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可洛

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  1. 语音区有很多喜欢古风的小伙伴哦 欢迎来交流www
  2. 诶嘿嘿 试试,只是试试而已。我这么老实一个人,怎么会变坏呢(迫真
  3. @萨卡 所以是这样对吧www,学到了学到了!!感谢萨卡中之人(不
  4. 辅助召唤@萨卡 C++和py都用过,但都是入门水平QwQ 另外两个用得熟的已经算不上代码了吧...(VBA和Matlab...) 为什么我召唤萨卡就没事!!我觉得其中有猫腻 难不成因为我是老实人?
  5. 什么你主演的,分明是我主演的! 臭鼬我的!UE也是我的! 我 全 都 要
  6. 最早也是为了资源(更多其实只是感兴趣),断断续续签到60天,林林总总花了差不多四五个月才转正www 穿越之后发现了语音区,因为一直很喜欢唱歌,当时就发了个帖子,然后....沉了。后来发了第二贴,被泛夜女王发现了 后来就进了歌姬团,认识了一帮咸鱼(迫真,想想还蛮愉快的www
  7. 妈耶这黑历史....惊了 这些个问题谁知道答案啊喂!!!!
  8. “还可以”也太谦虚了QwQ 看了一眼你节操和内容数都够了,等三天就自动穿了。 顺带小声提醒一下,尽量不要连占两楼比较好www
  9. 向巨佬献上膝盖...tql (咱在下限区等你的R18图)
  10. 汉化版...好像是没有回想房的吧...
  11. hhhh那应该是我对这个定理的理解有问题吧 x_bar我指的是一次取样的样本均值,n指的是样本容量(sample size) “n个独立同分布的随机变量之和服从正态分布...”这么说我感觉就懂了www 说实话统计这个东西定理什么的已经很久很久没接触过了...大概从高中开始
  12. 这我不能同意,一枚骰子和两枚的情况完全不一样,一枚是单纯的从1到6,没有求和的过程,两枚的情况就不一样了,会变成【2 3 3 4 4 4 5 5 5 5 6 6 6 6 6 7 7 7 7 7 7 8 8 8 8 8 9 9 9 9 10 10 10 11 11 12】(卧槽打这个累死我了)所以分布情况就不一样了(倾向于正态分布),所以实质上当样本数量从1到2的时候平均值本身就出现了正态分布的情况, 所以这里只讨论n=1,不考虑增加样本数量对样本均值正态分布的影响 (所以才说是采样次数无限,不增加样本数量嘛)
  13. 采样次数增加到无限这个x_bar不是趋近于正态分布吧。举个例子,一枚骰子(sample size=1),当采样次数无限的时候x_bar的分布是uniform distribution而不是正态分布。简单的说,当采样次数接近无穷时,得到的分布应该是结果本身的概率分布。(比如一个正常骰子从1到6是均匀分布的) 当样本数(sample size)n增大时,比如说你一次丢100个骰子,丢很多次之后得到的x_bar们会是正态分布(就是丢一次记录一次x_bar,丢个几千次) 还有,variance是方差,standard deviation是标准差,(sigma∧2)/n是方差不是标准差,整体开根号后才是标准差。
  14. 咳,那就补一点。 大鱼这个声音吧,高音宛转悠扬,低音富有磁性,一如那潺潺流水泠泠动听,又如那林间鸟鸣清脆悦耳。可道是飘飘兮若流风之回雪,渺渺兮若青云之闭月 正是此曲只应天上有,人间能得几回闻 这个屁够彩虹了吧
  15. 大鱼真棒! 不愧是我们的压轴大佬,牛逼就完了 (喏,说好的彩虹屁在这了。)
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