Probability Distribution

本文深入讲解了概率分布的两种主要分类方式:连续型与离散型,以及单变量与多变量分布。详细介绍了各类常见概率分布,如伯努利、二项、正态分布等,为理解随机变量提供了全面视角。

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概率分布也是我们说的随机变量分布,他有两种分类的方式:


连续和离散

根据可能得到的结果类型来进行分类:

如果得到的结果是离散的,比如投硬币或者掷骰子结构都是离散的,这样的概率分布是离散型概率分布

常见的离散型概率分布有:伯努利分布,二项分布,多项分布,泊松分布,超几何分布

如果得到的结果是在一个连续的范围内(例如实数),比如一天的温度或降水量,这样的概率分布是连续型概率分布

常见的连续型概率分布有:正态分布,卡方分布、Beta分布,狄利克雷分布,伽马分布


单变量和多变量

根据样本空间进行分类:

  • 单变量 univariate probability distributions

单变量分布给出了一个随机变量接受不同备选值的概率;

常见的单变量概率分布有:二项分布,超几何分布;正态分布,Beta分布

  • 多变量 multivariate probability distributions

多变量分布(联合概率分布)给出了一个随机向量(两个或多个随机变量的列表)接受不同组合值的概率。

常见的多变量分布有:多项式分布;狄利克雷分布

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