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    统计学中的区间估计

    统计学中有两大分支——描述性统计学(description stats)和推断性统计学(inference stats)。 推断性统计学中,很重要的一点就是区间估计。...三种估计区间 置信区间 置信区间(confidence intervals)是最常用的区间估计。...置信区间只告诉了群体参数的大致范围,不告诉个体参数的分布情况。 预测区间 预测区间,指的是通过一定的模型(比如线性模型)得到某个数据的预测值,并估计预测值的区间。...预测遇见一般比置信区间(对于预测的置信区间,可以把参考对象设置为预测的平均数)更宽。因为置信区间只考虑到了样本中的取样误差,而预测区间还得考虑到预测的不确定性。...忍受区间,一般用在对于置信区间有严格要求,通过改变群体比例参数达到要求的情况。 三个区间的比较 置信区间来源于采样误差。 预测区间来源于采样误差,预测误差。 忍受区间来源于采样误差,群体比例误差。

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    题练习(区间更新)

    一、差的特点和原理 对于一个数组a[],差分数组diff[]的定义是: 对差分数组做前缀和可以还原为原数组: 利用差分数组可以实现快速的区间修改,下面是将区间[l, r]都加上x的方法: diff[l...] += x; diff[r + 1] -= x; 在修改完成后,需要做前缀和恢复为原数组,所以上面这段代码的含义是: diff[l]+=x表示将区间[l, n]都加上x但是[r+1,n]我们并不想加x...但是注意,差分数组不能实现“边修改边查询(区间和),只能实现"多次修改完成后多次查询"。如果要实现“边修改边查询”需要使用树状数组、线段树等数据结构。...二、差的实现 直接循环O(n)实现即可,注意这里建议使得a[0] = 0,下标从1开始。...= x; 三、区间更新 用户登录 问题描述 给定一个长度为 n 的数组 a[1], a[2], ..., a[n]。

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    3钟,看懂区间估计and置信区间

    很多小伙伴想知道:做数据分析,到底要懂多少统计学?小熊妹很认真地做一个懒人攻略,不讲复杂的理论,直接讲实际操作,希望能帮助到大家哦。...如果要讲统计学,第一个概念要从区间估计讲起,这是后续很多方法的基础。...通俗地说,当置信水平太高时,置信区间会变得非常大,从而产生一些正确但无用的结论。 比如:我们有100%的把握,小熊妹颜值在负滚粗(-10)与美若天仙(10)之间……这是句正确的废话。...再比如:我们有95%的把握,小熊妹是个颜值8的美女(10满分)……这个结论是不是有用多了! 三:如何做区间估计 做区间估计需要四步,不想看原理的小伙伴,死记硬背即可。...因此想了解用户消费情况,完全可以针对全体统计消费率,消费金额等指标。就不需要抽样了,因此用得很少。 但这不意味着运营、产品、销售的同学就不需要掌握这个概念。

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    matlab 二区间,多区间

                  预备知识 二法 这里介绍一种多区间法,可以求出连续函数在某区间内几乎全部的根.方法就是把这个区间等分为若干个相等的小区间...,然后分别判断这些小区间两端函数值的符号,对所有两端异号的区间使用二法即可.显然,小区间的个数越多,越有可能找到所有的根.例程如下....代码 1:bisectionN.m 函数的前两个输入变量分别是需要求根的函数句柄和求根区间(二元行矢量或列矢量),第三个变量 N 是子区间端点的个数(即子区间的个数加一).函数中先求出所有的端点 x,以及对应的函数值...y,然后画图.第 6-7 行寻找所有两端异号或有一端为 0 的区间的序号,然后在第 10 行的循环中对这些区间逐个使用二法.为了提高运算效率,这里并没有使用 “二法” 中的例程,而是使用了 Matlab...,且越接近 x = 0,相邻根之间的距离越小.运行结果如图 2, 可见在区间 [0, 0.1] 内,子区间端点的函数值非常不平滑,极有可能出现漏根.为了求得更多的根,我们可以增加子区间的个数.

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    区间求和问题】差入门模板题

    航班预订统计」,难度为「中等」。 Tag : 「区间求和问题」、「差」、「线段树」 这里有 个航班,它们分别从 到 进行编号。...此处可以再总结一下(加粗字体为最佳方案): 数组不变,区间查询:前缀和、树状数组、线段树; 数组单点修改,区间查询:树状数组、线段树; 数组区间修改,单点查询:差、线段树; 数组区间修改,区间查询:线段树...例如某些问题,我们可以先对原数组进行差,然后使用树状数组,也能解决区间修改问题。 或者使用多个树状数组来维护多个指标,从而实现类似线段树的持久化标记操作。...差 本题只涉及「区间修改 + 单点查询」,因此是一道「差」的模板题。 「差」可以看做是求「前缀和」的逆向过程。...对于一个「将区间 整体增加一个值 」操作,我们可以对差分数组 的影响看成两部分: 对 :由于差是前缀和的逆向过程,这个操作对于将来的查询而言,带来的影响是对于所有的下标大于等于

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    golang刷leetcode:统计区间中的整数数目

    给你区间的 空 集,请你设计并实现满足要求的数据结构: 新增:添加一个区间到这个区间集合中。 统计:计算出现在 至少一个 区间中的整数个数。...实现 CountIntervals 类: CountIntervals() 使用区间的空集初始化对象 void add(int left, int right) 添加区间 [left, right] 到区间集合之中...int count() 返回出现在 至少一个 区间中的整数个数。 注意:区间 [left, right] 表示满足 left <= x <= right 的所有整数 x 。...出现在区间 [5, 8] 中 // 整数 7 和 8 出现在区间 [5, 8] 和区间 [7, 10] 中...解题思路: 1,本题用到了线段树,思想是通过二法求区间的点的个数 2,对于插入的点如果在当前区间内,不用重复求了 3,如果比当前区间大,是线段树不允许出现的情况 4,因此可以在mid将区间划分成两部分

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    从零开始学统计 11 | 理解置信区间

    置信区间 假设现在测量了12个小鼠体重的值,注意这里只测量了12只小鼠(样本),而不是地球上的每一只小鼠(总体) 取12个测量值,计算平均值,注意这里是样本均值,而不是总体均值(地球上所有小鼠的均值)...现在,选择95%的bootstrap过程中产生的均值,下面画一条黑线,这段范围就是置信区间 ? 因为这个置信区间可以覆盖 95% 的平均值,除此之外发生的概率只有 5%。...换句话说,在置信区间外的P值都小于 0.05,意味着有统计显著差异。 我们开始的计算的样本均值,是对所有小鼠总体均值的估计,现在利用置信区间,我们就能知道小鼠总体均值和P值。 ?...因此,根据置信区间,我们可以确定总体均值和任意小于20的数值之间在统计上都存在显著差异。 ? 如果两个样本的置信区间有重叠,最好进行统计检验,如 t-test 来查看差异是否显著。

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