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辜成渝 《重庆职业技术学院学报》2003,2(1):66-67
本文从算术平均法的使用而想到找出它的数学方面的合理解释。误差作为一个连续随机变量且服从正态分布,根据误差落在误差限度内的概率进行分析。 相似文献
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郭崇华 《中国远程教育(综合版)》1984,(6)
测量误差的合成,是《互换性与技术测量》教材第三章中的一个重要内容。在测量过程中,可能同时存在系统误差、随机误差和粗大误差。当粗大误差剔除后,决定测量精度的主要因素是系统误差和随机误差。这些不同类型的误差,由于共性质不同,对测量结果的影响也不同,因而相应的合成原则也不同。严格地讲,对同类型误差由于分布不同,合成方法也应不同。所以除了要区分误差的类型以外,还应指明各误差分量的分布规律。我们教材中讨论的都是正态分布。 相似文献
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推广了卡方分布到拟卡方分布 ,证明了它的若干性质 ,并利用这些性质找到了Wishart分布内部及 2个多元正态分布或矩阵正态分布之间独立的充要条件 相似文献
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实际问题中的许多随机变量服从正态分布,正态分布在概率统计中起着非常重要的作用,作者就正态分布的背景、定义、性质、应用及推广作以研究．使读者对正态分布的理论及实际问题有比较清楚的认识,进而能够把正态分布应用于解决实际问题中。 相似文献
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朱红伟 《河北职业技术学院学报》2014,(1):17-19
利用统计抽样方法绘制学生成绩直方图,采用极大似然估计法对学生考试成绩正态分布的参数进行估计,并运用χ2检验法检验该样本正态分布模型与实际情况的拟合程度;利用正态分布的性质和分布假设检验,对一次真实的考试成绩进行了检验分析,并利用Visual Basic语言编程实现了计算机软件的自动分析,得到了考试成绩评估的一般方法和结论。 相似文献
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推广了卡方分布到拟卡方分布，证明了它的若干性质，并利用这些性质找到了Wishart分布内部及2个多元正态分布或矩阵正态分布之间独立的充要条件。 相似文献
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一、正态分布的概念及主要性质1.正态分布的概念如果连续型随机变量ξ的概率密度函数为f(x)=12πσe-(x2-σ2μ)2,x∈R,其中σ,μ为参数,并且σ>0,则称ξ服从正态分布,记为ξ~N(μ,σ2).2.期望Eξ=μ,方差Dξ=σ2.3.正态分布的性质正态曲线具有下列性质:曲线在x轴上方,并且关于 相似文献
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应用不同分布下的ARCH类模型对1990-2013年的居民消费价格指数建立模型,对其不同分布下的ARCH类模型进行对比分析.分别在正态分布,T分布,广义误差分布下建立了ARCH模型,发现在不同的分布下其ARCH模型有不同的预测效果,得到了在广义误差分布下建立的GARCH模型最为精确. 相似文献
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段厚坤 《昆明师范高等专科学校学报》1988,(1)
“误差和数据处理”是分析化学数材中的重要部分,近年来教材中内容变化较大。本文就这方面的内容、重点和关键问题作了讨论。误差是测定值与真实值之差,表示测定的准确度;偏差是测定值与平均值之差,表示测定的精密度,二者既有联系又有差别。按高斯误差分布方程作图可得偶然误差的正态分布曲线,根据方程和曲线可得偶然误差的分布规律,可求出偶然误差出现的概率,从概率可得到平均值的置信区间。 相似文献
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范丹 《廊坊师范学院学报(自然科学版)》2011,11(5):5-7
讨论单参数正态分布族的双边假设检验问题,是基于考虑在第一类错误的概率为α的检验类中如何求取一个第二类错误概率最小的检验。 相似文献
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利用掷骰子的方法模拟了不同类型的测量误差,且通过实例,对均匀分布、三角分布、正态分布的随机误差进行模拟,对其数字特征与对应不确定度进行印证,并提出了用掷骰子的方法产生给定数学期望与方差的正态随机数的模拟法。 相似文献
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小样本测量值正态分布的检验与可疑值的取舍 总被引：1，自引：0，他引：1
当消除了系统误差时，则量值的分布遵正态分布。根据这一基本原理，本文对小样本可疑值的取舍提出了一种新方法。该方法先检验小样本是否遵从正态分布。凡遵从正态分布的小样本，全部则量值都应该保留；对不遵从正态分布的小样本，再用统计量Ｆ进行舍弃，舍弃后的新样本，若遵从正态分布，余下的则量值都应该保留；若不遵从正态分布，还得继续舍弃，如果舍弃的则量值个数较多，仍不遵从正态分布，说明则量过程存在较大的系统误差或样本来自非正态总体。本文最后对小样本可疑值的取舍进行了评价 相似文献
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《Structural equation modeling》2013,20(3):356-410
Questions of whether hypothesized structure models are appropriate representations of the pattern of association among a group of variables can be addressed using a wide variety of statistical procedures. These procedures include covariance structure analysis techniques and correlation structure analysis techniques, in which covariance structure procedures are based on distribution theory for covariances, and correlation structure procedures are based on distribution theory for correlations. The present article provides an overview of standard and modified normal theory and asymptotically distribution-free covariance and correlation structure analysis techniques and also details Monte Carlo simulation results on the Type I and Type II error control as a function of structure model type, number of variables in the model, sample size, and distributional nonnormality. The present Monte Carlo simulation demonstrates clearly that the robustness and nonrobustness of structure analysis techniques vary as a function of the structure of the model and the data conditions. Implications of these results for users of structure analysis techniques are considered in the context of current software availability. 相似文献
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王金艳 《洛阳师范学院学报》2008,27(2):42-44
为了平衡和减少两类不平衡数据的错分率,针对两类不平衡数据的分离超平面的偏置提出一种调整方法。该方法以两类错分概率相等为准则,使用特征提取方法,把高维样本投影到标准支持向量机的法向量上得到一维数据,当一维投影数据服从正态分布时,可由它所提供的信息,对标准的支持向量机中分离超平面的偏置进行调整。随机模拟试验表明了所调整的超平面不仅平衡了错分率而且减少了错分率。与现有方法相比,该方法具有较高的精度。 相似文献
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Thor Arnfinn Kleven 《Scandinavian Journal of Educational Research》2013,57(3):109-130
Kleven, T. A. 1979. The Relation of the Scale Coarseness to the Dependability of Marks. Scandinavian Journal of Educational Research 23, 109‐130. The error of marks is divided into two components, genuine measurement error and grouping error. Supposing different values of the measurement error, the relation of scale coarseness to the total amount of error is studied on the basis of probability distributions of error. The analyses are performed within two models of error and with two criteria of amount of error, first on the assumption of rectangularly distributed true scores and then assuming normally distributed true scores. Though the main tendency of the results is that the amount of error increases as the number of scale divisions decreases, there are some variations according to the choice of model of error and criterion of amount of error, and, in case of normal distribution, according to the number of steps being even or uneven. 相似文献