简单说就是：拒绝域与备择假设方向相同。假设检验就是一个证伪的过程，原假设和备择假设是一对"相反的结论"。"拒绝域"，顾名思义，就是拒绝原假设的范围和方向，所以判断拒绝域在哪，可以直接看备择假设H1的条件是大于还是小于即可。上述只是判断方法之一，但如果你能明白置信区间原理，自然就可以明白单侧假设检验的位置了。从置信区间角度讲：例如，某个糖果厂宣称自家糖果的平均重量方法1：平均重量是6.5方法2：平均重量在[6.5-误差，6.5+误差]之间，置信度为0.95方法1是一种点估计方法，只给出了一个近似值，但没有给出这个近似值的范围和置信度，因此方法1的结果相对方法2并不可靠。双侧、单侧检验其实
目录三、相关性模型（SPSS）1.皮尔逊相关系数2.皮尔逊相关系数假设检验3.数据正态分布检验4.斯皮尔曼相关系数四、回归模型（Stata）1.多元线性回归分析2.逐步回归分析3.岭回归和Lasso回归三、相关性模型（SPSS） 相关性模型涉及到两种最为常用的相关系数：皮尔逊person相关系数和斯皮尔曼spearman等级相关系数。 它们可用来衡量两个变量之间的相关性大小，根据数值满足的不同条件，我们要选择不同的相关系数进行计算。1.皮尔逊相关系数这里的相关系数只是用来衡量两个变量线性相关程度的指标；也就是说，你必须先确认这两个变量是线性相关的，然后这个相关系数才能告诉你
如何直观地理解傅立叶变换傅里叶变换连续形式的傅立叶变换如何直观地理解傅立叶变换？一、傅里叶级数1.1傅里叶级数的三角形式1.2傅里叶级数的复指数形式二、傅里叶变换2.1一维连续傅里叶变换三、频谱和功率谱3.1频谱的获得3.2频谱图的特征3.3频谱图的组成频域（frequencydomain）和时域（timedomain）的理解周期性离散傅里叶变换(DiscreteFourierTransform,DFT)傅里叶变换连续形式的傅立叶变换关于傅立叶变换相关的详
前言总体感觉测量平差这门课还是不是很容易，需要比较深刻的理解概念还要会相关的推导，比如精密度精确度准确度粗值观测值平差值等。主体内容就是间接平差，条件平差。在这两者基础之上，间接平差参数选择比较多，就出现附有限制条件的间接平差。如果条件平差又有参数，就称作附有参数的条件平差。然后是误差椭圆，分析误差分布规律的，哪里误差大，哪里误差小。最后为了评定平差结果或者精度的好坏，又有一部分参数检验和假设检验的内容，不过基本都是概率论的内容，比如U检验，T检验等，所以还是需要熟悉一些参数的构造。第一章观测误差的分类及其处理给出误差分类的表达式，粗差、系统误差和偶然误差的定义。系统误差：在相同的观测条件下作
版主注意事项:这不是家庭作业。我有以下示例:$points=10;$a=0;$b=0;$c=0;$d=0;我想将点数随机分配给变量($a,$b,$c,$d)，直到$points达到零。因此，运行某些函数/脚本后的预期随机输出应如下所示:$points=0;//Mustbezero$a=3;$b=1;$c=0;$d=6;我正在考虑做一个简单的解决方案，如下所示:while($points>0){$points_taken=mt_rand(0,$points);$points-=$points_taken;$a+=$points_taken;$points_taken=mt_rand(0,
目录注意力分数关于a函数的设计有两种思路1.加性注意力(AdditiveAttention)2.缩放点积注意力（ScaledDot-ProductAttention）模块导入遮蔽softmax操作加性注意力代码：补充知识：1.torch.repeat_interleave(data,repeat=,dim=)2.torch.nn.Linear(*in_features*,*out_features*,*bias=True*,*device=None*,dtype=None）3.torch.nn.Dropout(p=0.5,inplace=False)4.Tensor.repeat()5.mod
思维导图： 学习目标：我会按照以下步骤学习连续型随机变量：复习概率论的基础知识，包括概率、期望、方差等概念和公式，以及离散型随机变量的概率分布函数和概率质量函数的概念和性质。学习连续型随机变量的概念和性质，包括概率密度函数、累积分布函数、期望、方差等基本概念和公式。学习连续型随机变量的分布，包括均匀分布、正态分布、指数分布、伽马分布、卡方分布等，理解它们的定义、概率密度函数、累积分布函数、期望、方差等基本性质，以及如何在实际问题中应用它们。学习随机变量函数的分布，包括线性变换、平方变换、指数变换等，理解如何通过变换连续型随机变量的概率密度函数来得到新的随机变量的概率密度函数和累积分布函数
相信自动化与控制领域的朋友们对卡尔曼这个名字都不陌生，可能还有一个更著名的名词萦绕在我们的脑海中——卡尔曼滤波，这个60多年前的算法，时到如今，依旧深刻地影响着我们的生活。童年经历卡尔曼于1930年出生于匈牙利布达佩斯的犹太家庭，父亲是一名电气工程师。卡尔曼从小就展现出来极高的学习天赋，在班级里名列前茅。然而匈牙利与德国纳粹相互勾结，在1938年《慕尼黑协定》签订后占据了捷克斯洛伐克部分领土，并在之后的二战中成为轴心国一份子。为了躲避战乱与纳粹的迫害，1943年卡尔曼的父亲便带着一家人移民到了美国。学术生涯卡尔曼追寻父亲的脚步，在麻省理工学院学习电气工程并于1953年获得学士学位，并于一年后取
在排队论中，我们经常见到上面三种分布，即泊松分布、指数分布和爱尔朗分布。我们详细整理一下。1.泊松分布在我们的日常生活中，大量的事件发生是有其固定频率的。就比如下面的例子：某医院平均每小时出生3个婴儿某公司平均每10分钟接到1个电话某超市平均每天销售4包xx牌奶粉某网站平均每分钟有2次访问我们可以预估上述事件的总数，但是没法知道具体的发生时间。就比如，我们已知平均每小时出生3个婴儿，请问下一个小时，会出生几个？ 而整理的泊松分布就是表述这种概率发生时间的,简言之，泊松分布就是描述某段时间内，事件具体的发生概率。 上面的公式中，等号的左边，P表示概率，N表示某种函数关系，t表示时间，n表示数量，
目录1.联合分布函数2.实例实例1实例2实例3定理定理1联合分布函数的性质定义定义6二维离散型随机变量定义7二维连续型随机变量1.联合分布函数定义3 设（X，Y）（X，Y）（X，Y）为二维随机变量，对任意的（x，y）∈R2（x，y）∈R^2（x，y）∈R2，称F（x，y）=P（X≤x，Y≤y）F（x，y）=P（X≤x，Y≤y）F（x，y）=P（X≤x，Y≤y）为随机变量（X，Y）（X，Y）（X，Y）的（联合）分布函数．图3.2 分布函数F（x，y）对应的区域DxyF(x,y)F(x,y)F(x,y)在点(x,y)(x,y)(x,y)处的函数值，即随机变量(X,Y)(X,Y)(X,Y)在区域Dx
