“数理统计”的版本间差异

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无编辑摘要
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;两组数据混合之后的均值和弥散
;*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 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


;极值统计的两种近似(arXiv: 1201.3526)
;*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
*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
*The Pareto approach

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。