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离散特征与连续特征
特征
函数是什么?
答:
φ(t)=Eeitξ=∫+∞-∞eitxdF(x)(-∞<t<+∞, i=)为随机变量ξ(或分布函数F(x))的
特征
函数.如果ξ是
离散
型随机变量,P(ξ=xk)=pk (k=1,2,…),则其特征函数 φ(t)=Eeitξ=eitxkpk 如果ξ是
连续
型随机变量,其分布密度为p(x),则ξ的特征函数 φ(t)=Eeitξ=∫+∞-∞...
序列的傅里叶变换信号特点
答:
4,对称性 。如果一个信号的频谱是左对称的,那么另一个信号的频谱将是右对称的。知识扩展 序列是指一串有序的数据或符号。在数学和信号处理领域,序列被广泛使用,并具有许多重要的性质和应用。首先,序列可以是
离散
的或
连续
的。离散序列通常由一组数字组成,而连续序列则由一组连续的数值构成。例如,...
3dec一次命令运行过程中暂停后还能接跑吗
答:
物理介质通常呈现非连续即
离散特征
,这里的离散特征可以现实表现为材料属性、或细观、宏观构造形态意义上的非连续,离散构成本质决定介质亦呈现力学意义上的非连续特点,即离散介质在受力时呈现的变形不连续现象。简单的来讲,所谓的离散介质可以定义为连续介质的集合体,连续介质之间则通过非
连续特征
发生相互...
什么是
特征
函数通俗一点 关于特征函数简介
答:
终于发现
特征
函数这个工具,它在解决个独立随机变量和的分布时,显得锐利有力。2、设是一个随机变量,称是的特征函数。3、对任意的总有,所以总是存在的。也就是说,对于任一随机变量,它的特征函数一定存在。对于
离散
型随机变量,它的特征函数对于
连续
型随机变量,它的特征函数 ...
特征
归一化与独热编码
答:
注意 ,若本来各
特征
的量级是相同的,最好不要做归一化,以尽可能多地保留信息。独热编码针对的是
离散
型特征。具体指的是将具有m个属性值的特征转化为m个二元(只包含-1和1,或0和1)特征。比如,「性别」这个特征包含有两个属性值:男性和女性(1和2)。进行独热编码后,这一特征则被一分为...
特征
函数什么意思啊?
答:
φ(t)=Eeitξ=∫+∞-∞eitxdF(x)(-∞<t<+∞, i=)为随机变量ξ(或分布函数F(x))的
特征
函数.如果ξ是
离散
型随机变量,P(ξ=xk)=pk (k=1,2,…),则其特征函数 φ(t)=Eeitξ=eitxkpk 如果ξ是
连续
型随机变量,其分布密度为p(x),则ξ的特征函数 φ(t)=Eeitξ=∫+∞-∞...
举例说明几种常见的
连续
型随机变量
答:
随机变量没有
特征
函数。随机变量分
离散
型
和连续
型。离散型随机变量的值是有限个,主要包括两点分布,二项分布,超几何分布等几种。连续型随机变量没有值,只有概率密度函数。因此,要判断是离散型还是连续型,看其是具有概率密度函数,还是具有随机变量的值。常见的有指数分布,均匀分布,正态分布 ...
表示总体的数字
特征
的特征量称为什么
答:
数字
特征
是指能够刻画随机变量某些方面的性质特征的量称为随机变量的数字特征。总体均值(population mean)又叫做总体的数学期望或简称期望,是描述随机变量取值平均状况的数字特征。包括
离散
型随机变量的总体均值:
和连续
型随机变量的总体均值。总体均值又叫做总体的数学期望或简称期望,是描述随机变量取值平均状况...
特征
函数什么意思?
答:
φ(t)=Eeitξ=∫+∞-∞eitxdF(x)(-∞<t<+∞, i=)为随机变量ξ(或分布函数F(x))的
特征
函数.如果ξ是
离散
型随机变量,P(ξ=xk)=pk (k=1,2,…),则其特征函数 φ(t)=Eeitξ=eitxkpk 如果ξ是
连续
型随机变量,其分布密度为p(x),则ξ的特征函数 φ(t)=Eeitξ=∫+∞-∞...
统计学研究对象的最基本
特征
包括
答:
4、随机变量的定义与分类 随机变量也是统计学研究的重要对象,它指的是数值型变量的变化情况具有不确定性。随机变量可以是
离散
的,比如投掷硬币或骰子的结果,也可以是
连续
的,比如人体身高和体重等。5、随机误差的存在 随机误差是指在实验或研究过程中由于偶然因素所引起的不准确或不确定的误差。这是研究...
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