


Legenda statistik C.R. Rao meninggal dunia. Dia menyaksikan sejarah statistik berabad-abad
Master lagenda statistik C. R. Rao telah meninggal dunia pada usia 102 tahun
Sesiapa yang telah mempelajari statistik akan mengenali namanya——
Cramér - Ketidaksamaan Rao dinamakan sempena nama beliau dan Harald Cramér
Satu ayat yang ditulisnya pada halaman tajuk "Statistik dan Kebenaran" disebarkan secara meluas di dunia China:
# 🎜🎜#Dalam muktamad analisis, semua pengetahuan adalah sejarah;Dalam erti kata abstrak, semua sains adalah matematik;
Dalam dunia yang rasional, semua penilaian adalah statistik.
Kerjayanya berkait rapat dengan sejarah statistik moden, meliputi perkembangan dari era Pearson dan Fisher ke era data besar dan kecerdasan buatan Lahir di India
Kerjayanya dalam statistik bermula pada tahun 1940-an: dia pertama kali memperoleh ijazah sarjana dalam matematik dari Universiti Andhra dan ijazah sarjana dalam statistik dari Calcutta University pada tahun 1943, dan kemudian pergi ke UK Belajar untuk PhD di King's College, Cambridge University, belajar di bawah Ronald Fisher(Ronald Fisher)
, salah seorang pengasas statistik moden.
Pada mulanya, Rao telah pun menunjukkan bakat luar biasa
Pada tahun 1943, beliau lulus tesis sarjana dalam statistik di Universiti Calcutta dengan markah 87% . Rekod ini belum lagi dipecahkan oleh Universiti Calcutta. Pengulas juga memberikan kertas ini penilaian "mencapai peringkat kedoktoran"
Pada tahun 1945, Rao, yang hanya berusia 25 tahun pada masa itu, menerbitkan kertas statistik penting "Maklumat dan Anggaran Parameter Statistik" Ketepatan yang boleh dicapai》Dalam kertas hanya 10 muka surat ini, Rao membuktikan
Cramér–Rao ketaksamaandan
Rao-Blackwell Teorem #🎜. Kedua-duanya adalah komponen penting dalam metodologi statistik moden. Cramér-Rao ketaksamaan memberikan had yang lebih rendah pada ralat untuk anggaran parameter tidak berat sebelah, memberikan penanda aras untuk prestasi penganggar. Varians mana-mana penganggar tidak boleh lebih rendah daripada sempadan bawah ini Teorem Rao-Blackwell menerangkan cara mengubah sebarang anggaran kasar kepada anggaran yang dioptimumkan oleh kriteria ralat kuasa dua min atau kriteria yang serupa. Idea teras adalah menggunakan maklumat yang berkesan dalam data untuk anggaran, yang lebih baik daripada menggunakan semua data secara langsungKertas ini juga meletakkan rangka kerja untuk teori geometri maklumat. Geometri maklumat digunakan secara meluas dalam penyelidikan kecerdasan buatan semasa, dan juga telah digunakan untuk pengukuran boson Higgs di Large Hadron ColliderKhususnya: # 🎜🎜#
Rao memperkenalkan konsep jarak atau perbezaan antara taburan kebarangkalian dalam ruang parameter. Anggap keluarga berparameter sebagai manifold Riemannian dan matriks maklumat Fisher sebagai tensor metrik Riemannian. Adalah dicadangkan untuk menggunakan jarak Fisher-Rao untuk mengukur perbezaan antara dua taburan kebarangkalian. Kertas ini adalah salah satu karya terawal untuk menggunakan kaedah geometri pembezaan kepada model kebarangkalian.- Kandungan yang perlu ditulis semula ialah: Foto Rao bersama Cramér dan Blackwell #🎜, Dalam 196 Rao He pergi ke Cambridge dan menjadi murid Fisher. Pada tahun 1948, di bawah bimbingan Fisher, beliau mencadangkan "
- Score Test (Score Test)" yang terkenal.
, yang menilai kekangan parameter statistik berdasarkan kecerunan fungsi kemungkinan.
Berbanding dengan ujian Wald dan ujian nisbah kemungkinan, kelebihan utamanya terletak pada kemudahan pengiraan Bagi pengamal statistik hari ini, ujian skor boleh dikatakan Ia adalah statistik asas yang penting pengetahuan Baru tahun ini, Profesor Rao yang berusia 102 tahun memenangi anugerah pencapaian tertinggi dalam statistik Hadiah Antarabangsa dalam Statistik
(Hadiah Antarabangsa dalam Statistik).Sebab penganugerahan itu ialah:
Karya beliau lebih 70 tahun lalu masih memberi impak yang mendalam kepada komuniti saintifik.Kertas kerjanya pada tahun 1945, yang diterbitkan dalam Buletin Persatuan Matematik Calcutta, menunjukkan tiga keputusan asas yang membuka jalan kepada statistik moden dan menyediakan alat statistik yang digunakan secara meluas dalam komuniti saintifik hari ini.
Profesor Rao memenangi banyak anugerah dalam hidupnya dan berkhidmat sebagai ahli akademik Akademi Sains di 8 negara termasuk India, United Kingdom, United Negeri dan Itali
Perlu disebut bahawa beliau telah melatih lebih daripada 50 doktor sepanjang hayatnya. Antaranya ialah Dabeeru C. Rao, pengarah Jabatan Biostatistik di Washington University School of Medicine, Felo Persatuan Perangkaan Amerika, dan ahli statistik India Debabrata Basu, mereka semua adalah pelajarnya Bersara sepenuhnya. Berkhidmat sebagai Profesor Emeritus di Pennsylvania State University dan Profesor Penyelidik di Universiti di Buffalo
One More Thing
Pada usia 100 tahun, C. R. Rao membuat sedikit pengubahsuaian pada ayat terkenal yang disebut pada mulanya
Apabila media India memetik beliau sebagai berkata , ayat terakhir menjadi: "Semua kaedah memperoleh pengetahuan pada asasnya adalah statistik."
Semua kaedah memperoleh pengetahuan pada dasarnya boleh diringkaskan sebagai statistik
Atas ialah kandungan terperinci Legenda statistik C.R. Rao meninggal dunia. Dia menyaksikan sejarah statistik berabad-abad. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas



Algoritma EM dalam Python ialah kaedah berulang berdasarkan anggaran kemungkinan maksimum, yang biasanya digunakan untuk masalah anggaran parameter dalam pembelajaran tanpa pengawasan. Artikel ini akan memperkenalkan definisi, prinsip asas, senario aplikasi dan pelaksanaan Python bagi algoritma EM. 1. Definisi algoritma EM Algoritma EM ialah singkatan daripada Expectation-maximizationAlgorithm. Ia adalah algoritma berulang yang direka untuk menyelesaikan anggaran kemungkinan maksimum berdasarkan data yang diperhatikan. Dalam algoritma EM, adalah perlu untuk

Sarjana statistik legenda C.R. Rao telah meninggal dunia pada usia 102 tahun. Sesiapa yang telah mempelajari statistik akan mengenali namanya - ketidaksamaan Cramér-Rao dinamakan sempena namanya dan Harald Cramér Karyanya dalam "Statistik dan Kebenaran". ayat yang ditulis pada halaman tajuk diedarkan secara meluas di dunia China: Dalam analisis muktamad, semua pengetahuan adalah sejarah dalam erti kata abstrak, semua sains adalah matematik dalam dunia rasional, semua penilaian adalah statistik; Dari tahun 1920 hingga 2023, kehidupan Profesor Rao hampir diselaraskan dengan sejarah perkembangan statistik moden Pada tahun 2021, sebuah artikel yang diterbitkan dalam "Semakan Statistik Antarabangsa" menilai kehidupannya sebagai "seabad perangkaan".

Statistik memberi kami alat yang berkuasa untuk menganalisis dan memahami data. Salah satu konsep asas dalam statistik ialah peraturan 68-95-99.7, juga dikenali sebagai peraturan ibu jari atau peraturan tiga sigma. Peraturan ini membolehkan kita membuat inferens penting tentang pengagihan data berdasarkan sisihan piawainya. Dalam catatan blog ini, kami akan meneroka peraturan 68-95-99.7 dan menunjukkan cara menggunakannya menggunakan Python. Gambaran keseluruhan Peraturan 68-95-99.7 Peraturan 68-95-99.7 menyediakan cara untuk menganggar peratusan data dalam taburan normal yang berada dalam sisihan piawai tertentu daripada min. Mengikut peraturan ini - kira-kira 68% daripada data berada dalam satu sisihan piawai min. Kira-kira 95% daripada data berada dalam dua sisihan piawai min. Tentang

Algoritma EM ialah algoritma yang biasa digunakan dalam pembelajaran statistik dan digunakan secara meluas dalam pelbagai bidang. Sebagai bahasa pengaturcaraan yang sangat baik, Python mempunyai kelebihan besar dalam melaksanakan algoritma EM Artikel ini akan memperkenalkan algoritma EM dalam Python secara terperinci. Pertama, kita perlu memahami apa itu algoritma EM. Nama penuh algoritma EM ialah Expectation-MaximizationAlgorithm Ia adalah algoritma berulang yang sering digunakan untuk menyelesaikan anggaran parameter yang mengandungi pembolehubah tersembunyi atau data yang hilang.

Regresi ialah salah satu alat yang paling berkuasa dalam statistik Algoritma pembelajaran diselia pembelajaran mesin dibahagikan kepada dua jenis: algoritma klasifikasi dan algoritma regresi. Algoritma regresi digunakan untuk ramalan pengedaran berterusan dan boleh meramal data berterusan dan bukannya label kategori diskret sahaja. Analisis regresi digunakan secara meluas dalam bidang pembelajaran mesin, seperti meramalkan jualan produk, aliran trafik, harga perumahan dan keadaan cuaca Algoritma regresi ialah algoritma pembelajaran mesin yang biasa digunakan yang digunakan untuk mewujudkan hubungan antara pembolehubah bebas X dan pembolehubah bersandar Y. Dari perspektif pembelajaran mesin, ia digunakan untuk membina model (fungsi) algoritma untuk mencapai hubungan pemetaan antara atribut X dan label Y. Semasa proses pembelajaran, algoritma cuba mencari hubungan parameter terbaik supaya darjah kesesuaian adalah yang terbaik Dalam algoritma regresi, hasil akhir algoritma (fungsi) adalah berterusan

Python adalah salah satu bahasa pengaturcaraan yang paling popular hari ini dan bahasa yang digunakan secara meluas dalam bidang sains data dan analisis statistik. Dalam analisis statistik, analisis varians adalah teknik yang sangat biasa yang boleh digunakan untuk mengkaji kesan faktor yang berbeza ke atas pembolehubah. Artikel ini akan memperkenalkan cara menggunakan Python untuk melakukan analisis varians. Apakah Analisis Varians? Analisis Varians (ANOVA) ialah kaedah analisis statistik yang digunakan untuk menganalisis perbezaan antara pembolehubah selanjar pada satu atau lebih pembolehubah kategori. ia

Selepas tiga tahun, kami menyelesaikan pada 2022 karya agung "" oleh Judea Pearl, pemenang Anugerah Turing, profesor sains komputer di University of California, Los Angeles, ahli akademik Akademi Sains Kebangsaan, dan dikenali sebagai "Bapa kepada Rangkaian Bayesian" Penyebab: Model, Penaakulan dan Inferens. Edisi pertama asal buku ini ditulis pada tahun 2000. Ia mencipta idea dan kaedah baharu untuk analisis sebab akibat dan inferens Ia menerima pujian meluas sebaik sahaja ia diterbitkan dan mempromosikan perkembangan baharu dalam bidang sains data, kecerdasan buatan, pembelajaran mesin. , analisis sebab dan lain-lain bidang revolusi, yang memberi impak yang besar kepada akademik. Kemudian, edisi kedua telah disemak pada tahun 2009, dan kandungannya telah diubah dengan ketara berdasarkan perkembangan baru dalam penyelidikan sebab-akibat pada masa itu. Versi bahasa Inggeris asal buku yang sedang kami terjemah telah diterbitkan pada tahun 2009. Setakat ini ia telah

Pengeluar "Black Mirror" menggunakan AI untuk menulis skrip, dan hasilnya seperti najis Pengarang "Ketibaan": AI hanya menggunakan statistik pada masa ini Charlie Bullock Time Network News Populariti ChatGPT tahun ini telah membuat kecerdasan buatan (AI) untuk menggantikan skrip manusia yang menulis topik hangat Topik: Baru-baru ini, penerbit "Black Mirror" Charlie Bullock memberitahu media asing bahawa dia pernah menggunakan ChatGPT untuk menulis episod skrip "Black Mirror", dan hasilnya "seperti najis. " Di samping itu, Jiang Fengnan, pengarang asal "Arrival", juga berkata bahawa ChatGPT semasa hanya menggunakan statistik dan bukan kecerdasan buatan sama sekali. Charlie Bullock memasukkan perkataan 'hasilkan skrip Black Mirror' ke dalam ChatGPT, dan kemudian skrip yang dipanggil akan dijanakan: "Ia kelihatan munasabah pada pandangan pertama, tetapi pada pandangan kedua ia adalah sekeping najis. adakah itu
