Так как случайная величина может принимать различные значения , в зависимости от того, какой исход ``виртуального'' эксперимента ( 1.3) будет разыгран, то с разных точек зрения удобно иметь числовую характеристику, имеющую смысл ``среднего значения'' случайной величины. Определение 2.3 Математическим ожиданием случайной величины...
Иногда исследователь ставит перед собой более конкретную проблему: как, основываясь на выборке, оценить интересующие его числовые характеристики неизвестного распределения, не прибегая к приближению этого распределения как такового, то есть без построения выборочных функций распределения, гистограмм и т.п. В данном параграфе мы обсудим простые...
Центральной проблемой прикладной статистики является проблема принятия статистических гипотез. Долгое время считалось, что эта задача не может быть решена. Ситуация изменилась с появлением метода собственных координат. Это очень красивый и мощный инструмент структурного исследования сигнала, позволяющий увидеть больше, чем доступно методами современной прикладной статистики. В статье рассмотрены вопросы практического использования данного метода и приведены программы на языке MQL5. Рассмотрена задача идентификации функций на примере распределения, полученного Хилхорстом и Шером.
我听说还有一个优点--标准偏差对排放更敏感。因此，让我们全世界团结起来，去推广的不是差值的平方，而是例如四等分的差值。这种平均 "四度 "偏差肯定也是有区别的，甚至比标准偏差对异常值更敏感。
在我看来，正如罗什所说，差值的平方来自"我们空间代数的属性"，即来自线性空间的度量（向量间的距离）。但谁说所有样本都属于线性空间呢？
当然可以。问题是什么时候以及为什么要使用这些估计值。在某种程度上，讨论中经常出现"但他用一个斯科超越了布林"这样的肯定句。为什么是斯科？为什么是一个？我猜你喜欢 68% 这个数字）。
下面是你提到的资料 中关于手指的一个例子。普通骰子上边掉出的数字的数学期望值。如果用算术平均数来计算，就是 3.5。
这个数字对你来说意味着什么？
如果：
在我看来，所有这些通过算术平均值和 sco 估算期望值和偏差的方法都是对均匀分布和正态分布的误解。
我还听说还有一个优点--标准偏差对排放更敏感。
完全正确，因此最好以某种方式证明误差率的选择是合理的。例如
使用 RMS（标准偏差）而不是 WMS（模均偏差）的原因是，必须更加重视质控值中远离其 MO（矩阵期望值）的离群值。
我们还可以使用误差的二次正态。一般形式为Abs(Func(Error))。不过，我们已经开发出了大量高效的分析方法和算法，这些方法和算法正是针对二次常模开发的，而二次常模的特性（从矩阵的角度来看）是非常显著的。
下面是您提到的资料 中关于手指的一个例子。落在普通骰子顶边的数字的数学期望值。如果以算术平均数计算，则为 3.5。
这个数字对你来说意味着什么？
如果：
对于均匀分布和正态分布来说，我认为所有这些通过平均值和 Sko 估算期望值和偏差的方法都有些牵强。
我提供了本资料中另一页 的链接来回答具体问题。
当我们处理骰子时，我们处理的是一个随机变量，其参数不应作为样本进行估计。在本例中，随机变量（骰子）的期望为 3.5。离散型随机变量的期望值的计算公式与算术平均数不同。在这种情况下，这些值正好重合，因为从骰子的每一面落下的概率是相同的。
最初的问题是什么？
应该有很多算法来确定 mod，所以通用自行车在这里没有用。
您应该多看看例子，看看您想得到什么，不想得到什么。
我喜欢这篇文章。
文章通俗易懂，包含足够的信息。
而且，从标题来看，这篇文章并没有故弄玄虚。
我看不出这篇文章有什么用。电视上的一些陈词滥调。如果这篇文章不是刊登在一个半商人的专业网站上，我还可以保持沉默。但考虑到这个网站，我想指出以下几点。
有一门测量、分析和预测经济数据的科学。这就是计量经济学。它与统计学有着血缘关系，但也有显著区别。
1.对于交易者来说，如果预测不能从分析中得出，那么分析本身就没有价值。这篇文章完全没有提到预测。
2.计量经济学最初是从经济序列的非平稳性出发的。如果人们至少能记住它，把它牢记在心，那么关于基本统计学的故事就不会那么美好了：对于非平稳序列，在应用摩、方差等基本概念时会有很多保留。无论如何，我们都应该心存疑虑。例如，对于非平稳序列，均值并不一定会趋近于 mo。我说的根本不是相关性。
3. 计量经济学基于非常短的样本--几十个观测值。它对多年的平均值不感兴趣，因为这样的平均值也意味着几年来一直处于一种姿势。在危机中，对 计算结果的估算 变得非常重要。正是估算结果从根本上区分了电视与统计，尤其是计量经济学。
学校文章。专门学校的水平，甚至不是学院的初级课程。