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二项分布参数p置信区间评估算法分析

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【二项分布参数p置信区间评估算法分析】二项分布的P，二项分布的P，二项分布的 ， 如何找到二项分布的参数？二项分布和泊松分布都是离散的，二项分布的极限分布是泊松分布，泊松分布的极限分布是正态分布 。二项有多少个分布-3二项分布公式为P(Xk)C(n)，尝试分析泊松分布，包括以下两种方法:置信区间估计【当sigma未知时，使用 。

1、用matlab进行非线性拟合nlinfit函数X=[47;87;127;167;4...函数表ⅰ1概率密度函数betapdf概率密度函数beta分布binopdf 二项分布的概率密度函数chi2pdf卡方分布exppdf指数分布fpdff分布gampdf伽玛分布geopdf几何分布hygepdf超几何分布normpdf正态(高斯)分布lognpdf对数正态分布 。函数nbinpdf为负二项分布的概率密度函数ncfpdf非中心f分布的概率密度函数nctpdf非中心t分布的概率密度函数ncx2pdf非中心卡方分布的概率密度函数Poisson分布的概率密度函数raylpdf Raleigh分布的概率密度函数tpdf学生t分布的概率密度函数UNIDF离散均匀分布unifpdf连续 。均匀分布的概率密度函数Weibull分布的概率密度函数表ⅰ2累积分布函数名称分布的累积函数betacdf分布的累积函数binocdf 二项分布的累积函数c

2、设总体X～b(100,p(注:为方便打字 ， 用A代替X，用E代替P，更好理解)设总体A ~ B (100，E)为二项分布，0 < p < 1未知，a1，a2，…an为总体中的样本 。找/120 。有一个参数e待估 。第一步计算人口X的一阶原点矩u1E(a)，因为是二项分布 ， E(a)ne 100e；第二步是使样本力矩成为总力矩(a1 a2 ... an)/nE(a) 。第三步，解上面的方程，也就是ā100e 。最后得到E的矩估计量:p{ak}C(n，

3、第二章模型 评估与选择在训练过程中，每次训练和测试都会发现一些样本识别错误 。我们把识别出的错误样本占总数的比例称为错误率，定义错误率，其中a是错误样本数 ， m是样本总数 。与之相对应的叫做精准 。更一般地说，实际输出与真实输出的差异称为误差 ， 训练集中的误差称为训练误差或经验误差，测试时预测的误差称为泛化误差 。当然 ， 我们希望得到误差最小的模型 ， 也就是精度最大的模型 。

其实这些模型大多没有很强的泛化能力，所以不会被选用 。这里涉及到欠拟合和过拟合 。当学习样本的准确率过高时，很有可能学习者会学习到样本的独有特征，而相对忽略了大部分样本的普遍特征 。这种情况称为过拟合，一般过拟合模型的泛化能力比较差 。相比之下，欠拟合意味着模型训练的精度太低，甚至没有学习到样本的一般特征 。下图很好地解释了这两种情况 。

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