抽樣分佈理論 的英文怎麼說

中文拼音 [chōuyàngfēnbùlǐlún]
抽樣分佈理論 英文
theory of sampling distribution
  • 抽 : 動詞1 （把夾在中間的東西拉出; 提取） take out （from in between） 2 （從全部里取出一部分; 騰出） ...
  • 樣 : Ⅰ名詞1. （形狀） appearance; shape 2. （樣品） sample; model; pattern Ⅱ量詞（表示事物的種類） kind; type
  • 分 : 分Ⅰ名詞1. （成分） component 2. （職責和權利的限度） what is within one's duty or rights Ⅱ同 「份」Ⅲ動詞[書面語] （料想） judge
  • 理 : Ⅰ名詞1 （物質組織的條紋） texture; grain （in wood skin etc ） 2 （道理;事理） reason; logic; tru...
  • 論 : 論名詞（記錄孔子及其門徒的言行的「論語」） the analects of confucius
  • 抽樣 : [統計] sample; sampling; specimen; samples draw
  • 理論 : theory
  1. Firstly, by numerical and theoretical analysis, the author compares some existent confidence intervals, for example, " exact " confidence interval, wald confidence interval and bayesian confidence interval, and finds some deficiencies points of the confidence intervals, whose modification version has been proposed. also, several better confidence intervals such as are also presented. secondly, for given confidence coefficient and interval width, the author constructs a class of asymptotical two - stage interval estimate procedures. at the same time, under varies restriction of confidence coefflcientent interval width, the optional sample size of the first stage has been computed by numerical computation. the numerical computation shows that the method considered in this dissertation have good properties and applied value

    同時，由於poisson分佈的特性，我們知道不存在其參數區間長度小於0 . 5的置信區間，基於這些情況，我們主要展開了以下兩個方面的研究：一是利用數值計算分析與理論分析的方法對現有的若干置信區間如「精確」置信區間， wald置信區間， bayes置信區間等進行分析比較，發現了一些缺陷，針對這些缺陷，我們進行適當的修正，並得到幾種性質較好的置信區間如：修正大樣本區間jeffreys原則下置信區間二是針對已給定的置信系數與區間長度，我們提出了一種漸近的兩階段區間估計程序，並利用數值計算的方法，在各種置信系數與區間長度限定下，算出了最優的第一階段觀測次數（抽樣量） ，大量數據表明，本文考慮的方法性態良好，具有應用價值。
  2. The disquisition includes choice of algorithm, accomplish of algorithm, collection of learning sample, parameter of net, shortcoming of bp algorithm, extraction and reduction form line etc. referring to shortcoming of traditional bp algorithm, a modified learning factor with adaptation is introduced. because of every different font has robust, the way based chain coded and knaggy feature is used. a bizarre sample feature database is constructed for speeding up modified bp learning and classification

    本文對人工神經網路理論進行了研究，探討了網路形式及演算法的選擇、演算法的實現、學習樣本的收集、網路參數選擇、 bp演算法缺陷、表格線提取、還原、生成及字元識別、還原生成等問題，並針對bp演算法的缺陷提出了和實現了改進型bp演算法，使網路學習效率提高，對不同人的不同字型字體有較強的魯棒性，採用了基於鏈碼特徵和凹凸分佈特徵的方法來抽取字元特徵。
  3. Monte carlo is a method that approximately solves mathematic or physical problems by statistical sampling theory. when comes to bayesian classification, it firstly gets the conditional probability distribution of the unlabelled classes based on the known prior probability. then, it uses some kind of sampler to get the stochastic data that satisfy the distribution as noted just before one by one

    蒙特卡羅是一種採用統計抽樣理論近似求解數學或物理問題的方法，它在用於解決貝葉斯分類時，首先根據已知的先驗概率獲得各個類標號未知類的條件概率分佈，然後利用某種抽樣器，分別得到滿足這些條件分佈的隨機數據，最後統計這些隨機數據，就可以得到各個類標號未知類的后驗概率分佈。
  4. The normal distribution is suitable to express the daily arrival distribution. and the analytic approach of distribution parameter provides an academic base for the traffic sampling and survey at a waterway lock

    （ 2 ）研究了船閘日到船的分佈規律，指出其近似服從正態分佈，分佈參數的確定方法為船閘交通量的抽樣調查提供了理論基礎。
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