离散分布

binomial distribution

二项分布

二项分佈(binomial distribution)是一个离散型机率分佈. 它描述n个伯努利试验成功的次数. 此伯努利试验成功机率為p. 一个分佈X如果服从次数為n,成功机率為p的二项分佈,记作: X ~ B(n, p)

Central tendency

集中趋势

1.频数表(frequency table)的编制由频数表可看出频数分布的两个重要特征:集中趋势(central tendency)和离散程度(dispersion). 身高有高有矮,但多数人身高集中在中间部分组段,以中等身高居多,此为集中趋势;由中等身高到较矮或较高的频数分布逐渐减少,

Cumulative probability

累计概率

二项分布(binomial distribution)就是对这类只具有两种互斥结果的离散型随机事件的规律性进行描述的一种概率分布. 2.二项分布的累计概率(cumulative probability)常用的有左侧累计和右侧累计两种方法. 从阳性率为π的总体中随机抽取含量为n的样本,则

discontinuous variation

不连续变异 斷續變異

discontinuous distribution 间断分布 斷續分布 Y | discontinuous variation 不连续变异 斷續變異 Y | discrete model 离散型模型 離散模型 Y

discrete random variable

间断随机变数

discrete data 离散数据; 间断数据 | discrete random variable 间断随机变数 | discrete uniform distribution 离散均匀分布

discrete data

離散資料

离散环状均匀分布;离散环状均匀分配 discrete circular uniform distribution | 离散资料 discrete data | 离散设计 discrete design

markov process

过程

也有很多假设:债券未来市场价值和风险完全由其远期利率分布曲线决定(相同信用等级的远期利率分布曲线是相同的),在模型中,唯一的变量是信用等级;信用等级是离散的,在同一级别的债券具有相同的迁移矩阵和违约率,迁移概率遵循马尔可夫过程(Markov Process),同时迁移概率具有稳定性,

Poisson distribution

泊松分布

泊松分布(Poisson distribution)常被用来处理某一事件在某段特定时间区域内发生的次数. 例如:30分钟到达车站的车辆数或一段10km的高速路有3处待修等随机变量. 我们对这种随机变量所下的定义是:若某个离散型随机变量能够满足两个假设,

Relative frequency distribution

相對頻率分布

Relative dispersion, 相对离散度 | Relative frequency distribution相對頻率分布 | Relative frequency method相對頻率法

stream function

流[线]函数

运用流线函数(stream function)方法求解连续分布电流,离散的电流图形即可形成. 为了证实理论,对离散电流回线使用Biot-Savart定律进行了梯度磁场的重新计算. 采用这种方法,我们已能够设计限定尺寸(1.0m 1.0m)的双平面y轴向的梯度线圈,

overturned：倒转的

倒转的 inverted | 倒转的 overturned | 倒转点 inversion point

remind sb of/about sth：使某人想起

9. on the go 忙碌, (整天)奔忙 | remind sb. of / about sth. 使某人想起... | have fun 取乐