中心极限定理

随着样本数量增加，随机变量序列部分和分布渐进于正态分布。

样本均值的抽样分布

偏态：正偏态（右偏态）负偏态（左偏态）

峰度：正峰态----峰值较尖负峰态----峰值平滑

样本均值的抽样分布：样本容量（抽样数）n越大，样本均值分布越趋向于正态分布。
其形成的正态分布，均值为μx‾=μ\mu_{\overline{x}}=\muμx=μ（其中μ\muμ为总体均值），
方差为σx‾2=σ2n\sigma_{\overline{x}}^{2}=\frac{\sigma^{2}}{n}σx2=nσ2（其中σ\sigmaσ为总体标准差），
标准差为σx‾=σn\sigma_{\overline{x}}=\frac{\sigma}{\sqrt{n}}σx=nσ。

伯努利分布

伯努利分布是最简单的二项分布，即N=1时二项分布的特殊情况，同样，也可以说二项分布就是重复n次独立的伯努利实验。伯努利分布亦称“零一分布”、“两点分布”。称随机变量X有伯努利分布, 参数为p(0<p<1),如果它分别以概率p和1-p取1和0为值。
伯努利分布均值：p
伯努利分布方差：p(1-p)

置信区间

用样本方差S估计总体方差σ\sigmaσ，这也是为什么称为置信区间，而不是概率的原因----方差为估计值。

小样本容量置信区间

通常n>30时，才比较符合正态分布。抽样数较少时，样本均值抽样分布不是正态分布，而应该视作t分布。t分布较正态分布而言，具有较肥的尾部。
注意：t分布查表时，使用的是t表格而不是z表格，表中的自由度为n-1，而不是n。

可汗学院公开课——统计学学习：35-46相关推荐

Khan公开课 - 统计学学习笔记（四）泊松分布大数定理
泊松分布假设概率分布是一致的,例如不会因时间段不同而异,又假设各事件的概率是不相关的(即不相互影响),符合泊松分布Poission distribution.例如某个路口一小时内有多少量车经过. E ...
可汗学院的数学从零开始学习顺序？
网易公开课有字幕链接:https://www.zhihu.com/question/22655681/answer/110949482 来源:知乎著作权归作者所有.商业转载请联系作者获得授权,非商 ...
公开课-C++学习路线实战导引：从0开始到操作系统内核开发
公开课观看办法: 加入到51CTO学院C++交流群 431187655 在群中直播课程简介从整个IT行业角度出发, C/C++技术定位于后端服务与系统级软件研发工作,这意味着C/C++的从业人员应 ...
免费公开课 | 强化学习及其在竞速无人机中的应用
强化学习是机器学习的一个重要的领域.有别于监督学习和非监督学习,强化学习最突出的优势在于可以自主地探索出问题的解决方案. 近几年,深度强化学习把神经网络与强化学习算法进行结合,并且解决了许多人类之前无 ...
北大光华管理学院公开课北京站
基本情况公开课时间 2018年9月9日(周日)14:00-16:30 公开课地点北京大学光华管理学院2号楼阿里巴巴报告厅活动流程 14:00-14:20 北大光华教育理念分享(赵龙凯教授) 14 ...
基于百度英伟达EasyDL公开课的学习笔记
本文是基于智东西公开课<零算法基础的百度EasyDL定制化图像识别揭秘>整理的学习笔记本文非广告,标注单纯是出于尊重智东西和EasyDL的知识产权如若涉及侵权,请联系本人作者:李皮皮 ...
黑马程序员UI设计学院公开课，10月18日开讲啦！
揭秘网红照"骗"的那点秘密公开课,重磅来袭! 本期导读: 如今的大众文化圈,已经不再单纯.平民狂欢造就一茬又一茬的网络红人.这是多元的时代使然,不修片不发图,充斥在互联网上的网红的 ...
斯坦福大学深度学习公开课cs231n学习笔记（10）卷积神经网络
前记:20世纪60年代,Hubel和Wiesel在研究猫脑皮层中用于局部敏感和方向选择的神经元时,发现其独特的网络结构可以有效地降低反馈神经网络的复杂性,继而提出了卷积神经网络(Convolution ...
清华大学计算机学院公开课,清华大学公开课
简介: [第1课] 本节课主要内容包括:什么是生涯规划?为什么要做生涯规划?怎样做生涯规划? [第2课] 本节课内容将延续上一节,继续讲解:什么是生涯规划?为什么要做生涯规划?怎样做生涯规划? [第3 ...
射频电路与天线（华南理工金品公开课）学习笔记--绪论
1.1 电磁场与电磁波回顾电磁场 = 电场 + 磁场电磁波≠电场波+磁场波 => 时变.空变的电场与时变.空变的磁场相互转化形成电磁波 (认识事物:间接观察与抽象思维 =>麦克斯韦将 ...

可汗学院公开课——统计学学习：35-46