问题 求100以内所有奇数的和，存于字变量X中。 代码 data segment x dw ? data ends stack segment stack db 100 dup(?)...注释：在debug中显示的是十六进制，可以看到bx中为09c4 换算成10进制 ? 手算是不可能的，这辈子都不可能手算，哈哈哈哈哈
渐近地，我们知道 因此，方差矩阵的近似将基于通过插入参数的估计量而获得。 然后，由于作为渐近多元分布，参数的任何线性组合也将是正态的，即具有正态分布。所有这些数量都可以轻松计算。...---- 01 02 03 04 增量法 实际上，使用表达式作为置信区间不会喜欢非中心区间。因此，一种替代方法是使用增量方法。...我们可以使用一个程序包来计算该方法，而不是在理论上再次写一些东西， > P1 $fit 1 155.4048 $se.fit 1 8.931232 $residual.scale [1] 1 增量法使我们具有...（渐近）正态性，因此一旦有了标准偏差，便可以得到置信区间。...$fit+1.96*P2$se.fit) 1 173.9341 > P1$fit+1.96*P1$se.fit 1 172.9101 bootstrap技术 第三种方法是使用bootstrap技术基于渐近正态性
临界点 （f'(x) =0, 或者 不存在） 如果 在临界点c上 f'(x) 先正再负， 则有 最大值 如果 在临界点c上 f'(x) 先负再正， 则有 最小值 特别注意：在点c的一阶求导 = 0，...凹度 和 拐点 如果一个区间一直 f''(x) > 0 ， 则图像 凹向上 如果一个区间一直 f''(x) < 0 ， 则图像 凹向下 （H）Sketch the Curve， 画曲线 注意上面提到的所有点和情况...（B）Intercepts， 截距 x和y的截距都为0 （C）Symmetry， 对称 由 f(-x) = f(x)， 知道是 偶函数， 关于y轴对称 （D）Asymptotes， 渐近线...有上面的导数结果，容易看出，只有 f(0) 这一个临界点 并且， 拐点的导数值 是 从正到负， 所有 有局部最大值 （G）Concavity and Points of Inflection，...---- Slant Asymptotes 偏渐近线 其实，上面（D）Asymptotes， 渐近线 的第3个，也提到了 Slant Asymptotes 偏渐近线 这里我们给出定义： ?
渐近地，我们知道 因此，方差矩阵的近似将基于通过插入参数的估计量而获得。 然后，由于作为渐近多元分布，参数的任何线性组合也将是正态的，即具有正态分布。所有这些数量都可以轻松计算。...， 一旦我们有了标准偏差和正态性，就得出了置信区间，然后，取边界的指数，就得到了置信区间 > segments(30,exp(P2$fit-1.96*P2$se.fit),+ 30,exp(P2$fit...增量法 实际上，使用表达式作为置信区间不会喜欢非中心区间。因此，一种替代方法是使用增量方法。...我们可以使用一个程序包来计算该方法，而不是在理论上再次写一些东西， > P1$fit1155.4048$se.fit18.931232$residual.scale[1] 1 增量法使我们具有（渐近）正态性...+1.96*P2$se.fit)1173.9341> P1$fit+1.96*P1$se.fit1172.9101 bootstrap技术 第三种方法是使用bootstrap技术基于渐近正态性（仅50个观测值
0、1不表示数的大小，而是代表两种不同的逻辑状态。正、负逻辑规定：正逻辑体制规定：高电平为逻辑1，低电平为逻辑0。负逻辑体制规定：低电平为逻辑1，高电平为逻辑0。...真值表是把逻辑变量的所有取值及其对应的结果构成的一个二维表格。...消项公式)AB+A'C+BC=AB+AC(A+B)(A'+C)(B+C)=(A+B)(A'+C)该定律说明当表达式中某个变量以原变量和反变量的形式出现在两项中时，该两项的其他变量组成的第三项是多余的，可以去掉...反演规则当已知一个逻辑函数 F，要求 ¬F 时，只要把 F 中的所有 变成 +，+ 变成 ，0 变成 1，1 变成 0，原变量变成反变量，反变量变成原变量，即得 ¬F。...最大项编号任何一个最小项用 Mi表示，M表示最大项，下标i为使该最小项为0的变量取值所对应的等效十进制数。
0、1不表示数的大小，而是代表两种不同的逻辑状态。 正、负逻辑规定： 正逻辑体制规定：高电平为逻辑1，低电平为逻辑0。 负逻辑体制规定：低电平为逻辑1，高电平为逻辑0。...真值表是把逻辑变量的所有取值及其对应的结果构成的一个二维表格。...对偶规则 设 F 是一个逻辑函数式，如果将 F 中的所有的 * 变成 +，+ 变成 *，0 变成 1，1 变成 0，而变量保持不变。...反演规则 当已知一个逻辑函数 F，要求 ¬F 时，只要把 F 中的所有 * 变成 +，+ 变成 *，0 变成 1，1 变成 0，原变量变成反变量，反变量变成原变量，即得 ¬F。...最大项编号 任何一个最小项用 Mi表示，M表示最大项，下标i为使该最小项为0的变量取值所对应的等效十进制数。
渐近地，我们知道 因此，方差矩阵的近似将基于通过插入参数的估计量而获得。 然后，由于作为渐近多元分布，参数的任何线性组合也将是正态的，即具有正态分布。所有这些数量都可以轻松计算。...---- 增量法 实际上，使用表达式作为置信区间不会喜欢非中心区间。因此，一种替代方法是使用增量方法。...（渐近）正态性，因此一旦有了标准偏差，便可以得到置信区间。...$fit+1.96*P2$se.fit) 1 173.9341 > P1$fit+1.96*P1$se.fit 1 172.9101 bootstrap技术 第三种方法是使用bootstrap技术基于渐近正态性...GLMM）和线性混合模型（LMM） R语言基于copula的贝叶斯分层混合模型的诊断准确性研究 R语言如何解决线性混合模型中畸形拟合(Singular fit)的问题 基于R语言的lmer混合线性回归模型
13.渐近线的求法 (1)水平渐近线 若 ? ，或 ? ，则 ? 称为函数 ? 的水平渐近线。 (2)铅直渐近线 若 ? ，或 ? ，则 ? 称为 ? 的铅直渐近线。...(3)斜渐近线 若 ? ，则 ? 称为 ? 的斜渐近线。 14.函数凹凸性的判断 Th1: (凹凸性的判别定理）若在I上 ? （或 ? ），则 ? 在I上是凸的（或凹的）。...的各阶顺序主子式全大于零 ? 的所有特征值大于零 ? 的正惯性指数为 ? ? 存在可逆阵 ? 使 ? ? 存在正交矩阵 ? ，使 ? 其中 ? 正定 ? 正定； ? 可逆； ? ，且 ? 。...独立为上述5个条件中任何一个成立的充分条件，但非必要条件。 数理统计的基本概念 1.基本概念 总体：研究对象的全体，它是一个随机变量，用 ? 表示。 个体：组成总体的每个基本元素。...的 ? 分位数 3.正态总体的常用样本分布 (1) 设 ? 为来自正态总体 ? 的样本， ? 则： ? 或者 ? ? ? 4) ? 4.重要公式与结论 (1) 对于 ? ，有 ?
考虑如下表达式： 这是 Lp 范数的定义，当 p 趋向于正无穷时，上述表达式的极限是： 也就是 n 个绝对值中的最大值。...根据这个猜测，我们只要能知道多面体各个面的平面方程，就能类比的求得类似上述立方体的“多面体渐近方程”。...±1 可以由一个法向量得到两个相对的面的方程： 然后就可以根据这个求八面体渐近方程了： 正十二面体 正十二面体的法向量： 化简并去除方向刚好相反的： 隐函数表达式： 为了计算方便，我们用数值近似取代根号形式...： 绘制正二十面体的曲面方程： 复合多面体 从上面的计算可以看到，根据猜测做的推论基本上是对的：确实据此得到了各种正多面体的渐近方程并成功绘制了出来。...正四面体 计算正四面体的法向量： 化简： 如果用之前的高次方程的方法，那么只能得到一个朝向比较特别的正八面体，因为每个法向量都生成了两个平面： 而改用指数，则可得到如下表达式： 以此作为隐函数果然可以画出正四面体
注意： 当都为正数或负数时，向下取整 当一正一负时，向上取整 #include int main() { printf("%d\n", 3 / 2);//1 printf...：逻辑取反运算符（改变单个表达式的真假）。 && ：逻辑与运算符，就是并且的意思（两侧的表达式都为真，则为真，否则为假）。...逻辑或运算符 || 就是或运算符，也就是或者的意思， || 也是⼀个双⽬操作符，使⽤的⽅式是 a || b ， || 两边的表达式只要有⼀个是真，整个表达式就是真，两边的表达式都为假的时候，才为假。...= 不相等运算符 关系表达式通常返回 0 或 1 ，表⽰真假。 C语⾔中， 0 表⽰假，所有⾮零值表⽰真。⽐如， 20 > 12 返回 1 ， 12 > 20 返回 0 。...(i < j) < k 上⾯式⼦中， i 变量 k 进⾏⽐较。如果想要判断变量 j 的值是否在 i 和 k 之间，应该使⽤下⾯的写法。
如果数据集有1-n个独立同分布的(iid)随机变量，X₁至Xₙ，与观察到的数据 x₁ 到 xₙ 相关，我们就有似然函数的数学表达式： 这可以很好地概念化似然函数——但是我们如何将其分解为可以从数据中计算出来的东西呢...换句话说，我们怎样才能找到最大化我们的似然函数的θ，并且确认他是最大化的？ 给定： 那么： 因为所有随机变量作为观察数据值的概率等于每个随机变量作为每个数据值的概率（因为它们是独立同分布的）。...泊松分布示例 我们继续使用上面已经建立的泊松分布作为示例。给定数据集X₁…Xₙ，这是i.i.d.，我们认为它来自泊松(λ)分布，λ的MLE是多少?分布中的λ参数的最大似然估计是什么?...n很大，估计与θ相差很大的概率很小。 因为MLE是它所估计的参数的一致估计： 这告诉我们什么？数据集越大，MLE 估计越准确。 2. MLE 是渐近正态的。...最后还使用了一个从泊松分布计算 MLE 的示例，并解释了 MLE 的两个重要属性，即一致性和渐近正态性。希望这对任何学习统计和数据科学的人有所帮助！ 编辑：黄继彦
如果数据集有1-n个独立同分布的(iid)随机变量，X₁至Xₙ，与观察到的数据 x₁ 到 xₙ 相关，我们就有似然函数的数学表达式： 这可以很好地概念化似然函数——但是我们如何将其分解为可以从数据中计算出来的东西呢...换句话说，我们怎样才能找到最大化我们的似然函数的θ，并且确认他是最大化的？ 给定 那么 因为所有随机变量作为观察数据值的概率等于每个随机变量作为每个数据值的概率（因为它们是独立同分布的）。...泊松分布示例 我们继续使用上面已经建立的泊松分布作为示例。给定数据集X₁…Xₙ，这是i.i.d.，我们认为它来自泊松(λ)分布，λ的MLE是多少?分布中的λ参数的最大似然估计是什么?...2、MLE 是渐近正态的 这意味着如果 MLE 估计器正在估计 θ₀（是参数 θ 的真实总体值），那么随着 n 增加到 ∞， 要查找µ和σ2，可以使用Fisher Information等其他技术，它告诉我们更多关于...最后还使用了一个从泊松分布计算 MLE 的示例，并解释了 MLE 的两个重要属性，即一致性和渐近正态性。希望这对任何学习统计和数据科学的人有所帮助！
在各资产正态性假设的前提下，可以知道资产组合也服从正态分布，并且均值与协方差阵已在1,2中计算得到 在已知组合中各但资产权重w的情况下，根据下式计算组合VaR ?...但需要说明的是，多元t分布和多元渐近t分布都没有边际分布和线性组合依然多元t或者多元渐近t的性质。...此外，多元正态假设所有的单个资产都是正态分布，多元t分布和多元渐近t分布的边际分布并非t分布或者渐近t分布，而不同的资产可能服从不同的分布，需要用不同方法去建模，已有的多元分布都不能满足这一条件，这是之前方法的另一局限性...VaR估计思路 从之前的叙述中可以看出，通过copula函数得到的组合分布函数没有非常好的解析表达式，所以直接通过定义计算VaR的方法行不通，一般采取与蒙特卡洛方法相结合的方式，生成给定copula函数下的随机数...综上，可以将Copula函数估计VaR的过程总结如下 选择copula函数，估计参数 第一步：根据单变量模型对所有单资产进行建模，估计分布函数F； 第二步：根据所有的分布函数F和给定copula函数，最大化对数似然函数估计参数
而其中一个重要的特性就是 Lambda 表达式能够捕获局部变量。那么，C++中的 Lambda 表达式究竟能否捕获局部变量的引用呢？这是一个值得深入探讨的问题。...C++中 Lambda 表达式的捕获方式主要有值捕获和引用捕获两种。 值捕获：这种方式会在 Lambda 表达式创建时，将外部变量的值复制一份到 Lambda 表达式内部。...，可以直接在表达式内部使用这些变量，使代码更加简洁直观。...例如，在一个定时器的实现中，可以使用 Lambda 表达式捕获局部变量，在定时器触发时对这些变量进行操作。...Lambda 表达式捕获局部变量引用的潜在风险 悬空引用问题：由于 Lambda 表达式可以在函数结束后继续存在，如果在 Lambda 表达式中捕获了局部变量的引用，而在 Lambda 表达式执行时，这些局部变量已经被销毁
所谓问题输入规模是指输入量的多少」。 函数的渐进增长 函数的渐近增长是指当自变量趋近于正无穷时，函数增长的趋势。...通俗来说，可以想象一条直线在平面上向右无限延伸，而函数就是这条直线上的一个点，当自变量趋近于正无穷时，函数的值会随着自变量的增加而增加。而函数的渐近增长就是描述这个增长的速度和趋势。...举个例子，如果一个函数的渐近增长是线性的，那么当自变量增加一单位时，函数的值也会增加一单位，这种增长趋势可以用直线来描述。...而如果一个函数的渐近增长是指数级的，那么当自变量增加一单位时，函数的值会增加很多单位，这种增长趋势可以用指数函数来描述。...在算法分析和计算机科学中，函数的渐近增长非常重要，因为它可以帮助我们预估算法的时间复杂度和空间复杂度，从而优化算法的效率。
Exception in thread "main" java.lang.ArithmeticException: / by zero 正无穷大(Infinity)：当一个正浮点类型数除以0时，或者正整数除以...浮点类型，并且所有的正无穷大都是相等的，所有的负无穷大也是相等的，但是NaN永远不相等，也不等于自己。...，其结果是boolean类型,其操作格式为： boolean result = 表达式A 比较运算符 表达式B； ==：等于，若比较的两个变量都是数值类型，即使类型不同，只要值相同就OK，就会返回true...语法格式为： boolean result = 表达式A 逻辑运算符 表达式B; &：表示并且，当操作数A和B都为true时result才为true，否则就是false。...|：表示或者，A和B都为false时结果为false，只要有A或B是true，结果就是true。
利用图示虽然是非正式的方法，但是却有可能对数据进行变换，使变换后的数据不具有异方差性（如通过对数变换对原始数据进行压缩）。...在大样本中， 与检验整个方程显著性的 F 统计量渐近等价。 首先，对于辅助回归，检验原假设 的 F 统计量： 其次，在大样本情况下，F 分布与 分布是等价的。...- 选择项 “iid” 表示仅假定数据为 iid，而无须正态假定。 - 选择项 “rhs” 表示，使用方程右边的全部解释变量进行辅助回归，默认使用拟合值 \hat y 进行辅助回归。...异方差的处理 3.1 OLS + 稳健标准误 如发现异方差，一种处理方法是，仍进行 OLS 回归（OLS 依然无偏、一致且渐近正态），但使用在异方差情况下也成立的稳健标准误。...实践中通常不知道 ，故 WLS 事实上是不可行（infeasible）的。
； 所以这一题的答案为： ； 题目3 3.在下列程序段中， 为正整数，则最后一行语句的频度在最坏情况下是（）。...，此时的2是可以忽略不计的，所以我们就得到了他们的关系式 ； 写成反函数 根据他们的关系式，我们可以得到表达式 ； 改写表达式 在得到表达式之后，我们在右侧加上O就能得到时间复杂度的渐近表达式 ； 内层循环...根据他们的关系式，我们可以得到表达式 ； 改写表达式 在得到表达式之后，我们在右侧加上O就能得到时间复杂度的渐近表达式 ； 内层循环 问题规模 根据这里的条件语句j <= 2 * i; 我们可以得到...； 改写表达式 在得到表达式之后，我们在右侧加上O就能得到时间复杂度的渐近表达式 ； 内层循环 问题规模 根据这里的条件语句j 的问题规模与外层循环的变量 i 是有关系的;...写成反函数 根据他们的关系式，我们可以得到表达式 ； 改写表达式 在得到表达式之后，我们将n的系数改为1，并加上O就能得到时间复杂度的渐近表达式 ； 合并表达式 现在我们需要分析一下这里合并表达式的方式
在数学上，T’(N)是T(N)当N→∞时的渐进表达式。例如：3N2+4NlogN+7与3N2, 3N2是3N2+4NlogN+7的渐近表达式。...算法复杂性在渐近意义下的记号有：O、Ω、Θ等，分别表达运行时间的上界、运行时间的下界、运行时间的准确界等 2.2.1 运行时间的上界 设函数f(n)和g(n)是定义在非负整数集合上的正函数，如果存在正整数...运行时间的下界 设有函数f(n)和g(n)是定义在非负整数集合上的正函数，如果存在正整数n0和正常数c，使得当n≥n0时，有f(n)≥cg(n)，就称f(n)的阶至少是Ω(g(n))，记做f(n) =...＜2^(n^2) 凡渐近时间复杂度有多项式时间限界的算法称作多项式时间算法（polynomial time algorithm），而渐近时间复杂度为指数函数限界的算法称作指数时间算法（exponential...最常见的多项式时间算法的渐近时间复杂度。 O(1)＜O(log n)＜O(n)＜O(nlog n)＜O(n^2)＜O(n^3) 最常见的指数时间算法的渐近时间复杂度。 O(2^n)＜O(n!)
大数据文摘出品 编译：JonyKai、元元、云舟 对于深度学习和机器学习工程师们来说，正态分布是世界上所有概率模型中最重要的一个。...高斯分布（Gaussian distribution），也称正态分布，最早由A.棣莫弗在求二项分布的渐近公式中得到。C.F.高斯在研究测量误差时从另一个角度导出了它。...高斯概率分布的数学表达式 在自然现象中随处可见 所有模型都是错的，但有些是有用的 —George Box 正在扩散的粒子的位置可以用正态分布来描述 正态分布有极其广泛的实际背景，生产与科学实验中很多随机变量的概率分布都可以近似地用正态分布来描述...因此，当n很大时， 近似地服从正态分布N(nμ，nσ^2)．该定理是中心极限定理最简单又最常用的一种形式，在实际工作中，只要n足够大，便可以把独立同分布的随机变量之和当作正态变量。...曲线与横轴间的面积总等于1，相当于概率密度函数的函数从正无穷到负无穷积分的概率为1。即频率的总和为100%。
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