伯努利及几何离散型随机变量

【AI知识点】伯努利试验(Bernoulli trial)(两点分布、0-1分布) 伯努利试验 是一个基本的随机实验模型,用于描述只有两个可能结果的事件。它具有独立性和固定的成功概率 p,被广泛应用于统计学、概率论及其众多实际领域。通过多次伯努利试验可以构建出二项分布,这使得它在研究重复独立实验、质量控制、金融分析等领域有着重要的应用。 阅读详情

Bernoulli and Geometric discrete random variables

伯努利随机变量(Bernoulli rv),有时候叫做binary rv, 是指只有0或1的两种可能结果的任何随机变量
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几何随机变量(Geometric rv)
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如何判断一个变量是否是几何随机变量,需要达到以下几个条件
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Random variables and Random Process/随机变量和随机过程 Random Variables: (随机变量) 1.Bernoulli Random Variable: (伯努利随机变量) It is a discrete binary-valued that takes 0 and 1 with probability 1-p and p respectively. (它是一个离散的二进制值,取0和1的概率分别为1-p和p) , 2.... 阅读详情

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先简单复习下之前的内容,离散型随机变量指的是随机变量X的取值是有限的(或无穷可列的)。 详细的解释可以参照这篇博文:https://blog.youkuaiyun.com/dengfangmei1216/article/details/107526615 接下来,我们来看离散型随机变量的几大重要分布都有哪些。 1. 0-1分布(伯努利分布) 0-1分布很简单,就是字面意思,即随机变量X的取值只有两个,0和1,表示每次试验的结果只有2种,非A即B。比如像我们常说的抛一次硬币的结果,看用户是否使用某优惠券等,都是服从0-1

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1、X~Bern(p), 表明X的取值符合伯努利分布,只有1(成功)和0(失败)两种结果,其中成功的概率为P。伯努利分布的X期望值为P,方差为P(1-P); 2、X~Geom(p),表明X是几何随机变量,符合几何分布,其中成功的概率为P, 该分布主要是探索n次独立尝试,直到第一次尝试成功的概率,每一次独立试验都是伯努利分布。几何分布的X期望值为1/P,方差为(1-P)/P^2; 3、X~Bin(n,p),表明X是二项式随机变量,符合二项式分布,其中每次试验成功的概率为P,该分布主要是探索在n次独立尝试中,有

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