Coursera Learner working on a presentation with Coursera logo and
Распределение Функциональная форма Среднее стандартное отклонение
гауссов
Если количество случаев огромно, то в этот момент гауссовская грузоподъемность может быть использована для отображения физических случаев. Гауссово ассигнование является бесконечной вместимостью, которая приблизительно соответствует точному биномиальному распределению поводов. Продемонстрированная гауссовская передача стандартизирована с целью, чтобы вся суммарная оценка х давала вероятность 1. Идея гауссов дает вероятность 0.683 оказаться внутри одного стандартного отклонения от среднего. Среднее значение равно a=np, где n – число случаев и p – вероятность любой количественной оценки x (эта артикуляция продолжается из биномиальной циркуляции). Кроме того, используется артикуляция со стандартным отклонением от биномиального распространения. Гауссово рассеяние обычно называют “обычным рассеянием” и регулярно изображается как “изгиб, образованный курантами”. Если вероятность одного события равна p = и есть n = событий, то значение гауссовской функции распределения при значении x = равно x 10^. Для этих условий среднее число событий и среднеквадратическое отклонение равно . Данная фигурка предназначена для оценки среднего значения и среднеквадратического отклонения, а также для определения оценки работы по распространению, если предоставляется значение x. Например, в том случае, если Вы использовали ее для оценки 100 подбрасываний монет при количестве “голов”, то в этот момент вероятность подбрасывания одиночной монеты составила бы 0,5, а средняя оценка “голов” при 100 подбрасываниях – 50. В любом случае стандартное отклонение составило бы 5, поэтому должна быть вероятность 0,683 наличия где-то в диапазоне 45 и 55 голов. Вероятность была бы около 0.08 иметь точно 50 голов. В любом случае, в случае, если вы оцениваете оценку работы по ассигнованиям для оценок от 45 до 55 и их целиком, то целое составляет 0,7295, так что это число случаев не достаточно велико, чтобы гауссовская догадка дала точные результаты. Воспроизведение подобного расположения фигур с использованием биномиальной передачи дает 0,7287, поэтому ни одна из оценок для данного примера размеров не соответствует гипотетической гауссовской проекции.

Языки

Weekly newsletter

No spam. Just the latest releases and tips, interesting articles, and exclusive interviews in your inbox every week.