t分布造句

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本文首先介绍了正态分布、 t分布、稳定分布及其性质，研究表明t分布和稳定分布有高峰厚尾特征。
应用方面：我们用多元t分布的有限混合作为数据模型，保证了t - ppca的稳健性，从而比gaussian - ppca更具实用价值。
林德伯格还将抽样法用于林业，并在1926年确定了获得足够精确的置信区间的样条数，他似乎重新发现了Student的t分布。
由于在实际工作中，往往σ是未知的，常用s作为σ的估计值，为了与u变换区别，称为t变换t=，统计量t值的分布称为t分布。
第一个函数根据学生的t分布返回了与t统计值相关的概率值，而第二个反函数计算了与给定的alpha设置相对应的t统计值。
学生的t分布（或也t分布），在概率统计，是一个概率分布出现在的问题，估计是指一个通常的分布式人口时，样本大小是小。
6西格玛黑带应熟悉常用的概率分布，包括超几何分布、二项式分布、泊松分布、正态分布、指数分布、卡方分布、学者t分布和f分布。
具体说来，我们的主要工作包含以下内容：理论方面：假设数据来自m个d元t分布的混合；而每个混合成分均满足迷向( iso - tropic )因子分析模型见3
译文：六西格玛黑带应该熟悉常用的概率分布，包括超几何分布、二项式分布、泊松分布、下态分布、指数分布、卡方分布、学者t分布和f分布。
infT统计量由于包含有备择假设中的赘余参数，其渐近分布是非标准的，即不再是标准的t分布，那么通过仿真来研究该统计量的性质成为了当前的主流办法。
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由于infT统计量的极限分布是非标准的t分布，因此本文采用自助法来确定该统计量的渐近P-值与检验水平，同时也采用统计量的仿真临界值研究检验势和水平。
从理论上看，正态分布具有很多良好的性质，许多概率分布可以用它来近似；还有一些常用的概率分布是由它直接导出的，例如对数正态分布、t分布、F分布等。
在此学位论文中，我们将gaussian - ppca推广为基于多元t分布的概率pca (下文称为t - ppca ) ，从而得到了一类无论在理论上还是在实际应用中均具有较大意义的通用数据降维算法。
他在这些论文中，第一，比较了平均误差与标准误差的两种计算方法；第二，研究了泊松分布应用中的样本误差问题；第三，建立了相关系数的抽样分布；第四，导入了“学生”分布，即t分布。
海杂波是雷达杂波中最为复杂的一种形式,通常人们都认为海杂波的概率分布明显偏离高斯分布,是非高斯型的，并提出了对数?正态分布、Weibull分布、t分布、k分布等多种分布模型,它们分别在一定程度上逼近了海杂波的概率分布形式，但这只是一种宏观的统计概括。
第二,通过模型的比较分析,发现残差基于t分布的arch类模型较之基于正态分布和ged分布的arch模型能更好地刻画我国股指收益率序列的特征。第三,沪深a股在两个阶段的变化甚微,保持着非对称效应,对利空消息的波动大于利好消息的波动,风险补偿为正向,且风险补偿系数的变化不大。
在电脑实验篇（第17～20章）中，利用“视图→工具栏→控件工具箱”制作滚动条，结合Excel内置函数和内置图表，制作了大量电脑实验，如正态分布、二项分布、Poisson分布等10余个概率分布电脑实验；z分布、t分布、F分布、卡方分布等常用假设检验电脑实验；中心极限定理、随机现象、假设检验、置信区间等共计近50个电脑实验程序。