正态分布转化为线性函数

最新推荐文章于 2024-12-08 14:17:51 发布
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文章标签： 算法
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将正态分布转化为线性函数，如Y = AX + B的形式
如下图中的正态分布一行中的形式，请问是如何让转化的 有没有数学大佬指点一下在这里插入图片描述

正态累积分布函数的近似计算方法
weixin_42428226的博客
07-28 6850
计算正态（高斯）分布的累积分布函数的多项式方法
【应用多元统计分析】CH3 多元正态分布
m0_72318954的博客
10-05 6043
多元正态分布相关知识介绍
【读书笔记-＞统计学】09-01 将正态分布运用到其他概率分布-正态分布的相加、线性变换与独立观察结果概念简介
小明2766的博客
05-01 4835
将正态分布运用到其他概率分布 正态分布的相加 假设一个情境：德克想到了“爱情过山车”的创意，让新婚夫妇在过山车上办婚礼。在这之前，需要确保他所设想的特别座驾能够承载新郎和新娘的重量。他设想的座驾最多承载380磅的重量，求新郎和新娘综合体重不超过这个重量的概率是多少？ 假设新娘的体重符合正态分布N(150, 400)，新郎的体重符合N(190, 500)，单位为“磅”。 正态新娘+正态新郎 新郎和新娘的体重符合正态分布，如下所示： 我们要求的是新郎和新娘的综合概率分布，即，要求新郎与新娘之和的概率分布。
正态分布线性计算的方差推导（含协方差推导）
weixin_50348308的博客
05-11 2670
正态分布的线性加减计算，涉及到方差计算的推导，要深度了解里边不止是方差相加，还涉及到协方差的！！！尤其当两组数据是相关时，协方差是必然要计算进去的！
正态分布的线性组合与独立性：全面讲解
最新发布
weidl001的博客
12-08 2037
正态分布是概率论与数理统计中的重要分布之一，其线性组合与独立性的性质在许多理论和应用中都非常关键。
Head First Statistics night 正态分布的运算
你不要担心
05-07 6887
两个独立的正态分布相加还是正态分布 正态分布的运算可分为独立变量的运算和线性变化的运算 独立变量意为独立观察结果是数据的数量发生变化，两个正态分布相加的结果就是两个期望相加减与两个方差相加减：X±YX±YX\pm Y ~ N(μx±μy,σ2x±σ2y)N(μx±μy,σx2±σy2)N(\mu _{x}\pm \mu _{y},\sigma ^{2}_{x}\pm \sigma ^{2}_{...
如何证明两个正态分布之间的关系是线性的
weixin_42594419的博客
01-03 795
如果想要证明两个正态分布之间的关系是线性的，可以这样做： 证明两个正态分布的概率密度函数之间的关系是线性的。如果两个正态分布的概率密度函数分别为 $f(x)$ 和 $g(x)$，它们之间的关系是线性的，当且仅当对于任意的常数 $a$ 和 $b$，都有 $af(x)+bg(x)$ 是一个正态分布的概率密度函数。 证明两个正态分布的期望值和方差之间的关系是线性的。如果两个正态分布的期望值分别为 $...
正态分布随机数的产生
09-24
通过生成拉普拉斯分布的随机数，可以将其转化为正态分布。变换公式类似于Logistic变换，但需调整参数。 3. Gram-Charlier级数或Hermite多项式展开：这种方法涉及到将均匀分布随机数通过级数展开逼近正态分布。这...
《机器学习笔记（三）：多元线性回归与正态分布最大似然估计》
qq_33174752的博客
01-29 7791
回归问题普遍讨论的是多元线性回归，考虑多个特征可以得到更精确的模型，这其中涉及中心极限定理，正态分布，概率密度函数和最大似然估计。 (一)背景——多元线性回归 1. 本质上就是算法（公式）变换为了多元一次方程组 y = F(x) = w1x1 + w2x2 + w3x3 + … + wnxn + w0*x0 W = （w0,w1…,wn）T X = （x0,x1…,xn）T 这里W是n行的列向量，...
matlab计算多元正态分布函数.docx
11-12
- `dummyvar`：将分类变量转化为虚拟（或哑）变量，适用于线性模型。 - `rstool`：提供多维响应面的可视化工具，帮助理解变量间交互作用。 - `robustfit`：拟合稳健回归模型，对异常值有较好的鲁棒性。 - `stepwise`...
正态分布性质
weixin_42683052的博客
07-01 2万+
t分布、二项分布、Poisson分布的极限为正态分布，在一定条件下，可以按正态分布原理来处理。
整理总结：深入浅出统计学——再谈正态分布的运用
木叶生_白菜叶子的博客
04-02 1888
参考资料：电子工业出版社的《深入浅出统计学》 前言 当一个问题使用二项分布和泊松分布的计算量都过大时，可以考虑尝试用正态分布进行近似求解。 本篇目录参考资料：电子工业出版社的《深入浅出统计学》前言具体内容一、正态分布的复合1、X+Y的复合2、X-Y的复合二、复合与线性变换的区别1、线性变换2、复合三、用正态分布近似二项分布基本条件注意事项二项分布的近似方法的选择四、用正态分布近似泊松分布基本条件注...
概率学习记录：
qieziming的专栏
04-22 1256
为什么 正态分布可以线性变换为标准正态分布： 一般的正态分布是指随机变量 x服从均值为μ, 标准差为 σ正态随机变量x~N(μ , σ²) 。这样的正态随机变量 x，都可以化为标准正态随机变量 t 只要作如下线性变换 t= (x-μ)/σ ,那么变量 t就变成均值为 0，标准差为 1的标准正态随机变量。这是因为线性变换不改变正态分布的"本性"；又可以使均值非零的一般正态变量均值归 ...
深入浅出统计学（九）—— 再谈正态分布的运用
qq_47343046的博客
04-17 1283
在研究综合正态变量的时候，想办法求出X+Y的分布是十分有用的。如果独立随机变量X和Y均符合正态分布，那么可以得知X+Y也一定符合正态分布。在两个变量相加之后，实际上会增大了变异性，因此新分布的方差会增大，图形拉长，而为了保持图形总面积始终为1，因此图形同时也随之变扁。
正态分布与均匀分布之间的变换
开贰锤
05-20 3万+
一、任何分布都能化为[0,1][0,1][0,1]均匀分布 　　假设FX(a)=p(x≤a)FX(a)=p(x≤a)F_X(a)=p(x\le a)为累积分布函数，f(x)f(x)f(x)为概率密度函数，FX(a)=∫a−∞f(x)dxFX(a)=∫−∞af(x)dxF_X(a)=\int_{-\infty}^af(x)dx，则存在如下等式 　　P(FX(X)≤a)=P(X≤F−1X(a))=...
标准正态分布_正态分布，正态分布如何变换为标准正态分布
weixin_39637285的博客
12-13 9075
正态分布（Normal distribution），又名高斯分布（Gaussian distribution）若随机变量X服从一个数学期望为μ、方差为σ^2的正态分布，记为N(μ，σ^2)。其概率密度函数为正态分布的期望值μ决定了其位置，其标准差σ决定了分布的幅度。当μ = 0, σ = 1时的正态分布是标准正态分布。一维正态分布的概率密度函数为 正太分布 变换 标准正太分布（均值为0，标准差为1...
正态分布基本概念及公式
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zch-兴趣使然-blog
04-19 9万+
正态分布，又称高斯分布。其特征为中间高两边低左右对称。它有以下几个性质： 集中性：曲线的最高峰位于正中央，且位置为均数所在的位置。 对称性：正态分布曲线以均数所在的位置为中心左右对称且曲线两段无线趋近于横轴。 均匀变动性：正态分布曲线以均数所在的位置为中心均匀向左右两侧下降。 面积恒等：曲线与横轴间的面积总等于1。 正态分布函数公式如下： 其中μ为均数，σ为标准差。μ决定了正态分布...
正态分布（Normal Distribution）
huangjx36的博客
09-15 8万+
正态分布（Normal Distribution）
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