2) asymmetric distributing
分布不均匀
1.
A constructing method is proposed fitting for asymmetric distributing and large data set.
提出了一种适合样本分布不均匀、海量数据集的训练样本子集构造方法,首先通过保留边界样本,删除内部样本,对样本数量较多的类,进行选择样本;然后对样本数量较少的类构造虚拟样本。
3) distribution heterogeneity
分布不均匀度
1.
Concepts of the minimum sprinkling flow density, the minimum liquid-level height and liquid distribution heterogeneity are developed.
提出了最小溢流强度、最小液面高度及液体分布不均匀度的概念 ,并找出了它们之间的关系。
5) asymmetric distributed data
不均匀数据分布
6) uneven distribution of charge
药量不均匀分布
补充资料:均匀分布
均匀分布
uniform distribution
均匀分布(山心谊m业州加血n;paauoMep“oe pac“pe‘皿e邢H“e],在数论中亦称一致分布 一类概率分布的统称,由“等可能结果”的思想到连续情形的推广引起.如同正态分布(加m旧1此-trib丽on)一样,概率论中均匀分布在某些问题中作为确切分布,在另一些问题中作为极限分布出现. 在直线的一个区间上的均匀分布(矩形分布).在区间【“,b],“。,其特征函数为 。(r卜-2一一一。!!”一。,!·、. 诬以D一a) 在10,11上均匀分布的随机变量可由独立随机变量序列X.,XZ,…,以概率l/2取O和1,通过令 x=艺XnZ一” 月~l来构造(X。是X的二进制展开中的数字).随机数X是在【0,11上均匀分布的.这一事实有着重要的统计应用,例如见随机数和伪随机数(mndom an(1哪eudo·。ndom 11山刀比招). 如果两个独立随机变量X,和戈遵从【o,l]上的均匀分布,则创门的和遵从〔O,2]上的所谓三角分布(tnallgthard后颐bLIt幻n),其密度uZ(x)=l一11一x{,对x任10,21;。2(x)=O对x举兀o,21.三个遵从10,1]上均匀分布的独立随机变量和遵从【O,3]以上 扩xZ_/ }二兰-,O蕊x<1. }今 }天-一J瓜X一lj一,/、 }~全一一一二立二立一生二-.1落x<2.〔r,IX万=( }二匕一一‘二生之一一止2一二一匕立二二一一之止-,K,丈飞 t”,x,:u,。J.为密度的分布.一般地,遵从汇O,11上均匀分布的独立变量和X,+二+戈具有密度 l咨,,、‘「nl, “《X,二—2吸一1】『{_{‘X一k,’: 又n一i):k”。LKJ对0(x成n;u。(x)=O,对x必[0,。l;此处 r 9.了>0. 七o,:簇0.当n~的时,和x,+…+x。,在其数学期望。/2处中心化,用标准差、气雨进行尺度变换(即(‘、+…十x。一。/2)/习f万7丽)下趋向于参数为。和1的正态分布(对。=3其近似程度对许多实际问题已经令人满意). 在统计应用中构造具有给定分布F的随机变量的过程基于以下事实:设随机变量Y在10,l]上均匀分布,设分布函数F是连续的且严格递增,则随机变量x之F一‘Y具有分布函数F(在一般情形必须将x定义中的反函数F一’(y)代之以它的一个类比,即令F一’(,)二inf{x:F(x)(夕簇F(x+O)}). 作为极限分布的区间上的均匀分布.下面给出一些由极限产生的〔O,l]上均匀分布的典型例子: l)设X、,XZ,…是具有同样连续分布函数的独立随机变量,则创门的和s。,取模1,即和s,的分数部分{S。
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参考词条