用Python实现随机变量和概率分布

最新推荐文章于 2024-10-10 17:34:13 发布

后端工程架构大师傅

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本文介绍如何使用Python进行概率论与统计学中的随机变量和概率分布操作。通过引入numpy和matplotlib，创建并展示了离散型随机变量X和连续型随机变量Y的均匀分布，绘制了它们的概率质量函数（PMF）和概率密度函数（PDF），同时计算了期望和方差等统计量。

用Python实现随机变量和概率分布

我们知道，概率论和统计学是人工智能领域中非常重要的理论基础。在这篇文章中，我们将介绍如何使用Python实现随机变量和概率分布的相关操作。

首先，我们需要导入一些必要的模块，如numpy和matplotlib。它们分别提供了数值计算和绘图的功能。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

接着，我们定义一个离散型随机变量X和一个连续性随机变量Y。为简单起见，我们将这两个随机变量都设定为服从均匀分布。

# 离散型随机变量
X = np.array([0<

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Python分析随机变量与概率分布

Mr数据杨

09-25

243

在概率论与统计学的学习中，随机变量与概率分布是非常基础且重要的概念。掌握这些内容有助于理解和处理不确定性事件，在编程与数据分析中尤为重要。通过学习随机变量与概率分布，可以有效地建模不确定性现象，并结合概率知识进行数据分析。本教程将介绍两类主要的随机变量：离散型随机变量和连续型随机变量，分别对应的概率分布为概率质量函数和概率密度函数。每个部分都将结合应用场景和实际代码示例，以帮助更好地理解这些理论。

10.11Python数学基础-多维随机变量及其分布

gs1we1的博客

10-11

1290

多维随机变量及其分布 1.二维随机变量及其分布假设E是随机试验，Ω是样本空间，X、Y是Ω的两个变量；(X,Y)就叫做二维随机变量或二维随机向量。X、Y来自同一个样本空间。联合分布函数 F(x,y)=P(X≤x,Y≤y) F(x,y)=P(X≤x,Y≤y) F(x,y)=P(X≤x,Y≤y) 几何意义表示对立体曲线的体积用平面图形近似表示为：即F(x,y)表示求(x,y)左下方的面积。性质：（1）0≤F(x,y) ≤1 （2）F(x,y) 不减，例如：y固定，x1<x2，F(x1,y)&

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python按概率生成随机数1

12-21

之前有个类似的帖子： https://blog.youkuaiyun.com/cryhelyxx/article/details/72822234 各位可以先看下，不过我没看懂他这么写的目的，好像是统计10000次生成红绿蓝色的情况分别是多少次，代码运行没什么问题，就是有时候会产生随机结果没有选中红绿蓝，这一点可以在最后结果加起来不等于10000看出来。不知道他要的就是这个效果还是有误。于是我修改了下，下面是我修改后的代码，保证了每次循环都能选中红绿蓝中的一个。 # coding: utf-8 import random import time def random_index(rate): ""

概率统计Python计算：随机变量的分布函数

u012958850的博客

05-02

2592

任何随机变量XXX都有其分布函数（或称为累积分布函数） F(x)=P(X≤x),x∈(−∞,+∞).F(x)=P(X\leq x), x\in (-\infty,+\infty).F(x)=P(X≤x),x∈(−∞,+∞). 例1 向半径为rrr的圆内任一投掷一个点，求此点到圆心的距离XXX的分布函数，并计算P(X>r/2)P(X>r/2)P(X>r/2)。解：显然，这是一个2-维几何概型，XXX的取值范围为[0,r][0,r][0,r]。当x<0x<0x<0时，X≤x

使用python实现随机正态分布数据，并导出到表格（超详细）

最新发布

03-11

通过导入numpy和matplotlib.pyplot这两个常用的科学计算库，并自定义了一系列函数，实现了满足特殊条件下的一系列随机变量序列（比如鞅差序列）。接着，利用数值仿真模拟了若干重要的概率理论（如某些极限定理）的...

python生成随机数random.randint()随机取值的概率

野猫炫的博客

05-29

1万+

python生成随机数random.randint() random.randint(参数1，参数2) 参数1、参数2必须是整数函数返回参数1和参数2之间的任意整数 import random result=random.randint(3,30) print(result) random.uniform(x, y)方法将随机生成一个实数，它在 [x,y]范围内。 ...

概率论基础02

adc_abc123的博客

10-10

1398

由上图可知，F(-x)是曲线中红色部分的面积，F(x)是曲线中黄色部分的面积，由分布函数的性质可知，整个曲线的面积=1，所以蓝色部分的面积=1-黄色部分面积=1-F(x)，另外正态分布曲线是以y轴对称的，蓝色部分的面积=F(-x)，所以：F(-x)=1-F(x)对于离散型随机变量函数的分布函数计算，最简单的方法是列出随机变量X的分布表，然后根据新的函数关系计算出新随机变量Y的值，其值对应的概率就是X原来值对应的概率值，然后形成分布表，如果Y值有重复，则将重复值对应的概率相加即可。

在Python中使用逆变换方法生成随机变量

deephub

03-18

5850

目标在仿真理论中，生成随机变量是最重要的“构建块”之一，而这些随机变量大多是由均匀分布的随机变量生成的。其中一种可以用来产生随机变量的方法是逆变换法。在本文中，我将向您展示如何使用Python中的逆变换方法生成随机变量(包括离散和连续的情况)。概念给定随机变量U，其中U在（0,1）中均匀分布。假设我们要生成随机变量X，其中累积分布函数（CDF）为逆变换方法的思想是通过如下使用其逆CDF从任何概率分布中生成一个随机数。对于离散随机变量，步骤略有不同。假设我们想生成一个离散随机变量X的值，它具有

python随机数据随概率分布_概率分布及其Python实现

weixin_39560066的博客

11-29

597

一、学习概率分布有什么用?很多现实中的分布都来自几种概率分布。对个人生活和工作选择非常有帮助。知道某件事发生的概率对我们作出数据分析决策很有帮助。有时候计算概率很简单，有时候计算概率很复杂，概率分布是帮助我们解决特定问题下的万能模版。在经济学习领域，概率分布对于数据的认识有非常重要的作用，不管是有效数据还是噪音数据，如果知道了数据集分布，在机器学习算法选择和建模过程有很大帮助。二、概率分布1.理解...

Python金融系列第三篇：随机变量和分布

CoderPai的博客

10-08

2881

作者：chen_h 微信号 &amp; QQ：862251340 微信公众号：coderpai 第一篇：计算股票回报率，均值和方差第二篇：简单线性回归第三篇：随机变量和分布第四篇：多元线性回归和残差分析第五篇：现代投资组合理论第六篇：市场风险第七篇：Fama-French 多因子模型介绍在上一章中，我们学习了均值和方差的定义，这是一种点估计方法。点估计意味着使用样本数据来计算单...

常见六种随机变量分布可视化

weixin_30628801的博客

06-11

927

1.1 离散型随机变量-(伯努利分布)： from scipy.stats import binom import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np n = 10 p = 0.3 k = np.arange(0, 10) binomial = binom.pmf(k, n, p) plt.plot(k, binomial) plt.title(...

数理统计与概率论及Python实现——随机变量

数据森麟

09-22

907

python根据指定概率生成随机数

qq_64997449的博客

03-15

2646

传入元素列表和元素对应的生成概率，按照指定概率生成随机数传入指定元素列表，和每个元素生成概率的列表，以及想生成列表的长度，按照指定概率生成数组

如何利用Python构造常见概率分布的随机样本？

m0_57975261的博客

02-17

959

利用Python构造一些服从特定分布的随机变量的样本

chatgpt赋能python：Python抽签：从随机抽取到概率分布统计

reilust的博客

06-20

323

本文由chatgpt生成，文章没有在chatgpt生成的基础上进行任何的修改。以上只是chatgpt能力的冰山一角。作为通用的Aigc大模型，只是展现它原本的实力。对于颠覆工作方式的ChatGPT，应该选择拥抱而不是抗拒，未来属于“会用”AI的人。🧡AI职场汇报智能办公文案写作效率提升教程 🧡专注于AI+职场+办公方向。下图是课程的整体大纲下图是AI职场汇报智能办公文案写作效率提升教程中用到的ai工具。

Python统计学03——随机变量的概率分布

08-29

在Python中，可以使用概率论中的随机变量分布来进行统计计算。常见的离散型分布包括二项分布和泊松分布，连续性分布包括正态分布、均匀分布和指数分布等。这些分布可以用来计算概率、期望和方差等统计量。对于正态分布，可以使用scipy.stats库中的norm模块进行计算。例如，可以使用norm.cdf函数计算小于某个值的概率，使用norm.ppf函数计算给定累积概率时的反函数值。代码示例如下： ``` from scipy.stats import norm # 计算小于40的概率 p1 = norm.cdf(40, loc=50, scale=10) # 计算30到40之间的概率 p2 = norm.cdf(40, loc=50, scale=10) - norm.cdf(30, loc=50, scale=10) # 计算小于2.5的概率 p3 = norm.cdf(2.5, 0, 1) # 计算-1.5到2之间的概率 p4 = norm.cdf(2) - norm.cdf(-1.5) # 计算累计概率为0.025时的反函数值 q1 = norm.ppf(0.025, loc=0, scale=1) # 计算累计概率为0.975时的反函数值 q2 = norm.ppf(0.975, 0, 1) print(p1, p2, p3, p4, q1, q2) ``` 对于计算随机变量的概率分布的均值和方差，可以使用numpy库进行计算。代码示例如下： ``` import numpy as np # 假设有一个数据框df，其中包含了不合格品数和概率 mymean = sum(df['不合格品数'] * df['概率']) # 计算均值 myvar = sum((df['不合格品数'] - mymean) ** 2 * df['概率']) # 计算方差 mystd = np.sqrt(myvar) # 计算标准差 print(mymean, myvar, mystd) ``` 以上是关于Python统计学中随机变量的概率分布的一些基本操作和计算方法。123 #### 引用[.reference_title] - *1* *2* *3* [Python统计学03——随机变量的概率分布](https://blog.youkuaiyun.com/weixin_46277779/article/details/126673517)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"] [ .reference_list ]