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  • 1 篇 农学
    • 1 篇 植物保护
  • 1 篇 军事学
    • 1 篇 军制学

主题

  • 8 篇 无放回抽样
  • 4 篇 有放回抽样
  • 2 篇 数学期望
  • 2 篇 分布列
  • 2 篇 古典概型
  • 2 篇 随机变量
  • 1 篇 植物病害
  • 1 篇 球数
  • 1 篇 核密度估计方法
  • 1 篇 评估指标体系
  • 1 篇 taylor
  • 1 篇 预报
  • 1 篇 样本扩充
  • 1 篇 作战方案评估
  • 1 篇 总体
  • 1 篇 概率问题
  • 1 篇 集成方法
  • 1 篇 窗口宽度
  • 1 篇 样本空间
  • 1 篇 大规模数据集

机构

  • 1 篇 山东省成武县第一...
  • 1 篇 中国人民解放军战...
  • 1 篇 深圳大学
  • 1 篇 沧州职业技术学院
  • 1 篇 山西师范大学
  • 1 篇 烟台大学
  • 1 篇 山东平邑县第二中...
  • 1 篇 陆军炮兵防空兵学...

作者

  • 1 篇 陈楚湘
  • 1 篇 赵进文
  • 1 篇 李刚
  • 1 篇 熊睿杰
  • 1 篇 陈登
  • 1 篇 邢积超
  • 1 篇 何玉林
  • 1 篇 姚仲明
  • 1 篇 王炳章
  • 1 篇 徐文平
  • 1 篇 吴诗泳
  • 1 篇 胡磊
  • 1 篇 周春华
  • 1 篇 穆永顺
  • 1 篇 王晓兰
  • 1 篇 何武超

语言

  • 8 篇 中文
检索条件"主题词=无放回抽样"
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基于无放回抽样的帕尔森窗口集成方法
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深圳大学学报（理工版） 2018年 第6期35卷 617-621页
作者： 何武超 王晓兰 何玉林 熊睿杰 沧州职业技术学院信息工程系 河北沧州061001 深圳大学计算机与软件学院 广东深圳518060 深圳大学大数据系统计算技术国家工程实验室 广东深圳518060
为解决大规模数据集的概率密度函数估计问题,提出一种基于无放回抽样的帕尔森窗口集成(sampling without replacement-based Parzen window ensemble,SR-PWE)方法,该方法在不需要利用全部数据的前提下,能够以较低的计算复杂度获得令人... 详细信息
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小样本条件下基于GA-BP的CO方案评估
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计算机仿真 2023年 第12期40卷 8-15页
作者： 陈登 陈楚湘 周春华 邢积超 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学 河南郑州450000 陆军炮兵防空兵学院 河南郑州450000
基于对作战方案评估及网络空间作战理论的分析,构建了网状网络空间作战方案评估指标体系。由于评估指标体系指标间关系非独立且非线性明显,同时可供量化提取的评估数据样本容量较小,依据统计学基本原理,提出无放回抽样样本扩充方法与GA... 详细信息
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植物病害负二项抽样Taylor幂法则的应用和田间调查方法探讨
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宁夏农学院学报 1987年 第1期 13-21页
作者： 李刚 穆永顺
属聚集分布的植物病害应采用负二项理论抽样法决定田间调查数量。负二项理论抽样公式简化计算的关键是应求解公共k(k_c)值,但植物病害的k_c一般不易取得。把Taylor幂法则引入负二项理论抽样公式,可以推导出: 无放回抽样 有放回抽样替代... 详细信息
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有限总体的岭型主成分预报
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工程数学学报 1991年 第4期8卷 89-98页
作者： 赵进文 吴诗泳 山西师范大学
本文研究了无放回抽样下有限总体单元特征任何线性函数θ=l＇y的岭型主成分预报,给出简单岭型主成分预报和两个自适应岭型主成分预报在预报均方误差(PMSE)准则下优于ζ—BLU预报的条件。
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关于负超几何分布期望与方差算法的注记
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大学数学 2021年 第2期37卷 53-57页
作者： 王炳章 烟台大学数学与信息科学学院 山东烟台264005
研究了非还原取样模型中负超几何随机变量的联合分布,得到了若干有用的推论.据此给出了负超几何分布的期望和方差的一种分解算法.
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古典概率解题注记
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安庆师范学院学报（自然科学版） 1993年 第2期 41-44页
作者： 姚仲明
本文的目的在于:对目前见到的一个概率问题的两种解法提出一点看法.并给出该问题的正确解法。在此基础上,概率论中的等可能性解题作点注记。 (一)一个概率问题 复旦大学数学系编《概率论》中有这样一个概率问题:
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二项分布与超几何分布的区别与联系
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高中数理化 2017年 第4期 3-4页
作者： 徐文平 山东省成武县第一中学
在《选修2-3》我们学到了超几何分布和二项分布,但是学生在考试过程中经常将二者混淆.因此,有必要阐述一下这类问题的解法.例袋中有8个白球、2个黑球,从中随机地连续抽取3次,每次取1个球.求：（1）有放回抽样时,取到黑球的个数X的分布列... 详细信息
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古典概型要点解读
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中学生数理化（高一使用） 2017年 第3期 14-14页
作者： 胡磊 山东平邑县第二中学
一、一个理解——对古典概型的理解1.一个试验是否为古典概型,在于这个试验是否具有古典概型的两个特点——有限性和等可能性,只有同时具备这两个特点的概率模型才是古典概型。正确判断试验的类型是解决概率问题的关键。
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