超几何分布的期望和方差的一种新求法
    超几何分布是一种高斯分布的变体，它有许多应用，如抽样检验、抽样实验和购买行为分析等。在本文中，我们将探讨一种新的求解超几何分布期望和方差的算法。
    为了计算超几何分布的期望和方差，传统的做法是使用极大似然估计（MLE）法。但是，极大似然估计法有很多缺点，包括计算成本大、出现局部最大值和异常值的影响大等。因此，有必要探索新的求解方法。正则化协方差
    本文提出了一种新的求解超几何分布期望和方差的算法——有限查（LF）法，它使用有限查（LF）算法对模型参数进行优化，获得期望和方差的最佳近似估计值。该方法比极大似然估计法更具效率、更能保证精度的优点，这是极大似然估计法所不具备的。
    本文从三个方面为有限查法进行了详细分析。首先，介绍了LF算法的基本原理以及它与极大似然估计法的不同。其次，重点介绍了LF算法优化参数的方法，以及计算一组与超几何分布期望和方差相关的系数。最后，我们通过实验，验证了该算法在估计超几何分布期望和方差时是否具有更高的效率和稳定性。
    本文提出的LF算法在计算超几何分布期望和方差时具有一定的实用价值，可以作为传统MLE算法的替代。由于该算法的性能优异、计算效率高，在一些实际应用中可能取得更好的效果。

版权声明：本站内容均来自互联网，仅供演示用，请勿用于商业和其他非法用途。如果侵犯了您的权益请与我们联系QQ:729038198，我们将在24小时内删除。