[align=center]
Learn Statistics for Beginners
MP4 | Video: AVC 1280x720 | Audio: AAC 44KHz 2ch | Duration: 1 Hour | Lec: 10 | 114 MB
Genre: eLearning | Language: English
Улучшить свои знания статистики тщательно
в общем, оценки служат для сжатия информации. Ваша задача-извлекать необходимую информацию из большого объема данных, необходимых для принятия правильного решения[/center]
улучшить свои знания статистики основательно
Добро пожаловать на лекцию по статистике . Этот курс включает в себя темы о Несмещенных оценок и эффективных оценок, оценки и интервальные оценки, надежность, доверительный интервал численности населения, оценки параметров, доверительные интервалы для средних доверительные интервалы для пропорций, доверительные интервалы для разностей и сумм доверительный интервал для дисперсии нормального распределения доверительный интервал для дисперсии коэффициента и максимального правдоподобия оценок.
В общем, оценки служат для сжатия информации. Ваша задача-извлекать необходимую информацию из большого объема данных, необходимых для принятия правильного решения. Например, схемы для радар собирает очень большое количество информации о том, что объекты, но в такой форме, что это слишком сложно для людей, чтобы обрабатывать и получать их вручную. Знакомые графическое отображение генерируемых РЛС-результаты обработки принимаемого сигнала и извлечения функции, которые нас интересуют. Также в оценке высоты дерева, что не соответствует действительности. Полная информация (info), полная последовательность изображений, которые мы видим, когда смотрим на дерево, мы сжимаем эту информацию в один номер (мы надеемся) в связи с высотой дерева.
Во-первых, нет никакой роли для оценки теории. У нас есть данные (также обычно называемые наблюдений) и мы хотим принять взвешенное решение. Стандартная и широко применимая основу для принятия решений, во-первых, определить, как оценить качество решения, а затем попытаться построить решающее правило (заседание в качестве входных данных, и выводит решение) может быть доказано в рамках теории вероятностей, принимать правильные решения большую часть времени. Ключевой момент заключается в том, что теоретически, мы должны использовать все данные, которые мы хотим доступен для нас, если, чтобы принять наилучшее решение. (Старые привычки умирают с трудом. Заманчиво рассуждать так: если бы я знал, какая температура я знаю, что утром какую одежду в пакет, так что я температуру моего решения по моему "лучшее предположение" на завтра. Это не только неоптимальным, это тоже плохо, потому что единственный способ определить, что является "лучшим предположением", на основе решения проблем и в тыл на работы.)
download скачать
uploadgig
https://uploadgig.com/file/download скачать/9d47d224eB6e8D1C/iZyuEq0V_LearnStatisticsforBeginners.rar
nitroflare
https://nitroflare.com/view/E8C5B20161E7430/iZyuEq0V_LearnStatisticsforBeginners.rar
rapidgator
https://rapidgator.net/file/0b6abbe3c603c7906c5db3751bd94db7/iZyuEq0V_LearnStatisticsforBeginners.rar.html
turbobit
https://turbobit.net/ez23qc79jfhz/iZyuEq0V_LearnStatisticsforBeginners.rar.html
