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置信度计算公式在线播放_置信度为95%的t值表(2024年12月免费观看)

内容来源：卡姆驱动平台所属栏目：导读更新日期：2024-12-02

置信度计算公式

𐟔쥈†析化学公式与原理大揭秘𐟓š 𐟓–第二章误差和分析数据处理 𐟔误差绝对误差：|x - T| 相对误差：绝对误差 / x * 100% 𐟓Š平均值的置信区间 68.3%：置信度为68.3%时，真值落在ⱱŒ𚩗𔧚„几率 95.5%：置信度为95.5%时，真值落在ⱲŒ𚩗𔧚„几率 𐟓标准偏差 S = √[(x1 - x)Ⲡ+ (x2 - x)Ⲡ+ ... + (xn - x)ⲝ / (N - 1) 相对标准偏差（RSD）：S / x * 100% 𐟓ˆ平均值的置信区间真值落在ⱱŒ𚩗𔧚„几率即置信度为68.3% 置信度：可靠程度，一定置信度下的置信区间 𐟔쥈†析化学主要计算公式总结这些公式是分析化学中常用的计算方法，帮助我们理解和解决各种化学问题。

大数据加权关联规则挖掘算法研究随着传统行业信息化的普及和互联网+技术的迅速发展，产生了大量的管理数据，如何对其高效数据挖掘成为当下研究重点。关联规则挖掘主要用于发现隐藏在数据中的知识。但传统的关联规则挖掘算法忽略了项目在数据集中的重要程度且对大数据集挖掘的效率不高。针对此问题，本文基于分布式计算框架，提出了大数据环境下的加权关联规则挖掘算法，实现在大数据集上高效、准确的挖掘出加权关联规则。设I是全部项的集合，相关的数据D=(T1T2T3...T）是包含n条事务项集的数据库事务集合，其中每个事务T是项的集合，使得TI即TTITI,TI3,...,T。每一个事务有一个事务标识符，称作TID(TransactionIdentifier)设A是一个项集，事务T包含A当且仅当ACI，包含K个事务项的项集被称为K-项集。规则AB在事务集D中具有置信度c，如果D中包含A的事务的同时也包含B的百分比是c，这是条件概率P(AIB)。负关联规则(NegativeAR,NAR)主要研究A-B、AB及A-B这三种形式的关联规则。对于一个频繁项A，s(A)表示A的否定规则支持度,计算如公式(2-1)所示。S(-A)=1-S(A)(2-1) 公式(2-2)计算A与否定B的支持度，公式(2-3)计算否定A与B的支持度，公式(2-4)计算否定X与否定Y的支持度。 S(A=-B)=S(A)-S(A=B)式中:s(A)表示项A的支持度;S(A=B)表示项集A,B)的支持度。 S(-A=B)=S(B)-S(AB)式中:s(B)表示项A的支持度:S(AB)表示项集AB的支持度。 S(-A=-B)=1-S(A)-S(B)-S(A=B)(2-4)式中:s(A)表示项A的支持度。 s(B)表示项B的支持度;S(AB)表示项集{A,B)的支持度。假设某饮品店交易数据库中顾客一次性购买咖啡和果汁的情况，最小支持度阈值和最小置信度阈值是0.2和0.5。可以得到：规则1：购买咖啡，购买果汁的支持度s=800/2000=0.4，置信度c=800/1500=0.53，所以该规则是一条强关联规则。规则2:不购买咖啡，购买果汁的可能性为400/500=0.8,可以明显观察到规则1的可能性小于规则2的可能性。这样的矛盾规则体现了支持度—置信度模型的不合理性，在不能识别负关联规则的同时容易生成有误导性的强关联规则。但在真实事务数据库中项目间的重要程度往往具有一定的差异性，所以在经典关联规则算法无论将支持度阈值设置的偏低或偏高都很难得到更有价值的关联规则。例如：设某商超电子商品类目出售商品数据库，项A、B、C、D分别表示为摄像头、键盘、主机、鼠标。设最小支持度阈值为35%，最小置信度阈值为70%，使用Apriori算法对其进行关联规则挖掘。使用Apriori算法对该数据实例中的事务集进行扫描可以得出候选1-项集分别为：{A}40%、{B}60%、{C}50%、{D}70%，均大于最小支持度阈值35%。得到频繁1-项集后进一步生成候选2-项集：{AB}30%、{AC}30%、{AD}20%、{BC}40%、{BD}50%、{CD}30%。剪枝之后得到频繁2-项集：{BC}、{BD}，候选3-项集{BCD}的支持度为30%，不符合剪枝条件。对于频繁2-项集{BC}、{BD}蕴含的关联规则B?C的置信度为66.7%，B?D的置信度为83.3%，所以最终产生强关联规则B?D。通过Apriori算法挖掘出的强关联规则B?D，意味着每笔交易订单中将有50%的概率同时出现键盘和鼠标这两个事务。并且在每笔交易订单中出现事务键盘后出现事务鼠标的概率为83.3%。而因以上强关联规则中的两个商品的利润不高，此强关联规则对决策者的关联并不大，决策者更倾向于关注利润率极高的商品C（主机）的关联关系。例如：规则D?C。而通过经典关联规则算法Apriori的挖掘，规则D?C的支持度仅为30%，置信度仅为42.9%，不满足剪枝要求而被舍弃。加权关联规则挖掘方式的提出是对传统关联规则挖掘方式的改进，在加权关联规则的研究中，项目重要程度的具体表示—权值。所以在算法中引入权值后往往会破坏算法的封闭性。从而造成频繁项集的子集不一定是频繁项集的后果，导致无法利用该性质进行候选项集的剪枝操作，最终降低算法的整体运行效率和有效规则的产出率。所以权值赋予方法是加权关联规则至关重要的一环。综上所述，随大数据环境的日益发展，在人们实际生活生产中应用经典关联规则算法时，得到的结果往往不是人们所期待的。为了打破这种局限性，根据决策者对不同项目的关注度与兴趣度，引入加权思想，通过构建加权模型为每一个项目赋权，这样才能使最终挖掘出的结果是准确且符合决策者所期待的规则。

AlphaFold3揭秘：原理可视化想要了解AlphaFold3是如何工作的吗？它的架构相当复杂，论文中的描述可能会让人感到困惑。因此，我们制作了一个更加友好且详细的可视化图表，帮助你更好地理解其原理。 𐟓Š 模型概览 AlphaFold3模型可以分为三个主要部分：准备阶段：用户提供一些分子的序列，以预测它们的结构。这些序列需要被嵌入到数值张量中。此外，模型还会检索一组与用户提供的分子具有相似结构的其他分子。输入准备步骤识别这些分子，并将它们作为自己的张量嵌入。表征学习：给定创建的单个和成对张量，使用多种变体的注意力机制来更新这些表征。结构预测：使用改进的表征，以及创建的原始输入，通过条件扩散来预测结构。 𐟔 输入准备步骤 Tokenization：将分子序列转换为数值张量。检索：找到与用户提供的分子具有相似结构的分子。构建Atom-Level表征：将分子转换为原子级别的表征。更新Atom-Level表征：对原子级别的表征进行更新。 Atom-Level → Token-Level：将原子级别的表征转换回分子级别的表征。 𐟧 表征学习模块模版模块：提供固定的注意力机制模板。 MSA模块：使用多序列比对（Multiple Sequence Alignment）来更新表征。 Pairformer模块：关注三角形（triangles）并应用注意力机制。 𐟌€ 扩散模块扩散的基础：准备条件张量。准备token-level的条件张量：在token级别应用注意力，并将结果投影回原子级别。准备atom-level的条件张量：在原子级别应用注意力，去预测原子级别的噪声更新。 𐟓‰ 损失函数和训练细节损失函数和置信度头：计算损失和置信度指标。置信度指标如何计算：包括pLDDT、PAE和PDE等指标。循环利用、交叉蒸馏、裁剪和多阶段训练：训练过程中的一些细节。批次大小：选择合适的批次大小以提高训练效率。 𐟤” 思考总结检索增强：通过检索相似结构来提高预测准确性。对偏差注意力：关注并减少模型中的偏差。自监督训练：使用自监督学习来提高模型的泛化能力。损失设计：设计合理的损失函数来优化模型性能。回收机制：通过回收机制来提高模型的效率。数据的交叉蒸馏：使用交叉蒸馏技术来提高模型的鲁棒性。通过这些详细的步骤和图表，你可以更好地理解AlphaFold3的工作原理，从而更好地应用这个强大的工具来预测蛋白质结构。

MTBF试验：如何计算平均故障间隔时间？ MTBF，全称平均故障间隔时间，是衡量产品（尤其是电器产品）可靠性的重要指标。它的单位是“小时”。简单来说，MTBF就是产品从开始使用到第一次故障发生的时间。 MTBF的计算公式 𐟓 MTBF的计算公式很简单： MTBF = 总工作时间（t）/ 失效数（n） MTBF试验的例子 𐟌𐊊假设我们有一台机型，30台样品，目标MTBF为240000小时，用户使用温度为35度，测试温度为40度。我们来看看在不同情况下的MTBF计算结果。情况一：测试结束前不失效 𐟏 如果测试结束前没有失效，我们只需要计算总的运行时间和MTBF测试需要的天数。 MTBF = 240000小时 AF（调整因子）= 1.47 C（置信度）= 0.6 𜈦˜𞨑—性水平）= 1-C = 0.4 r（自由度）= 0 X2(2r+2) = 1.83 240000 = 1.47 * 2 * T / 1.83 T = 148748.88小时 D = T / (30 * 24) = 148748.88 / 720 = 206.60天情况二：测试11天后失效，不替换样品 𐟔犥悦žœ在测试11天后有一台失效，但不替换失效样品，继续测试需要的总时间和MTBF测试天数如下： MTBF = 240000小时 AF = 1.47 C = 0.6 = 1-C = 0.4 r = 1 X2(2r+2) = 4.04 T = 11 * 24 * 30 + t 240000 = 1.47 * 2 * T / 4.04 T = 328298.45小时，t = 320378.45小时 d = t / (29 * 24) = 320378.45 / 696 = 460.31天 D = d + 11 = 471.31天情况三：测试11天后失效，替换样品 𐟔„ 如果在测试11天后有一台失效，但替换失效样品，继续测试需要的总时间和MTBF测试天数如下： MTBF = 240000小时 AF = 1.47 C = 0.6 = 1-C = 0.4 r = 1 X2(2r+2) = 4.04 T = 11 * 24 * 30 + t 240000 = 1.47 * 2 * T / 4.04 T = 328298.45小时，t = 320378.45小时 d = t / (29 * 24) = 320378.45 / 696 = 444.97天 D = d + 11 = 455.97天通过这些计算，我们可以看到MTBF试验的复杂性和重要性。无论是在产品设计阶段还是在质量评估阶段，MTBF都是一个非常重要的参考指标。

批发信用风险：应用领域与计算方法详解 𐟔𕠥œ褸Š一篇笔记中，我们讨论了批发信用风险的模型框架与方法。今天，我们将深入探讨批发信用风险的应用领域及其具体的计算方法。 𐟔𕠦‰𙥏‘信用风险的应用主要分为两个领域： 𐟔𕠤🡧”訵„产定价（Credit Asset Valuation） ➡️ 这涉及传统金融产品（如债券、贷款）和金融信用衍生品（如CDS、CLN、CDO及其相关期权）的定价和风险控制/对冲。 ➡️ 还包括CVA（Credit Valuation Adjustment）、DVA（Debit Valuation Adjustment）、FVA（Funding Valuation Adjustment）的计算，主要目标是调整OTC衍生品的价格以反映对手风险（Counterparty Risk）。 𐟔𕠤🡧”詣Ž险度量（Credit Risk Measure） ➡️ 银行内部风控和监管部门通常要求量化信用资产和负债的风险，以决定信用资本率。 ➡️ 计算方法通常涉及某个置信度（如99.9%）下的组合损失分布的点估计（Quantile）或尾部平均（Tail Average）。 ➡️ 可以采用Basel标准（Standardized）方法或IRB方法（分为Basic和Advanced），后者允许银行使用内部模型计算EAD（Exposure at Default）、PD（Probability of Default）、LGD（Loss Given Default）。 ➡️ 对于Trading Book，银行有更大的自由度，可以使用内部资产定价模型和Monte Carlo模拟来计算风险资本，包括非相关交易部分的IRC（Incremental Risk Charge）和相关交易部分的CRM（Comprehensive Risk Measure）。 ➡️ Basel III还增加了对OTC衍生品的CVA RWA（Risk-Weighted Assets）的要求。 𐟔𕠤🡧”訵„产定价 vs. 信用风险度量 ➡️ 信用资产定价: 在风险中性测度（Risk Neutral Measure）上计算，通常是在期望值框架下进行。 ➡️ 信用风险度量: 在实际测度（Real Measure）上计算，重点在于风险分布的尾部。

70天搞定卫生统计学：备考攻略分享回到学校啦，终于可以拿出我的统计书𐟓–，来分享一下备考卫生统计学的经验吧！ 𐟌Ÿ 浙大卫生统计学考的是第七版，有人问我第七版和第八版有没有区别？其实没啥大问题，统计该理解的内容都是一样的。 𐟌™ 本科的时候，统计是在大二学的，当时真的是云里雾里，期末考试也只是求个及格。很多人对统计都有种莫名的恐惧，我也是从一窍不通开始的。暑假的时候，听了一个训练营的客观题拼团，至少让我明白了什么是置信区间！有人问我暑假就学了？怎么才70天？解释一下，暑假只是看了这个训练营，没背过书，觉得自己有点懂了，就把统计放下了（还是有点敬畏之心的）。 𐟌• 正题来了，统计最重要的就是要搞清楚基本概念，比如样本与总体、统计量与参数、变量的类型等等。其次就是学会假设检验的方法选择，明白题目给的是单样本、两样本、配对、随机还是其他设计类型。再结合方法去解答。t检验？方差分析？还是卡方检验、秩和检验？这些掌握了，考试基本不用愁了！因为浙大的卷子真的简单，考得很基础，没有复杂的计算𐟧‚ 𐟓š 课本上的重点章节，除了第一章到第六章看两遍差不多，其他方法论和计算公式都得明白（计算公式可能会在填空题里考，但都是简单的）。寿命表在去年考到了个选择题，可以看看不同寿命表的应用。第二、八、九章考的不多，实在理解不了的就背背概念（但我觉得你们这么厉害，肯定能轻松解决）。 ‼️ 还是那句话，一定要以书本为主。去年考的统计大题不是死记的那种。 𐟤” 统计理解不了？多做做题，问问身边懂的人。突然间你可能就会对某处恍然大悟了。 𐟒𛠤𘍨€ƒ软件操作，所以书上计算机实验那一块儿都可以不看。 𐟓 每一章的小结都要认真看！觉得是重点的地方，折一下反复看！ 𐟓… 零几年的考研真题做下来你会发现都是陈长生习题集的模拟卷上的题目，当然现在肯定不会了。 𐟓 对于考研真题的看法，有的人会说拿来模考，个人认为没有必要哈。真题都是回忆版，除非你手头上的卷子是回忆特别特别全的，不然你就拿来当练习做做看看，了解学校喜欢考哪些知识点，重点去背下。 𐟌ˆ 讲到这儿，放一张很喜欢的丁达尔效应图〗祝大家都能沐浴到理想的光！

一元线性回归分析的七个关键步骤一元线性回归分析是统计学中一种重要的方法，主要用于研究一个因变量与一个自变量之间的关系。以下是进行一元线性回归分析的基本步骤：建立回归模型 𐟓ˆ 首先，我们需要根据实际问题的需求，建立一个关于因变量和自变量的回归模型。这个模型通常可以表示为 y = ax + b，其中 y 是因变量，x 是自变量，a 和 b 是待估计的未知参数。未知参数估计 𐟔 接下来，我们利用样本数据来估计模型中的未知参数 a 和 b。这个过程通常使用最大似然估计法，通过最大化似然函数来找到使得数据最可能的参数值。线性假设显著性检验 𐟓Š 为了检验模型是否合适，我们需要进行线性假设的显著性检验。这通常是通过计算 F 统计量来实现的，F 统计量的计算公式为 F = SSR / SSE，其中 SSR 是回归平方和，SSE 是残差平方和。如果 F 值显著大于某个阈值，那么我们可以拒绝零假设，认为模型是显著的。系数 b 的置信区间 𐟎œ覨ᥞ‹显著的情况下，我们还可以对系数 b 进行区间估计，得到其置信区间。这个置信区间可以帮助我们了解参数 b 的可信度。回归函数值点估计和置信区间 𐟓 除了系数 b 的估计，我们还可以对回归函数进行点估计和置信区间估计。这个过程通常是通过计算样本数据的平均值和标准差来实现的，从而得到回归函数的估计值和置信区间。残差分析 𐟓Š 残差分析是检验模型拟合效果的重要步骤。我们可以通过计算残差来了解模型的拟合程度，如果残差较大，那么说明模型可能存在一些问题，需要进行进一步的调整。总结 𐟓 通过以上步骤，我们可以得到一个较为准确的预测模型，用于预测因变量与自变量之间的关系。在实际应用中，这些步骤可以帮助我们更好地理解和解决实际问题。

中国精算师精算风险管理考点全解析大家好，今天我想和大家分享一下中国精算师考试中精算风险管理的考点。考试主要包括20道单选题（30分）、15道多选题（30分）和3道简答题（40分）。以下是我能回忆起来的部分考点，希望对大家有所帮助！《风险管理与金融机构》考点汇总第3章：选择题经营比率的计算养老金计划第9章：选择题凸性、久期和凸性结合计算出资产组合价值的变动第12章：选择题+简答题 VaR、ES、一致性风险测度、谱函数风险测度正态分布的VaR的计算第15章：选择题回溯测试偿付能力法案Ⅱ中关于内部模型法的计算方式（置信度和置信区间）第19章：选择题+简答题（考点最多） 𐟓㰟“㰟“㯼š我整理了一个两三页的文档，包含了具体的章节和考题类型。如果有需要的朋友，可以关注我并在下方留言哦！希望这些信息对大家备考有所帮助，祝大家考试顺利！

CFA一级数量部分公式大集合！ 𐟒“ 最近真是有点焦虑啊，不过也快到头了。这里给大家分享一下数量部分需要记住的所有公式和概念，希望对你们有帮助！货币的时间价值 𐟒Ž 首先，记住一句话：不同时间的货币价值不一样！这句话可是有效年利率计算的关键哦。描述性数据 𐟓Š 接下来是描述性数据部分，包括一阶中心趋势（中位数、均值、众数），二阶离散（方差、标准差），三阶偏度，四阶峰度。这些公式可是基础中的基础。概率论 𐟎𒊧„𖥐Ž是概率论部分，需要掌握概率的加法法则、乘法法则、全概率法则以及贝叶斯定理中的应用。还有赔率（Odds）、期望值和协方差的计算公式。离散分布和连续分布 𐟓ˆ 这一部分主要讲的是离散分布和连续分布，特别是二项分布和正态分布。正态分布下的z分布和t分布也要记清楚。样本和估计 𐟓š 样本和估计部分包括点估计和区间估计，估计量，中心极限定理非常重要！置信区间以及何时使用z分布和t分布也要牢记。假设检验 ⚖️ 假设检验部分主要讲的是一类错误和二类错误，单边检验和双边检验，以及假设检验的test statistics和decision rule的确定。单一正态检验方法也要掌握。线性回归 𐟓ˆ 最后是线性回归部分，简单线性回归的SSE，最小二乘法估计参数b0和b1的值，ANOVA table衡量拟合度的记忆。这些公式可是线性回归的基础。

抽样误差与估计精度的四大关键概念在统计学中，抽样平均误差、边际误差、抽样标准差和估计误差是四个核心概念，它们都与抽样分布和估计量的准确性息息相关。下面我们来详细解释这些术语及其之间的关系。抽样平均误差（Sampling Error）𐟓Š 抽样平均误差指的是样本的平均值与总体真实均值之间的差异。由于我们通常从总体中随机抽取一部分样本，而不是使用整个总体数据，因此样本均值通常不等于总体均值。公式表示为：抽样平均误差 = 样本均值 - 总体均值。边际误差（Margin of Error）𐟓 边际误差用于描述估计值的精度，尤其是在构造置信区间时。它表示估计量（例如样本均值）与真实总体参数（例如总体均值）之间的最大差异。边际误差通常基于标准误差和置信水平来计算。公式表示为：边际误差 = Z2 㗠样本标准差 / √样本容量，其中 Z2 为标准正态分布的临界值，样本标准差为总体标准差，样本容量为 n。抽样标准差（Sampling Standard Deviation）𐟓ˆ 抽样标准差是样本数据的标准差，用于衡量样本中数据的离散程度。它反映了样本中各个数据点与样本均值之间的差异大小。公式表示为：抽样标准差 = √[(X1 - 样本均值)Ⲡ+ (X2 - 样本均值)Ⲡ+ ... + (Xn - 样本均值)ⲝ / n，其中 X1, X2, ..., Xn 为样本中的每个数据点，n 为样本容量。估计误差（Estimation Error）𐟎𜰨ﯥ𗮦˜歷‡由样本统计量（例如样本均值、样本方差等）对总体参数（如总体均值、总体方差等）进行估计时所产生的误差。估计误差是抽样误差的一部分，反映了样本对总体参数估计的偏差。常见的估计误差有偏差误差和变异误差。关系总结𐟓 抽样平均误差是具体某个样本均值与总体均值之间的差异，通常是随机的。抽样标准差与估计误差有密切关系。抽样标准差衡量的是样本数据的离散程度，而估计误差是指样本统计量与总体参数之间的差异。估计误差受样本大小、样本数据的波动性等因素的影响，因此可以通过抽样标准差来间接反映估计误差。边际误差与抽样标准差也相关。边际误差通常依赖于样本的标准误差（即样本标准差除以样本容量的平方根），边际误差给出的是对总体参数的估计范围的上限。估计误差的大小通常可以通过计算边际误差和抽样标准差来衡量。估计误差不仅与样本的离散性（即抽样标准差有关），还与样本容量(n)和总体分布的特征（例如总体标准差）有关。简而言之，这些概念都与抽样误差和估计精度紧密相关，边际误差和抽样标准差可以帮助评估估计误差的大小，而抽样平均误差则是单个样本估计值与总体真实值之间的随机误差。

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