概率分析

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概率分析软件-支持多次输入
在信息技术领域中,概率分析软件是数据分析和机器学习的关键组成部分,尤其在处理大规模随机数据时。这款名为\"概率分析软件-支持多次输入\"的程序专为计算事件发生频率而设计,用户可以指定多次数据采集的轮次或批次,极大地便利了模拟实验和分析独立重复试验的结果。该软件基于Java语言开发,充分利用了Java的标准库,例如Collections和Stream,以实现高效的数据处理。
Excel中的概率统计分析
Excel中的概率统计分析是数据分析和统计计算的关键工具之一。Excel提供了丰富的函数和公式,可以进行多方面的数理统计实验、单元格操作、公式中的数值计算、公式语法、单元格引用和工作表函数等内容。本节详细介绍了如何利用Excel进行概率统计分析,包括了具体的应用案例和技巧。
多核处理器稳态温度的概率分析
随着多核处理器的功率密度和温度增加,其性能和可靠性正在受到影响,因此在早期准确快速地分析多核处理器的温度和性能变得至关重要。提出了一种基于工作负载变化考虑的概率方法来分析多核处理器的温度和最大频率。首先,将动态功耗建模为IPC(每周期指令数)的线性函数,并将漏电功耗近似为温度的线性函数。其次,推导出活动核和非活动核的热点温度,这些温度被视为IPC的线性函数。最后,基于所有核心IPC遵循相同正态分布的假设,推导出热点温度的正态概率分布,并确定一组离散频率的概率分布。
《MATLAB概率与数理统计分析》随书源码
本书配套源码,包含: 概率分布计算与统计特征、数字特征计算、统计图绘制、点估计与区间估计、假设检验、方差分析、曲线拟合、回归分析、因素分析、聚类分析、正交实验设计分析、多元方差分析、判别分析、隐马尔可夫模型建模与参数估计及其在语音识别中的应用。
MATLAB数据统计与分析中常见概率分布函数
Matlab工具箱为各种常见概率分布提供了多类函数:概率密度函数(PDF)、累积分布函数(CDF)、反函数(INV)、统计特征(STAT)、随机数生成(RND)。每种分布都可以通过相应的命令字符来调用这些函数,输入合适的自变量和参数即可。
频谱感知中,虚警与检测概率的关系分析
在 MATLAB 环境下,对信号进行频谱感知,研究了虚警概率与检测概率之间的关系。
数学建模历年赛题分析优化与概率统计方法应用概览
数学建模历年赛题分析显示,优化方法和概率统计方法是最常用的解题手段。总题数中,67.9%的题目采用了优化方法,其中包括整数规划、线性规划、非线性规划及多目标规划等。另外,53.6%的题目涉及到了概率统计方法,几乎每年都有题目采用此类方法。此外,还有少量题目应用了图论与网络优化方法及层次分析方法。
Matlab在概率与数理统计分析中的应用
介绍概率与统计的基本原理及其典型应用,并探讨如何使用Matlab进行实际工程中的概率与统计分析。
多种概率分布及其应用
均匀分布:随机变量取值在指定区间内均匀分布,用 U(a, b) 表示。 正态分布:随机变量取值呈钟形曲线分布,用 N(μ, σ²) 表示。 指数分布:随机变量取值呈非对称分布,无记忆性,用 Exp(λ) 表示。 Gamma 分布:随机变量取值呈非对称分布,用于表示服务时间和零件寿命,用 G(α, β) 表示。 Weibull 分布:随机变量取值呈非对称分布,用于表示设备寿命,用 W(α, β) 表示。 Beta 分布:随机变量取值在 (0, 1) 区间内,用于表示概率和比例。
Matlab概率统计实验应用
能够使用Matlab计算概率、均值和方差; 2. 能够执行常见分布的数值计算; 3. 能够利用Matlab进行期望和方差的区间估计; 4. 能够使用Matlab进行回归分析。