则称概率分布序列\{\mu_n\}满足关于大偏差函数I(z)的大偏差律。(狭义的)好的大偏差函数应当连续非负,只在一个点(大数律所指的那个点)取到极小值0. 一般的(不好的)大偏差函数不连续,会导致上面的极限不存在,但上下极限存在,其上下界是上式的右端的\Gamma被\Gamma的内部和闭包替换。 对于上面的掷硬币模...
类比来想,这里的\frac{1}{\epsilon}就相当于前面的大偏差理论中的n,远离确定性轨道的概率应该是e^{-\frac{1}{\epsilon}c}方式递减的。这就是轨道大偏差的基本思想。 换句话说,随机变量的大偏差考虑的是“大体系极限(热力学极限)”下概率的凝聚,随机过程的大偏差考虑的是“弱噪声极限”下概率的凝聚。 对于...
2.3.2 速率函数计算实用主义地说,大偏差理论是一系列方法,用于处理两大问题: 说明给定的随机变量满足大偏差原理 导出相关的速率函数 如前例所示,这两大问题都可以通过直接计算随机变量的概率分布,并由此通过斯特林近似或者其它渐进公式导出大偏差近似. 但一般情况下,这样直接的计算很困难甚至不可能完成. 比如对于连续...
大偏差理论是几率论和统计学中的一个重要分支。它主要研究随机变量序列的极限散布，特别是当随机变量的取值远大于或远小于其期望值时，几率收敛到零的情况。大偏差理论在几率论、统计学、数学、物理、化学、生物学等领域都有广泛的利用。大偏差理论的核心思想是研究随机变量序列的极限散布，即当随机变量的...
大偏差原理是处理极端事件的重要工具之一。在通信工程中,需要将信息传输的错误率控制在非常低的水平上。利用大偏差原理,可以计算出具有给定错误率的通信系统的最优功率分配。同样,在生物学中,可以利用大偏差原理来描述一些生物过程中的极端事件,例如蛋白质折叠过程中出现极端错误的概率。大偏差原理是处理极端事件和对随机...
deviation。大偏差在概率论里，属于极限理论，原因很简单，我们需要将时间变量推至无穷大来确定大偏差值...
大偏差原理指的是对于一个随机过程,其达到一个较大偏离平均的状态的概率逐渐减小,而且以指数速度减小。这个原理可以用概率生成函数的方法来表述,即对于给定的随机过程,其概率生成函数在某个趋于无穷的参数值处的极限存在且为零。 大偏差原理是概率论和统计学中重要的结果之一,它揭示了随机过程中发生极端事件的概率,对...
偏差大指的是实际结果或数据与预期或标准之间的差异较大。详细解释：1. 基本含义：偏差大通常用来描述某种实际测量值或观察结果与预期值或标准值之间的不一致程度较大。这种偏差可能是由于各种原因造成的，包括但不限于系统误差、偶然误差或人为因素。2. 在不同领域的应用：在科学研究领域，偏差大可能意味...
低偏差,高方差:这是深度学习面临的最大问题,过拟合了。也就是模型太贴合训练数据了,导致其泛化(或通用)能力差,若遇到测试集,则准确度下降的厉害; 高偏差,低方差:这往往是训练的初始阶段; 高偏差,高方差:这是训练最糟糕的情况,准确度差,数据的离散程度也差。