分位数是一个分界点。
上侧分位数与分布函数\(F\)以及水平\(\alpha\)有关,常记为\(F_\alpha\).
含义:
在\(y=F(x)\)的图像中,使得直线\(x=F_\alpha\)右侧区域积分面积等于\(\alpha\)的\(F_\alpha\)就是上侧分位数。

常见表述:\(P\{X>F_\alpha\}=\alpha\)
也就是找出使得右侧面积等于\(\alpha\)的分界点\(F_\alpha\),计算非常复杂,一般都是通过查表得到\(F_\alpha\).
如果\(X_1,\cdots,X_n\)独立,且\(X_i\sim N(0,1)\),那么\(\sum\limits_{i=1}^nX_i^2\)服从\(\chi^2\)分布,记作\(\sum\limits_{i=1}^nX_i^2\sim \chi^2(n)\). 其中\(n\)称为自由度。
如果\(X\sim \chi^2(n)\),当\(n\)充分大时,\(\frac{X-n}{\sqrt{2n}}\)近似服从\(N(0,1)\),即标准正态分布。
可加性
如果\(X\sim \chi^2(m),Y\sim\chi^2(n)\),\(X,Y\)独立,则\(X+Y\sim\chi^2(m+n)\).
推论
如果\(X_i\sim\chi^2(m_i)\)且独立,其中\(1\le i\le n\),则\(\sum\limits_{i=1}^nX_i\sim\chi^2(\sum\limits_{i=1}^nm_i)\).
\(X\sim t(n)\)
定义
如果\(X\sim N(0,1),Y\sim \chi^2(n)\)且\(X,Y\)独立,则\(\frac{X}{\sqrt{Y/n}}\sim t(n)\).
\(t\)分布关于\(y\)轴对称,因此其上侧分位数有性质:
\(X\sim F(n_1,n_2)\)
定义
如果\(X\sim \chi^2(n_1),Y\sim \chi^2(n_2)\)且\(X,Y\)独立,则\(\frac{X/n_1}{Y/n_2}\sim F(n_1,n_2)\).
推论
如果\(X\sim F(n_1,n_2)\),那么\(\frac{1}{X}\sim F(n_2,n_1)\).
上侧分位数有性质:
使用教材:
《概率论与数理统计》第四版 中国人民大学 龙永红 主编 高等教育出版社
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我有一个涉及多台机器、消息队列和事务的问题。因此,例如用户点击网页,点击将消息发送到另一台机器,该机器将付款添加到用户的帐户。每秒可能有数千次点击。事务的所有方面都应该是容错的。我以前从未遇到过这样的事情,但一些阅读表明这是一个众所周知的问题。所以我的问题。我假设安全的方法是使用两阶段提交,但协议(protocol)是阻塞的,所以我不会获得所需的性能,我是否正确?我通常写Ruby,但似乎Redis之类的数据库和Rescue、RabbitMQ等消息队列系统对我的帮助不大——即使我实现某种两阶段提交,如果Redis崩溃,数据也会丢失,因为它本质上只是内存。所有这些让我开始关注erlang和
目录前言滤波电路科普主要分类实际情况单位的概念常用评价参数函数型滤波器简单分析滤波电路构成低通滤波器RC低通滤波器RL低通滤波器高通滤波器RC高通滤波器RL高通滤波器部分摘自《LC滤波器设计与制作》,侵权删。前言最近需要学习放大电路和滤波电路,但是由于只在之前做音乐频谱分析仪的时候简单了解过一点点运放,所以也是相当从零开始学习了。滤波电路科普主要分类滤波器:主要是从不同频率的成分中提取出特定频率的信号。有源滤波器:由RC元件与运算放大器组成的滤波器。可滤除某一次或多次谐波,最普通易于采用的无源滤波器结构是将电感与电容串联,可对主要次谐波(3、5、7)构成低阻抗旁路。无源滤波器:无源滤波器,又称
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