技术标签: 多元统计分析
除标准定义外,还可以用特征函数、充要性质和标准正态分布性质来定义。
若 p p p 维随机向量 X = ( X 1 , X 2 , … , X p ) ′ X=\left(X_1,X_2,…,X_p\right)' X=(X1,X2,…,Xp)′ 的概率密度函数为 f ( x 1 , x 2 , . . . , x p ) = 1 ( 2 π ) p / 2 ∣ Σ ∣ 1 / 2 e x p [ − 1 2 ( x − μ ) ′ Σ − 1 ( x − μ ) ] f(x_1,x_2,...,x_p)=\frac{1}{(2\pi)^{p/2}{|\Sigma|}^{1/2}}exp\left[-\frac{1}{2}(x-\mu)'\Sigma^{-1}(x-\mu)\right] f(x1,x2,...,xp)=(2π)p/2∣Σ∣1/21exp[−21(x−μ)′Σ−1(x−μ)]其中 x = ( x 1 , x 2 , . . . , x p ) ′ x=(x_1,x_2,...,x_p)' x=(x1,x2,...,xp)′, μ \mu μ 是 p p p 维向量, Σ \Sigma Σ 是 p p p 阶正定矩阵,则称 X X X 服从 p p p 元正态分布,也称 X X X 为 p p p 维正态随机向量,简记为 X ∼ N p ( μ , Σ ) X{\sim}N_p(\mu,\Sigma) X∼Np(μ,Σ)。
显然,当 p = 1 p=1 p=1 时,即为一维正态分布密度函数。
可以证明, μ \mu μ 为 X X X 的均值(向量), Σ \Sigma Σ 为 X X X 的协差阵。
若 p p p 维随机向量 X X X 的特征函数为 ϕ ( t ) = e x p [ i t T μ − t T Σ t 2 ] , Σ ≥ 0 \phi(t)= exp\left[i t^T\mu-\frac{t^T\Sigma t}{2}\right],\Sigma \ge 0 ϕ(t)=exp[itTμ−2tTΣt],Σ≥0则称 X X X 服从 p p p 维正态分布,记为 X ∼ N p ( μ , Σ ) X{\sim}N_p(\mu,\Sigma) X∼Np(μ,Σ)。
若 p p p 维随机向量 X X X 的 p p p 个分量的任意线性组合服从一元正态分布,即 ∀ α ∈ R p {\forall} {\alpha} {\in} R^p ∀α∈Rp,有 α T X {\alpha}^TX αTX 为一元正态随机变量,则称 X X X 为 p p p 维正态随机向量。
记 X = ( X 1 , X 2 , … , X q ) ′ X=(X_1,X_2,…,X_q)' X=(X1,X2,…,Xq)′ , X 1 , . . . X q X_1,...X_q X1,...Xq 独立且都服从标准正态分布 N ( 0 , 1 ) N(0,1) N(0,1), X 1 , . . . X q X_1,...X_q X1,...Xq 的线性组合为
Y = [ Y 1 ⋮ Y p ] = A p × q [ X 1 ⋮ X q ] + μ p × 1 Y= \begin{bmatrix} Y_1 \\ \vdots \\ Y_p \end{bmatrix} =A_{p \times q} \begin{bmatrix} X_1 \\ \vdots \\ X_q \end{bmatrix} +\mu_{p\times1} Y=⎣⎢⎡Y1⋮Yp⎦⎥⎤=Ap×q⎣⎢⎡X1⋮Xq⎦⎥⎤+μp×1
μ \mu μ 为 p p p 维常数矩阵, A A A 为 p × q p\times q p×q 常数矩阵,称 Y Y Y 为 p p p 维正态随机向量,记为 Y ∼ N p ( μ , Σ ) Y{\sim}N_p(\mu,\Sigma) Y∼Np(μ,Σ)
1. React.Component最常见的,包含最常用的render(),componentDidMount(),shouldComponentUpdate…shouldComponentUpdate(nextProps, nextState)判断 React 组件的输出是否受当前 state 或 props 更改的影响。意思就是只要组件的 props 或者 state 发生了变化,就会重新构建 virtual DOM,然后使用 diff算法进行比较,再接着根据比较结果决定是否重新渲染整个组件。
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有国外的码农在论坛里提问:“为了过上更好的生活我两年前移民到法国后,开始从事前端开发,我的月薪从当时的1.5万涨到现在的1.9万。这样的工资还算可以,但我觉得不够多。 我在想为什么所有人都能赚大钱?而我作为码农,实在不知道该如何提高自己的收入,又该怎么做才能买上房子,让生活过得更好些呢?” 原来不单是中国人在焦虑买房升职加薪的事,同一个世界同一个挣钱买房的命题。 那么作为程序员,我们该如何才能赚到更多的钱呢?今天我们来聊聊程序员通向财富自由之路的几个阶段。 初阶:跳槽 正如网友s...
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最近在做项目的时候,出现了一个fragment的布局重叠.这个当app崩溃时,特别明显.以为是代码问题,不过后来发现其实是fragment的会被回收.fragment的切换,大家无非是replace或者show,hide.当时因为侧拉的原因,用的show,hide所以下面的代码以show hide为例.废话不多说.直接写上这个就好了.这个也完美的解决了横竖屏切换时的布局重叠. if ...
初次编写网页的思路下面是我根据视频学习的网页该网页由多个页面组成,我就以其中的首页页面介绍:首先在文件夹先建立一个文件用于存放需要用到的图片和对应的css文件,如图所示:用link将css样式导入到HTML中:<link rel="stylesheet" type="text/css" href="./homepage.css">通过观察首页的布局,我们可以发现该页面由页眉,导航栏,导航栏下面的图片,正文,页脚,侧栏等组成。这些都可以看成不同的盒子。我将对每一部分进行介绍。
<br />一部分 <br /> 把CSDN与中文yahoo翻了底朝天,也没找到如何设置socket的连接超时的满意方法,问此问题的兄弟已有一大堆,这里偶就讲一下win下如何设置socket的connect超时。<br />设置connect的超时很简单,CSDN上也有人提到过使用select,但却没有一个令人满意与完整的答案。偶所讲的也正是select函数,此函数集成在winsock1.1中,简单点讲,"作用使那些想避免在套接字调用过程中被锁定的应用程序,采取一种有序的方式,同时对多个套接字
1、极坐标转化为直角坐标 cart2pol cart2pol: [theta,rho] = cart2pol(x,y) [theta,rho,z] = cart2pol(x,y,z) theta:与X轴正半轴的夹角,为弧度
前言在使用PXC架构做mysql集群时,线上出现过一次PXC脑裂的故障,通过问题排查,分析与定位,最终针对这个问题以及解决方法做一次记录脑裂现象表现1、产品访问MySQL,出现数据不一致的情况(脑裂后一个集群分裂成两个独立的集群,如PXC前置是通过LVS架构访问,当VIP发生漂移会导致前后访问的集群不一致)2、出现脑裂时无法进行读写操作3、 登录生产机器,通过执行命令,show status like ‘%wsrep%’,命令,wsrep_cluster_status 的状态为 non-prima
#include<stdio.h>int main(){ printf("This is a C program!\n"); getchar(); getchar(); return 0;}程序运行结果如下:
用window.open打开一个窗口,怎么使它一直在父窗口的上面,除非点击自己设置的关闭按钮,我试了一下onblur="self.focus"好像不管用.可使用:opened=window.open("demo.html","demo","left=80,top=60,width=640,height=480,help:no,resizable:no"); opened.foc
摘要软件危机是落后的软件生产方式无法满足迅速增长的计算机软件需求, 从而导致软件开发与维护过程中出现一系列严重问题的现象。 这些严重的问题阻碍着软件生产的规模化、商品化以及生产效率,让软件的开发和生产成为制约软件产业发展的“瓶径”。软件危机(software crisis),20 世纪60年代以前,计算机刚刚投入实际使用,软件设计往往只是为了一个特定的应用而在指定的计算机上设计和编制,采用密切...