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Channel: 《从中心极限定理的模拟到正态分布》的评论
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作者:谢益辉

1、完全正确。 2、完全正确。300已经够大了,所以你要是再增加,效果应该也差不多,但是要是减少的话,应该就能看出来直方图没那么精细了。...

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作者:李翛然

中心极限定理是 大数定理往后的延伸,先有大数定理,才能有中心极限,不然中心极限定理的最核心的就是样本量的扩大化后,呈正态分布 ,这个就不能成立了……

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作者:谢益辉

没看懂你的意思。中心极限定理从特征函数来,大数定律从Chebyshev不等式来,为什么说“先有大数定理,才能有中心极限”? 这个表述比较到位: http://en.wikipedia.org/wiki/Central_limit_theorem#Relation_to_the_law_of_large_numbers

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作者:micro@

SAS的macro和R的函数在是不是文本替代的问题上其实区别不大。R的函数里面其实很大程度上也是经过parse的所谓“文本”。我觉得更大的区别在于variable scoping。SAS的macro variables有一定的规则来决定是%local的还是%global的,但是它的macro variable本质上不是data set,而它的data...

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作者:Michael

你不应该死抠字眼,通常我们所说的正态分布随机数或者说我们需要的正态分布随机数都不是完全正态分布的。...

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作者:Demo

为什么有时候用hist()画出来的密度直方图的纵坐标刻度范围不是0到1???

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作者:邱怡轩

加一个参数<code>freq = FALSE</code>。

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作者:谢益辉

画密度的时候,要保证的是直方图的矩形面积加起来为1,这并不代表单个矩形的高度要小于1。如果数据的范围很小,那么相应的密度值也就要大一些。例如: hist(runif(1000,0,.1), freq=FALSE) 换句话说,密度不是概率,没有[0, 1]的要求。

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作者:paris

话说就没一个POSITION要求用到R和SAS的么? 截然不同的2条道路啊

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作者:概率基础和R语言 |粉丝日志

[…] 从中心极限定理的模拟到正态分布 […]

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