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✴️解答疑問🤔跑出機率分配圖和係數要做什麼用?

🟠 認識分配

很多人終其一生可能都沒見過機率分配,或者學習過,但也只當假設。若想做大數據和人工智慧,不了解機率分配模擬器,數據沒辦法確定機率模型,那麼人工智慧的核心模型都變成是人為認定,不會自動智慧思考。
大數據 模擬 大數據分析 統計學不能做為大數據分析的工具

🟠 了解分配

機率分配是由參數控制位置和形狀。當參數改變,位置和形狀也會開始變化。透過機率模擬器,你能夠看到整個機率分配的樣貌,還有參數改變對分配影響。你說這很重要嗎?當然是重要的!這決定了人工智慧的核心機率模型,在新數據加入後的模型變化。即使是細微改變,很可能在人工智慧的每個決策後,造成蝴蝶效應影響。
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🟠 係數幫助你判斷分配特性

例如常態分配的偏態係數為0且峰態係數為3的不變特性,可以讓我們去判斷分配是否為常態分配。常態分配還關注在平均數和變異數上。所以參數和係數之間會有關聯。針對這些關聯可以讓你了解分配特性。

🟠 分配之間可以互通

適合度檢定相當於實驗組與對照組的觀念,透過原分配生成的數據,與觀察值的檢定後,看是否來自特定分配。所以機率分配模擬器能夠模擬出那麼多分配,就能幫助你做那麼多分配,和觀察值的適合度檢定。

🟠 有助於幫你的數據找到資料來源的分配

適合度檢定相當於實驗組與對照組的觀念,透過原分配生成的數據,與觀察值的檢定後,看是否來自特定分配。所以機率分配模擬器能夠模擬出那麼多分配,就能幫助你做那麼多分配,和觀察值的適合度檢定。
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分類:學習

🟠掃除觀念的雷點🟠算學的運用🟠建模技術🟠大數據分析方法🟠人工智慧分析方法

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