第二章概率论

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概率论第二章//随机变量及其分布
m0_62324822的博客
03-26 2262
本文进行概率论中随机变量及其分布的总结。 一.总纲 这里主要讨论两种随机变量，离散型和连续型，给出分布函数的概念，分布函数与分布律/概率密度之间的转化（对离散型随机变量而言，是分布律；对连续型随机变量而言，是概率密度）。接着，对于离散型随机变量，给出三种常见的概率分布：“0-1”分布，二项分布（n重伯努利），泊松分布；对于连续型随机变量，给出三种常见的概率分布：均匀分布，指数分布，正态分布。最后，给出关于随机变量的函数的分布，主要介绍了已知随机变量的分布律/概率密度，求随机变量的函数的分布律/概率密.
机器人学中的状态估计学习笔记（一）第二章 概率论基础
星际探索的智慧
04-30 1304
  所谓的状态估计问题，本质上是根据系统的先验模型和观测数据，对系统内部状态进行重新估计的问题。 2.1 概率密度函数 2.1.1 定义   定义x为区间[a，b]上的随机变量，服从某个概率密度函数p(x)p(x)p(x)，那么该函数p(x)p(x)p(x)必须满足： ∫abp(x)dx=1 \int_{a}^{b} p(x)dx=1 ∫ab​p(x)dx=1 p(x)p(x)p(x)函数的积分为1是为了满足全概率公理。   对于条件概率来说，假设p(x|y)表示自变量x∈\in∈[a,b]在条件y∈\in
概率论--第二章
这里是博客~
01-10 815
2.1 随机变量及其分布函数 一、随机变量 二、分布函数 例1   抛一枚硬币,观察正面1,反面2出 现的情况: 随机变量常用X、Y 或、等表示 定义了随机变量后,就可以用随机变量的取值情况来刻划随机事件 有了随机变量,随机试验中的各种事件，就可以通过随机变量的关系式表达出来. 二、分布函数
概率论第二章
qq_25662395的博客
06-25 991
看了忘了打卡，总体感觉这部分内容自己记得的还比较好，唯一觉得不太行的部分就是峰度与偏度。 偏度 偏度从图像上刻画分布函数（数据）的对称性，可以通过中位数与均值的相对位置判断左偏还是右偏。左偏态是大部分数据都偏大，存在较小的偏离大众的数据，所以在图像上存在左侧尾巴非常扁平的现象。右偏态就是相反。 峰度 峰度是刻画分布曲线在平均值处高低的特征数，反映了峰度的尖度，是与正态分布相对比较而又意义的统计量，见上图。 ...
概率论第二章--随机变量及其分布
qq_37199669的博客
07-17 1650
文章目录一、随机变量的定义二、离散型随机变量及其分布2.1、离散型随机变量--性质2.2、分布2.2.1、0-1分布2.2.2、二项分布2.2.3、几何分布2.2.4、超几何分布2.2.5、泊松分布三、连续型随机变量及其分布3.1、连续型随机变量--性质3.2、分布3.2.1、指数分布3.2.2、均匀分布3.2.3、正态分布3.2.3.1、标准正态分布四、随机变量的函数分布4.1、树形结合4.2、公式法 一、随机变量的定义 定义：研究随机实验中一串事件，事件之间有关联，拿一个数或者一个区间来表示关心的事件，
概率论第二章知识点+错题总结
BlingBling_An_的博客
08-12 1228
泊松分布是离散型，离散型，离散型！（重要的事情说三遍） 继续多图预警！⚠
第二章概率论与数理统计习题解答
7. 概率论与数理统计课程结构：通过标题我们可以推测，第二章是概率论与数理统计课程体系中的一个组成部分，它在整个课程中扮演承前启后的角色。学生在学习本章节内容之前，应该已经掌握了第一章的基础知识；而在...
MLAPP————第二章 概率论基础
marmove的博客
07-26 5598
说明 这篇博客主要是介绍概率论还有信息论的一些预备知识。主要以翻译为主，很多地方的结论也都是根据书上直接得到的，没有给出具体的求解过程。 第二章 概率 2.1 介绍 在进行更加技术性的内容之前，先不妨想一下什么是“概率”？我们经常会说：丢一枚硬币，正面朝上的概率是0.5。这句话的意思是什么。有两种不同的观点，一个是频率派的观点，他们认为概率就是你重复做一件事N次，如果事件发生了m次，那么概...
第9章概率论与数理统计的MATLAB实现讲稿
05-02
例如，binopdf函数用于计算二项分布的概率密度函数，调用格式为：y=binopdf(x,n,p)，其中x是随机变量的值，n是试验次数，p是成功概率。 其次，MATLAB提供了计算连续型随机变量分布概率密度函数的函数，如betapdf、...
(完整版)概率论与数理统计第二章测试题.pdf
10-09
"概率论与数理统计第二章测试题" 概率论与数理统计是mathematics和统计学的重要分支，它们之间存在着紧密的联系。本文档提供了概率论与数理统计第二章的测试题，涵盖了一维随机变量及其分布的相关知识点。 一维...
信息论中的一些基本的知识
weixin_34349320的博客
02-21 227
（以下内容来自维基百科：）   自信息：由克劳德·香农提出，是与概率空间中的单一事件或离散随机变量的值相关的信息量的量度。它的定义为：一个随机产生的事件所包含的自信息数量，只与事件发生的概率相关。事件发生的概率越低，在事件真的发生时，接收到的信息中，包含的自信息越大。此外，根据定义，自信息的量度是正的而且是可加的。如果事件 C 是两个独立事件 A 和 B 的交集，那么宣告 C 发生的信息量就等于分...
＜概率论与数理统计＞中各种符号的名称
cloudless_sky的博客
11-14 7164
序号 大写 小写 英文注音 国际音标注音 中文注音 1 Α α alpha a:lf 阿尔法 2 Β β beta bet 贝塔 3 Γ γ gamma ga:m 伽马 4 Δ δ delta delt 德尔塔 5 Ε ε epsilon epsilon 伊普西龙 6 Ζ ζ zeta zat 截塔 7 Η η eta eit 艾塔 8 Θ θ thet θit 西塔 9 Ι ι iot aiot 约塔 10 Κ κ kappa kap 卡帕 11 Λ λ lambda lambd 兰布达 12 Μ μ m
概率论第二章 随机变量及其概率分布
m0_65207522的博客
09-07 4720
概率论第二章 随机变量及其概率分布
概率论与统计学基础-------------各种名称含义、用途、几何意义
weixin_42284018的博客
04-21 1万+
1.随机变量：X。随机变量的产生具有概率性，且具有多种可能产生的情况。可以看成一个事物的特征、属性。 2.CDF 累积分布函数：F(x)；PDF积分；CDF的反函数可以得到服从CDF分布的随机变量；F(b)-F(a)=P(a<X<b),表示发生在情况a和b之间的概率值大小；用于计算区间的概率分布，无法描述特定情况a或者b发生的概率； 3.PDF概率密度函数：f(x);主要描述连续的...
概率论考研笔记（二）
qq_44820158的博客
08-27 1347
随机变量及其分布： （1）随机变量相关概念 （2）随机变量的数字特征 （3）常见离散型随机变量的分布 （4）常见连续型随机变量的分布 （5）离散型随机变量函数 （6）连续型随机变量函数
概率论与数理统计第二章知识点摘抄
小叮当的幻想
03-16 4058
随机变量及其分布2.1 随机变量及其分布函数2.1.1随机变量的概念定义2.1.2随机变量的分布函数定义性质2.2离散型随机变量2.2.1离散型随机变量及其分布律定义性质2.2.2几种常见的离散型随机变量分布1. （0—1）分布定义2.二项分布定义3.泊松分布定义定理2.3连续型随机变量2.3.1连续型随机变量及其概率密度定义性质2.3.2几种常见的连续型随机变量的分布1.均匀分布定义2.指数分布......
将球放入盒中的方法数总结(球盒模型问题)
Jaster_wisdom的专栏
11-11 1万+
本篇博客主要讲解球盒模型问题中所有情况，因为该问题是组合数学中的最常见的一类问题，所以有必要在这里详细地说一说。该类问题涉及到三个因素，分别是球、盒子、盒子是否可以为空。所以大概可以将该问题分为以下八种情况：1.将r个无区别的球放入n个有标志的盒中，盒内数目无限制，有多少种情况？2.将r个有区别的球放入n个有标志的盒中，没有一个盒子为空，有多少种情况？3.将r个无区别的球放入n个有标志的盒中，没有一
概率论与数理统计第二章 随机变量及其分布 学习总结
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ckk727的博客
12-07 1万+
一、随机变量及其分布函数 （1）随机变量 定义：在样本空间Ω上的实值函数 X = X(ω),ω ∈ Ω称为随机变量，简记为X。随机变量的定义域为Ω。 （2）分布函数 定义：对于任意实数x，记函数 F(x) = P{X ≤ x}，-∞ < x < +∞，称 F(x)是随机变量X的分布函数。 分布函数的值等于随机变量X在区间 (-∞,x] 上取值的概率，即事件 “X ≤ x” 的概率。...
基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测（Matlab代码实现）
最新发布
12-03
内容概要：本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用，并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络（CNN）在特征提取方面的优势与长短期记忆网络（LSTM）在处理时序依赖问题上的强大能力，形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参，提升了模型的预测精度与泛化能力，适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析，突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群：具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测（Matlab代码实现）础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员，尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标：①解决各类时间序列预测问题，如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等；②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合，提升模型性能；③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作，重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑，通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解，同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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