“数理统计”的版本间差异
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;两组数据混合之后的均值和弥散 |
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数组 A (i=1,N1), 其均值为 M1，弥散为 S1 |
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(N1+N2)*S3^2=N1*S1^2+N2*S2^2+(N1^2+N2^2)/(N1+N2)^2*(M1-M2)^2 |
(N1+N2)*S3^2=N1*S1^2+N2*S2^2+(N1^2+N2^2)/(N1+N2)^2*(M1-M2)^2 |
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;极值统计的两种近似(arXiv: 1201.3526) |
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*GEV (general extreme value): Gnedenko approach 比如一个空间内最大质量星系团不超过某个极值的概率 |
*GEV (general extreme value): Gnedenko approach 比如一个空间内最大质量星系团不超过某个极值的概率 |
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*The Pareto approach |
*The Pareto approach |
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2013年12月19日 (四) 04:19的版本
- 两组数据混合之后的均值和弥散
数组 A (i=1,N1), 其均值为 M1，弥散为 S1 数组 B(i=1,N2),其均值为M2,弥散为S2
现将A，B混合组成数组C，求其均值M3和弥散S3
M3=(N1*M1+N2*M2)/(N1+N2)
(N1+N2)*S3^2=N1*S1^2+N2*S2^2+(N1^2+N2^2)/(N1+N2)^2*(M1-M2)^2
- 极值统计的两种近似(arXiv
- 1201.3526)
- GEV (general extreme value): Gnedenko approach 比如一个空间内最大质量星系团不超过某个极值的概率
- The Pareto approach
这是一个条件概率，比如是在大于某个极限的星系团中，超过这个极限某个数值的概率。
- 这两个概率在极限情况下，就是比如星系团的极值都设得特别大的情况下都是1. 但是在非极限情况下不一致，条件概率比GEV更小一点。