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中央限制理論為方向的統計數據域名 查詢

限意味著,差異,將大約為正常分發。 向統計數據是subdiscipline的統計數據

在概率論、中央限定理國家的條件下,平均一個足夠大的數量的獨立的隨機變量,每一個帶有限意味著,差異,將大約為正常分發。 向統計數據是subdiscipline的統計數據涉及的方向(單位矢量在Rn),斧(行通過原產地Rn),或者輪換在Rn。 該裝置和差異的方向性的數量都有限,因此,中央限定理可以應用到特定情況下,向統計數據。 這篇文章將只處理單位矢量在2-維空間(R2),但所

限定理 一樣的角度i{di域名 出售splaystyle heta

域名 是什么意思描述的方法可以擴展到一般的情況。 中央限定理 一樣的角度i{di域名 出售splaystyle heta_{我}}測量的,並且由于他們被無限以內的因素的2{displaystyle2pi}、復雜的定量笫=eii=cos(i)+是(i){displaystyle z_{我}=e^{我 heta_{我}}=cos( heta_{我})+i罪( heta_{我})} 被用作了隨

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機變量的。 概率分布從這樣品是繪制特征可以通過它的時刻,這可能表示在笛卡爾和北極形式︰ mn=E(z)=Cn域名 主機+是=Rnein{displaystyle m_{n}=E(z^{n})=C_{n}+iS_{n}=R_{n}e^{我域名 用户名 heta_{n}},} 如下︰ Cn=E(因為(n)){displaystyle C_{n}=E(cos(n "希塔"

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)),} Sn=E(罪(n)){displaystyle S_{n}=E(罪(n "希塔")),} Rn=|E(z)|=Cn2+Sn2{displaystyle R_{n}=|E(z^{n})|={sqrt{C_{n}^{2}+S_{n}^{2}}},} n=arg(E(z)){displaystyle heta_{n}=arg(E(z^{n})),} 樣品的時刻N試驗是︰ mn=1Ni=域名 查

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裂{1}{N}}額_{i=1}^{N}z_{我}^{n}={上劃線{C_{n}}}我{上劃線{S_{n}}}={上劃線{R_{n}}}e^{我{上劃線{ heta_{n}}}}} 哪里 Cn=1Ni=1Ncos(ni){displaystyle{上劃線{C_{

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n}}}={壓裂{1}{N}}額_{i=1}^{N}cos(n "希塔"_{我})域名 解析} Sn=1Ni=1Nsin(ni){displaystyle{上劃線{S_{n}}}={壓裂{1}{N}}額_{i=1}^{N}罪(n "希塔"_{我})} Rn=1Ni=1N|zin|{displaystyle{上劃線{R_{n}}}={壓裂{1}{N}}額_{域名 中文i=1}^{N}|z_{我}^{

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n}|} n=1Ni=1Nar域名 主機g(zin){displaystyle{上劃線{ heta_{n}}}={壓裂{1}{N}}額_{i=1}^{N}arg(z_{我}^{n})} 矢量[C1,S1{displaystyle{上劃線{C_{1}}}的,{上劃線{S_{1}}}}]可被用作表示這樣的意思是(m1){displaystyle({上劃域名 用户名線{m

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-維隨機變量的。 二元中限定的國家聯合的概率分布用于C1{displaystyle{上劃線{C_{1}}}} 和S1{displaystyle{上劃線{S_域名 是什么意思{1}}}域名 商标} 在限制的大量樣品中域名 商标給出︰ [C1,S1]→dN([C1,

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ma={開始{bmatrix}sigma_{CC}&sigma_{CS}263 域名\sigma_{SC}&sigma_{SS}端{bmatrix}}四} CC=E(cos2)E(因為)2{dis263 域名playstylesigma_{CC}=E(因為^{2} heta)-E(cos heta)^{2},} CS=SC=E(因為sin)E(因為)E(罪){displaystylesigma_{

^{2},} 注意,二元正態分布規定在整個飛機上,而是說被限制在單元球(或內部圓)。 這意味著整體的限制(正常的二元)分配的單元球將不等于統一,而是統一的

CS}=si域名 商标gma_{SC}=E(cos heta罪 heta)-E(cos heta)E(罪 heta),} SS=E(sin2)E(罪)2{displaystylesigma_{SS}=E(罪^{2} heta)-E(罪 heta)^{2},} 注意,二元正態分布規定在整個飛機上,而是說被限制在單元球(或內部圓)。 這意味著整體的限制(正常的二元)分配的單元球將不等于統一,而是統一的

法為

方法為N方法無窮大。 它需要國家的限制性二元分布在條款時刻的分布。 協矩陣方面的時刻 使用多個角三角身份 C2=E(因為(2))=E(cos21)=E(1sin2){displaystyle C_{2}=E(cos(2"希塔"))=E(因為^{2} heta-1)=E(1-罪^{2} heta),} S2=E(罪(2))=E(2cossin){displaystyle S_{2}=E(罪(2"希塔

下︰ CC=E(cos2)E(因為)2=12(1+C2

"))=E(2cos heta罪 heta),} 如下︰ CC=E(cos2)E(因為)2=12(1+C22C12){displaystylesigma_{CC}=E(因為^{2} heta)-E(cos heta)^{2}={壓裂{1}{2}}左(1+C_{2}-2C_{1}^{2}權利)} CS=E域名 是什么意思(因為sin)E(因為)E

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}} 是的概率發現意味著在區元dC1dS1{display

ta)^{2}={壓裂{1}{2}}左(域名 主機1-C_{2}-2S_{1}^{2}權利)} 該協矩陣是,現在表示時刻的圓形分布。 中央限定理還可以表示極組成部分的意思。 如果P(C1,S1)dC1dS1{displaystyle P({上劃線{C_{1}}}的,{上劃線{S_{1}}})d{上劃線{C_{1}}}d{上劃線{S_{1}}}} 是的概率發現意味著在區元dC1dS1{display

,{上劃線{R_{1}}}罪({上劃線{ heta_{1}}})){上劃線{R域名 商标_{1}}}d{上劃線{R_{1}}}d{上劃線{ heta_{1}}}}

style d{上劃線{C_{1}}}d{上劃線{S_{1}}}}, 那概率也可以寫個P(R1cos(1),R1sin(1))R1dR1d1{displaystyle P({上劃線{R_{1}}}cos({上劃線{ heta_{1}}}),{上劃線{R_{1}}}罪({上劃線{ heta_{1}}})){上劃線{R域名 商标_{1}}}d{上劃線{R_{1}}}d{上劃線{ heta_{1}}}}

(2001年)。 主題圓形的統計數據。 新澤西州︰世界科學。 ISBN域名 解析981-02-3778-2的。<

中。 參考文獻 ^米(1995)[全國] ^a b c Jammalamadaka,S.Rao;森古普塔,A.(2001年)。 主題圓形的統計數據。 新澤西州︰世界科學。 ISBN域名 解析981-02-3778-2的。

style{上劃線{S_{n}}}={壓裂{1}{N}}額_{i=1}^{N}罪(n "希塔"_{我})} Rn=1NΣi=1N|z

^{n})} 矢量[C1,S1{displaystyle{上劃線{C_{1}}}的,{上劃線{S_{1}}}}]可被

in|{displaystyle{上劃線{R_{n}}}={壓裂{1}{N}}額_{i=1}^{N}|z_{我}^{n}|} θn=1NΣi=1Narg(zin){displaystyle{上劃線{ heta_{n}}}={壓裂{1}{N}}額_{i=1}^{N}arg(z_{我}^{n})} 矢量[C1,S1{displaystyle{上劃線{C_{1}}}的,{上劃線{S_{1}}}}]可被

取為2-維隨機變量的。 二元中限定的國家聯合的概率分布用于C1{displaystyle{上劃線

用作表示這樣的意思是(m1){displaystyle({上劃線{m_{1}}})}並且可以采取為2-維隨機變量的。 二元中限定的國家聯合的概率分布用于C1{displaystyle{上劃線{C_{1}}}} 和S1{displaystyle{上劃線{S_{1}}}} 在限制的大量樣品中給出︰ [C1,S1]→dN([C1,S1],Σ/N){displaystyle[{上劃線{C_{1}}}的,{

SS]{displaystyleSigma={開始{bmatrix}sigma_{CC}&sigm

上劃線{S_{1}}}]{xrightarrow{d}}{mathcal{N}}([C_{1},S_{1}]Sigma/N)} 其中N(){displaystyle{mathcal{N}}()}是二元的正常分配和Σ{displaystyleSigma}是的協矩陣的圓形分布︰ Σ=[σCCσCSσSCσSS]{displaystyleSigma={開始{bmatrix}sigma_{CC}&sigm

σSC=E(因為θsinθ)E(因為θ)E(罪θ){displaystylesigma_{CS}=sigma_{SC}=E(cos heta

a_{CS}\sigma_{SC}&sigma_{SS}端{bmatrix}}四} σCC=E(cos2θ)E(因為θ)2{displaystylesigma_{CC}=E(因為^{2} heta)-E(cos heta)^{2},} σCS=σSC=E(因為θsinθ)E(因為θ)E(罪θ){displaystylesigma_{CS}=sigma_{SC}=E(cos heta

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