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2018年也月，韓國設計師品牌 Ader Error 與運動品牌Puma聯乘，把Puma 來自八十年代的經典鞋履設計系列 RS-series復刻，特別之處是鞋跟附近的部位有一USB插頭細節 [6]。
型一錯誤與型二錯誤（英語： Type I error & Type II error ）為统计学中推論統計學統計術語，表示統計學假說檢定中的两种錯誤。
第一型錯誤與第二型錯誤（英語： Type I error & Type II error ）為統計學中推論統計學統計術語，表示統計學假設檢定中的兩種錯誤。
PUMA（中文名彪马）是一間德國 體育用品 製造商，前身是1924年由鲁道夫·達斯勒和阿道夫·達斯勒兩兄弟共同建立的「達斯勒兄弟鞋廠」，1948年以「魯道夫·達斯勒」名和姓的首音節命名為「RUDA」，後來改名為「PUMA」（意為美洲獅）服裝及運動鞋設計，通常都可見到美洲獅和跑道流線標誌，現為開 ...
2024年3月22日 · 但是，如果测试结果与实际不符，则发生错误。. 发生错误的情况有两种： 零假设 为真，而我们拒绝H 0 。. 另一方面， 备择假设 H 1 为真，而我们不拒绝H 0 。. 两种错误分别称为：第一类错误、第二类错误 [1] 。. 若零假设事实上成立，但统计检验的结果拒绝零 ...
克雷芒·阿德尔 （ Clément Agnès Ader ，1841年4月2日—1925年5月3日）， 法国 工程师 ，他发明了历史上第一架 飞机 。.
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- 数值近似
- 与其他函数的关系
互补误差函数，记为 erfc，在误差函数的基础上定义： 1. erfc ( x ) = 1 − erf ( x ) = 2 π ∫ x ∞ e − t 2 d t . {\displaystyle {\mbox{erfc}}(x)=1-{\mbox{erf}}(x)={\frac {2}{\sqrt {\pi }}}\int _{x}^{\infty }e^{-t^{2}}\,\mathrm {d} t\,.} 虚误差函数，记为 erfi，定义为： 1. erfi ( z ) = − i erf ( i z ) . {\displaystyle \operatorname {erfi} (z)=-i\,\,\operatorname {erf} (i\,z).} 複誤差函數，记为w(...
误差函数来自测度论，后来与测量误差无关的其他领域也用到这一函数，但仍然使用误差函数这一名字。 误差函数与标准正态分布的积分累积分布函数Φ {\displaystyle \Phi } 的关系为 1. Φ ( x ) = 1 2 + 1 2 erf ( x 2 ) . {\displaystyle \Phi (x)={\frac {1}{2}}+{\frac {1}{2}}\operatorname {erf} \left({\frac {x}{\sqrt {2}}}\right).}
误差函数是奇函数： 1. erf ( − z ) = − erf ( z ) {\displaystyle \operatorname {erf} (-z)=-\operatorname {erf} (z)} 对于任何 复数 z: 1. erf ( z ¯ ) = erf ( z ) ¯ {\displaystyle \operatorname {erf} ({\overline {z}})={\overline {\operatorname {erf} (z)}}} 其中 z ¯ {\displaystyle {\overline {z}}} 表示 z的 复共轭。 复平面上，函数 ƒ = exp(−z2) 和 ƒ = erf(z) 如图所示。粗绿线表示 Im(ƒ) = 0，...
下式在整个定义域上，最大误差可低至 1.2 ⋅ 10 − 7 {\displaystyle 1.2\cdot 10^{-7}} ： 1. erf ( x ) = { 1 − τ f o r x ≥ 0 τ − 1 f o r x < 0 {\displaystyle \operatorname {erf} (x)={\begin{cases}1-\tau &\mathrm {for\;} x\geq 0\\\tau -1&\mathrm {for\;} x<0\end{cases}}} 其中， 1. τ = t ⋅ exp ( − x 2 − 1.26551223 + 1.00002368 ⋅ t + 0.37409196 ⋅ t 2 + 0.09678418 ⋅ t 3 − 0.1...
误差函数本质上与标准正态累积分布函数Φ {\displaystyle \Phi } 是等价的， 1. Φ ( x ) = 1 2 π ∫ − ∞ x e − t 2 2 d t = 1 2 [ 1 + erf ( x 2 ) ] = 1 2 erfc ( − x 2 ) {\displaystyle \Phi (x)={\frac {1}{\sqrt {2\pi }}}\int _{-\infty }^{x}e^{\tfrac {-t^{2}}{2}}\,\mathrm {d} t={\frac {1}{2}}\left[1+\operatorname {erf} \left({\frac {x}{\sqrt {2}}}\right)\right]={\frac {1}{2}}\,\...
