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智能取餐柜系统数据驱动方法的基础

来源:本站 浏览: 发布日期:2018-04-23

智能取餐柜系统数据驱动方法的基础

在上面统计电影观众分布的例子中,我们大致可以估计出4个年龄组观众的人数分布情况。

现在的问题是这个估计是否可信因为毕竟抽样有很大的随机性。从概率论一诞生人们就有这种担优,人们希望能够从理论。让上证明当观察到的数据量足够多了以后,

可以牌不,伊世化的服间教学给出了这样一个不等式,也称作切比雪夫不等式PQ-EC0) 2 e) <

02ne其中是一个随机变量E()是该变量的数实验次数数学期望值,(或者是样本数).n是是误差,含义是,o‘是方差当样本数足足够多时,这个公式的一个随机变量(比如观察察到的各个年龄段观众的比例)和它的数学期望值电影的观众中不同年不等式右边的数值)。龄段的比例)之间的误(比如真差可以任意小(小于实情况下所有看

  格切比雪夫不等式应用到我们这个例子中,我们大致可以计算出4 个年龄组的人分别,  到观众人数的20%.27%.24%29%左右,误差小于5% (在统计中也称为置信 度 大 于 95% )。但是如果我们要想将4个年龄段观众的准确率提高到小数点后一位数,那么我们大约需要10倍的数据,即两万个左右样本。

  用抽样数据来估计一个概率分布是一类非常简单的问题,用统计数据做一做加减乘除即可。但是在大多数复杂的应用中,需要通过数据建立起一个数学模型,以便在实际应用中使用。要建立数学模型就要解决两个问题,首先是采用什么样的模型,其次是模型的参数是多少。

  模型的选择不是一件容易的事情,通常简单的模型未必和真实情况相匹配,一个典型的例子就是,无论支持地心说的托勒密,还是提出日心说的哥白尼,都假定行星运动轨迹的基本模型是最简单的圆,而不是更准确的精圈。由此可见,如果一开始模型选将不好,那么以后修补就很困难。因此。在过去,无论在理论上还是工程上,大家都把主要的精力放在寻找模型上。

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