利用seaborn库绘制柱状图. 1.误差线的理解 误差线源于统计学,表示数据误差(或不确定性)范围,以更准确的方式呈现数据.当label上有一组采样数据时,一般将这组数据的平均值作为该label上标注的值,而用误差线表示该均值可能的误差范围.误差线可以用标准差(standard deviation,SD).标准误(standard err

置信区间 置信区间的前提:数据必须服从正态分布 置信区间:分析——描述性统计——探索——统计——描述性——设置置信区间的置信度——继续——选择变量——确定 均值的95%置信区间的含义:如果我们从一个总体中重复抽取容量为n的样本100个,那么从这100个样本均值置信区间中,至少有95个会包含总体均值 假设思想 假设检验的思想:反证法及小概率原理 假设检验有可能犯两类错误 第一类错误:原假设正确,而错误的拒绝了他 及拒真的错误 第二类错误:原假设不正确,而错误的没有拒绝他 ,及受伪错误 假设思想俗称

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

本文将介绍利用蒙特卡罗方法对误码率进行仿真的基本原理和基本原则. 1. 简介     误码率是通信系统性能评价的一个重要指标,在给定信道.编译码方式下,误码率是一个固定取值.少部分情况下,可以通过理论推导得到理论的误码率,但是在大多数情况下,理论误码率无法推得,这时往往考虑采用蒙特卡罗方法对误码率进行仿真.(误比特率.误码率同理)     蒙特卡罗方法是一种通过随机采样获得数值解的一类计算方法.误码率,即给定条件下传输的错误概率,可以近似计算为错误码数和总码数之间的比值,因此很容易通过蒙特卡罗方

在第一篇打分系统漫谈1 - 时间衰减我们聊了两种相对简单的打分算法Hacker News和Reddit Hot Formula,也提出了几个这两种算法可能存在的问题,这一篇我们就其中的两一个问题进一步讨论: 如何综合浏览量和点赞量对文章进行打分[期望效用函数->点赞率] 如何解决浏览量较小时,点赞率不置信的问题[wald Interval -> wilson] Reddit Hot Formula? 期望效用函数! 让我们从上一篇我们提到的Reddit Hot Formula来说起,抛开文章质