常见的连续型分布及其编程学习

最新推荐文章于 2024-08-15 19:57:38 发布

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本文介绍了概率论和数理统计中的连续型分布概念，包括正态分布、均匀分布、指数分布、伽玛分布和正态混合分布，并提供了Python编程示例，如使用SciPy和NumPy库生成相应分布的随机变量。

连续型分布是概率论和数理统计中的重要概念，用于描述连续型随机变量的概率分布。在编程学习中，理解和使用这些分布对于处理和模拟实际问题非常有用。本文将介绍几种常见的连续型分布，并提供相应的源代码示例。

正态分布（Normal Distribution）
正态分布是最为常见的连续型分布之一，也被称为高斯分布。它具有钟形曲线的特点，均值和标准差是其两个重要的参数。在Python中，可以使用SciPy库中的scipy.stats.norm模块来生成正态分布的随机变量。

import numpy as np
from scipy.stats import norm

# 生成正态分布的随机变量
mu = 0  # 均值
sigma = 1

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头部AI社区如有邀博主AI主题演讲请私信—心比天高，仗剑走天涯，保持热爱，奔赴向梦想！低调，专注，谦虚，自律，反思，成长，还算比较正能量的博主，公益免费传播…内心特别想在AI界做出一些可以推进历史进程影响力的技术(兴趣使然，有点小情怀，也有点使命感呀

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TensorFlow深度学习框架介绍及其案例实战

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小山羊的学习日志

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小书匠目录： 2.连续型 2.1 连续型均匀分布一个均匀分布在区间[a,b]上的连续型随机变量X,可给出如下函数: 连续型均匀分布概率密度函数期望：方差：特点：均匀分布具有下属意义的等可能性。若 X ∼ U [a,b],则X落在[a,b]内任一子区间[c,d]上的概率：表示：只与区间[c,d]的长度有关，而与他的位置无关。 2.2 正态分...

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戳这里：概率论思维导图！！！一般情况，如果随机变量Z是二维连续型随机变量(X,Y)的函数： Z=g(X,Y) 且(X,Y)的联合概率密度函数为f(x,y)，则可用以下方式求Z的分布函数：其中为平面上由所决定的区域欢迎大家来讨论这个例题：设二维连续型随机变量(X,Y)的联合概率密度函数为f(x,y)，求的概率密度函数解：设Z的分布函数为，则故Z...

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