常见的数学分布

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#常见的数学分布

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伯努利分布、二项分布、多项分布、Beta分布、Dirichlet分布、连续分布（正态分布）、大数定理、中心极限定理、贝叶斯理论

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机器学习中常遇到关于各种分布的问题，不过这些知识都已经忘得差不多了，就搜了点资料，详细讲解下伯努利分布、二项分布、多项分布、Beta分布、Dirichlet分布 ，用于后期回顾。
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数学(3) 各种数学分布,高斯，伯努利，二项，多项，泊松，指数，Beta，Dirichlet
GZHermit的博客
06-27 3119
打算这里记录各种数学分布正态分布正态分布又名高斯分布。 若随机变量X服从一个数学期望为μ\mu，标准差为σ2\sigma^2的正态分布，则记为X～N(μ,σ2)X～N(\mu,\sigma^2)。 其中期望μ\mu决定了分布位置，标准差σ\sigma决定了分布幅度。 概率密度函数为： f(X)=1σ2π‾‾‾√e(x−μ)22σ2f(X) = \frac{1}{\sigma\sqrt{2\p
统计学之常见的分布介绍
weixin_71158509的博客
01-16 1万+
请注意，在实际应用中，需要根据具体的问题和数据类型选择适当的检验方法和参数设置，并根据需要进行进一步的数据处理和解释。2. 二项分布（Binomial Distribution）：描述了重复进行一系列独立的二元试验，例如抛硬币或进行有限次数的成功与失败的实验。指数分布的特点是描述了时间或空间上连续事件的间隔时间。6. 伽马分布（Gamma Distribution）：是指数分布的推广，适用于描述连续时间事件的等候时间。这只是一些统计学中常见的分布，实际上还有很多其他的分布，每个分布都有不同的应用和特点。
几种常见的数学分布
qq_32895961的博客
08-17 2393
笔试题中可能会有与分布相关的选择题，需要对常见数学分布的概念，公式和形状有所了解。
几个简单数学分布
chivalry
12-05 4万+
1. 概率密度函数 假如我们要预测明天的下雨量，x表示下雨的量，f(x)就表示为概率密度，我们随便画一个概率密度，他们的关系如下： 其中概率密度函数f(x)并不代表概率，只是代表当前x点的概率密度，类似于速度不代表位移一样，我们把所有可能发生事件概率相加应该为1(上图面积)： ∫+∞−∞f(x)dx=1 其中f(x)>=0，也可以计算下雨量在某个范围
常见函数分布 数学建模
06-09
本文将深入探讨一系列常见的概率分布及其在数学建模中的应用，包括正态分布、对数正态分布、指数分布、伽马分布、χ²分布、韦伯分布、瑞利分布、均匀分布、贝塔分布、柯西分布、瑞森分布、Nakagami分布、t分布、F...
常见分布的数学期望和方差PPT课件.pptx
10-12
"常见分布的数学期望和方差PPT课件.pptx" 本PPT课件主要介绍了常见分布的数学期望和方差的概念、性质和应用，包括离散型分布和连续型分布。通过详细的公式推导和实例分析，帮助学生深入理解各类分布的数学期望和...
深入解析常见概率分布：从期望到方差全面掌握
a13478107907的博客
11-12 4274
在概率论与统计学中，不同的分布有其各自的数学特性。每种分布的期望（数学期望）表达了该随机变量在长期试验中所期望的平均值。以下我们对几种常见分布进行详细介绍，包含它们的定义、期望、方差和分布函数。
常见分布的数学期望和方差PPT教学课件.pptx
10-07
本文将依据“常见分布的数学期望和方差PPT教学课件.pptx”中的内容，详细解析0-1分布、二项分布、泊松分布和几何分布这四种常见分布的数学期望和方差的计算方法，并提供教学应用的视角。 首先，我们从最基本的0-1...
精选资源
数学分布 泊松分布 二项分布 正态分布 均匀分布 指数分布 生存分析 贝叶斯概率公式 全概率公式.pdf
03-31
在统计学和概率论中，数学分布是用来描述随机变量可能出现的各种情况的概率模式。这些分布具有不同的特性和用途，广泛应用于各个领域，如经济学、社会科学、医学研究和工程学。以下是几种重要的数学分布及其特点： ...
数学分布
panghaomingme的博客
02-02 798
1. 概率密度函数 假如我们要预测明天的下雨量，x表示下雨的量，f(x)就表示为概率密度，我们随便画一个概率密度，他们的关系如下： 其中概率密度函数f(x)并不代表概率，只是代表当前x点的概率密度，类似于速度不代表位移一样，我们把所有可能发生事件概率相加应该为1(上图面积)： ∫+∞−∞f(x)dx=1 其中f(x)>=0，也可以计算下雨量在某个
【概率】常见分布（离散/连续）、卷积公式（实际意义与作用、公式、记忆法）
多学，多想，多总结
10-19 5万+
离散型变量分布：0—1分布，二项分布，泊松分布，几何分布；连续型：均匀分布，指数分布；卷积公式的意义、表达及记忆
详细介绍各种常见的分布
wang136958280的博客
11-25 1万+
写在前面：本文主要介绍常见的分布，如伯努利分布、二项分布、负二项分布、几何分布、超几何分布、泊松分布、正态分布（也称高斯分布）、均匀分布、指数分布、β分布（贝塔分布）、Γ分布（伽马分布），其中前6个为离散随机变量的分布，后5个为连续随机变量的分布。 注：本文写的较为详细，旨在为那些基础薄弱甚至是零基础的人提供帮助。对于有一定的基础的人，可能会觉得过于繁琐，故可以根据自己的情况选择性的看。此外，由于个人水平限制，可能存在错误，如有发现错误请留言告知，不胜感激！ ————————————————————————
概率论 - 常见分布（及其分布表）
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壮壮不太胖的学习笔记
04-19 5万+
离散型的分布 一，0-1分布 有2种结果，实验只做1次。 P(X = k) = pk(1-p)1-k 数学期望：E(X) = p 方差：Var(X)=p(1-p) 二，几何分布 P(A) = p，事件A在第k次首次发生（前k-1次均未发生）。 记作：X ~ G(p) P(X = k) = (1-p)k-1p 数学期望：1/p 方差：(1-p)/p2 三，二项分布 P(A) = p，在n次...
distribution
qq_51011530的博客
10-16 1666
在这个区间内的所有取值出现的概率是相等的。误差函数的值通常通过查表获得，表格中的参数取到小数点后两位。对于某个特定值，可以通过查找行和列的和来找到对应的误差函数值。对于一般的高斯分布，其累积分布函数没有闭合形式，但可以通过查表来获取标准高斯分布的结果，其中。为了将误差函数应用到具有非零均值和非单位方差的高斯分布中，需要进行一些转换。曲线越宽，表明数据的波动性越大；标准化的指数分布随机变量只取非负值，其概率密度函数。当我们需要描述高斯随机过程的概率分布函数时，可以使用。的高斯随机变量，计算其落在区间。
python 概率分布_用Python实现概率分布
weixin_39519554的博客
12-06 1233
一.随机变量随机变量是指随机事件的数量表现，按照随机变量可能取得的值，可以把它们分为两种基本类型：随机变量包括离散型随机变量和连续型随机变量。离散型随机变量：在一定区间内变量取值为有限个或可数个。例如某地区某年人口的出生数、死亡数，某药治疗某病病人的有效数、无效数等。离散型随机变量的概率分布包括伯努利分布、二项分布、几何分布、泊松分布。连续型随机变量：在一定区间内变量取值有无限个，或数值无法一一列...
统计篇（三）-- 常用的分布族
CarpeDiem
09-30 6293
统计分布常用于总体的建模，因此我们处理的往往不是单个的分布，而是一族分布。一个分布族共用一个函数形式，其中包含一个或多个参数，用以确定具体的分布。只有了解各个分布的特点，我们才能更好地统计分析。
latex数学分布符号
最新发布
01-18
### LaTeX 中表示数学分布的符号 在LaTeX中，为了表达各种概率分布和其他统计概念，可以使用特定的命令来创建相应的符号和记法。对于常见的分布函数及其参数化形式，通常会结合文本模式下的名称以及数学模式中的变量。 #### 正态分布 (Normal Distribution) 正态分布常写作 \( N(\mu, \sigma^2) \)，其中 \(\mu\) 是均值而 \(\sigma^2\) 则代表方差： ```tex N(\mu, \sigma^2) ``` #### 泊松分布 (Poisson Distribution) 泊松分布一般用希腊字母λ (\lambda) 来指定事件发生的平均次数，其标准写法如下所示: ```tex \textrm{Pois}(\lambda) ``` 或是更简洁的形式： ```tex \mathrm{Poiss}(\lambda) ``` #### 二项分布 (Binomial Distribution) 当涉及到一系列独立伯努利试验的成功次数时，则采用二项分布\( B(n,p)\), 这里 n 表示实验总数目 p 表示每次成功的概率 : ```tex B(n, p) ``` #### 几何分布 (Geometric Distribution) 几何分布在等待首次成功前经历失败的数量上建模，可表示为 Geom(p): ```tex Geom(p) ``` #### 贝塔分布 (Beta Distribution) 贝塔分布经常用于描述连续随机变量的概率密度，在两个形状参数α(>0) 和 β (>0) 的情况下定义为 Beta(α,β): ```tex \text{Beta}(\alpha,\beta) ``` 这些只是部分例子；实际上还有许多其他类型的分布可以用类似的语法结构编写出来。通过查阅相关资料或文档可以获得更加全面的信息[^2]。
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