常见分布的概率分布及期望方差

python_new python_new 博客等级 墨衍会员 · AI 创作全网分发 墨衍智能分发 本文由作者通过墨衍一键同步至各平台 1分发平台 6k累计阅读 6k平均单平台 已同步平台 优快云 微信公众号 微博 知乎 掘金 百家号 博客园 抖音 小红书 你的文章也可以这样分发 墨衍会员 ¥399起/年，写一次发全网 我也要 码龄9年
关注
转载 最新推荐文章于 2026-03-14 17:31:24 发布 6k 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›
常用概率分布及其数学期望和方差 分布 分布列 pkp_kpk​ 或分布密度 p(x)p(x)p(x) 期望 方差 0−10-10−1 分布 pk=pk(1−p)1−k,k=0,1p_k=p^k(1-p)^{1-k},\quad k=0,1pk​=pk(1−p)1−k,k=0,1 ppp p(1−p)p(1-p)p(1−p) 二项分布 b(n,p)b(n,p)b(n,p) pk=(nk)pk(1−p)n−k,k=0,1,⋯p_k=\binom{n}{k}p^k(1-p)^{n-k},\quad k=0,1,\cdotsp... 阅读详情

文章转载：https://www.jianshu.com/p/c05bafb52877f

参考链接：https://blog.youkuaiyun.com/sodacoco/article/details/89041910
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

收录于
统计学

当前文章被收录于：

统计学
5 篇文章 0 人学习
订阅专栏 查看详情
标签
#概率论 #常见分布函数 #期望和方差
原文链接：https://www.jianshu.com/p/c05bafb52877>
深入解析常见概率分布：从期望到方差全面掌握 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。 阅读详情

相关推荐

从基础到应用：深入解析常见概率分布的期望与方差特性

本文系统解析了从伯努利、二项、泊松到正态、指数等常见概率分布的期望与方差特性。深入探讨了期望作为分布中心、方差衡量波动性的核心意义，并结合A/B测试、质量管控、风险评估等实际场景，阐述了如何利用这些特性进行数据分析、模型优化与科学决策。

weixin_29100399的博客 285

概率论与数理统计中常见的随机变量分布律、数学期望、方差及其介绍

概率论与数理统计中常见的随机变量分布律、数学期望、方差及其介绍

吴名氏的博客 6万+

概率论--数学期望与方差--协方差（详解）

概率论--数学期望与方差--协方差

m0_67093160的博客 1万+

概率论与数理统计：六大基本分布及其期望和方差

绪论： 概率论中有六大常用的基本分布，大致可分成两类：离散型（0-1分布、二项分布、泊松分布），连续型（均匀分布、指数分布、正态分布）。 补充： 在进入正文之前先讲一下期望和均值的一些区别：        期望和均值都具有平均的概念，但期望是指的随机变量总体的平均值，而均值则是指的从总体中抽样的样本的平均值，即前者是理想的均值，而后者则是实际观测出来的数据的均值。例如：对于一个六面的骰子，...

知与谁i的博客 5万+

17、概率分布的期望、方差及常见分布介绍

本文详细介绍了概率分布的核心概念，包括随机变量函数的期望、方差、协方差等，并探讨了从分布中采样的原理及大数定律的作用。文章还介绍了几种在深度学习中常用的概率分布，如均匀分布、高斯分布和伯努利分布，并结合PyTorch代码展示了如何实现这些分布及其相关计算。最后，文章总结了概率分布在深度学习中的典型应用场景，为数据建模和分析提供了理论基础和实践指导。

rust6ferris的博客 198

17、概率分布的期望、方差与几种常见分布解析

本文深入解析了概率论中的核心概念，包括随机变量函数的期望值、方差与协方差的定义及计算方法，并介绍了均匀分布、高斯分布、伯努利分布和泊松分布等常见概率分布的性质与应用。文章还探讨了从分布中采样的原理与大数定律的意义，并系统阐述了概率分布在机器学习中的关键作用，涵盖数据建模、特征工程与模型评估等方面，旨在帮助读者更好地理解和应用概率分布于实际问题中。

purple的博客 115

概率论 —— 相关分布以及期望方差的求法汇总

离散型 两点分布 超几何分布 二项分布 泊松分布 连续型 均匀分布 指数分布 正态分布 标准正态分布

现从事游戏开发领域 | 团队项目be_with开发进行中 web方向感兴趣者私 ——We can do all things. 1万+

6、概率分布与随机变量的深入解析

本文深入解析了概率分布与随机变量的核心概念，包括连续随机变量的期望与方差计算，常见离散分布（如伯努利分布、二项分布、泊松分布）与连续分布（如高斯分布、指数分布、均匀分布）的定义与性质，以及联合分布的分析方法。同时，文章通过实际案例探讨了这些分布在机器学习、统计分析等领域的广泛应用，并提供了详细的数学推导与应用示例，为理解和处理随机现象提供了坚实的理论基础。

go5gopher的博客 92

常见的概率分布及其相应的概率密度函数、分布函数、期望和方差

以下是一些常见的概率分布及其相应的概率密度函数、分布函数、期望和方差：PXkCnk⋅pk⋅1−pn−kFk∑i0k​Cni⋅pi⋅1−pn−iEXnpVarXnp1−p)PXkk!e−λ⋅λk​Fk∑i0k​i!e−λ⋅λi​EXλVarXλPXk1−pk−1⋅pFk1−1−pkEXp1​VarXp21。

chen的博客 7514

图相似度模型（论文篇）

图相似度模型

weixin_43702653的博客 5751

物理学建模及仿真平台Chrono安装

Chrono是一个基于物理学的建模和仿真基础设施，它是在C++中实现的独立于平台的开源设计。一个projectchrono库可以嵌入到一个软件项目中，例如在可变形地形上运行的轮式和履带式车辆、机器人、机械电子系统、顺应性机构和流体固体相互作用现象。系统可以由刚性和柔性/顺应性部件组成，并带有约束、电机和接触；部件可以具有三维形状，以便进行碰撞检测。然而安装还是出现了一些问题，所以在此总结。已经装好visual studio。

Already8888的博客 6502

常见的几种概率分布表达及期望、方差

学习日常记录 1737

ADI官方例程HDL和No-OS生成Vivado工程

这一步是选择下载源，一般都是选择国内镜像，因为国外的源太慢了，这里选择阿里的镜像，如果没有这个选项可以在下面的User URL里添加就行，选择好源后然后点击下一步。下一步会从你选择的源上下载软件包目录，如果提示Unable to get setup from https://xxxxxx/，返回上一步，选择别的源，例如第二个163网易的源。然后就是你想要安装在哪了，下面的选项好像会决定环境变量存放在哪，不过一般都是个人电脑选择第一个默认的就行，然后点下一步。下好之后双击打开，就是这个界面了，直接点下一步。

代码匠的博客 3833

均匀分布的期望和方差的推导_常见概率分布的期望和方差推导

设有一个随机变量X, 其期望存在为E(X)，方差存在为D(X) 有结论 1.二项分布表达式： 期望推导过程： 这里面有2个变换： 方差的推导过程： 2.泊松分布表达式： 期望推导过程： 这里也有一个变换(就是 e^x的泰勒展开式)： 方差推导过程： 3.几何分布表达式： 期望的推导： 方差的推导： 4.超几何分布表达式： 期望推导过程： 方差的推导过程： 其他的后续记录.....

weixin_29967003的博客 2160

DATCOM GUI——DATCOM-Tools使用介绍

简介 本工具以1976年美国空军稳定性与操纵性计算程序（USAF STABILITY AND CONTROL DIGITAL DATCOM PROGRAM）为基础进行开发，目的是提供更为简洁方便的外形输入方式，并带有三维绘图与气动特性输出功能。 安装与环境配置 1、 代码以Holy Cows公司提供的DATCOM程序为基础，首先下载其安装包（window，Linux均有）。 2、 安装到你想要的位置，注意不要有中文路径 3、 测试DATCOM是否能够正常运行。复制examples文件夹中的Citation

qq_40800981的博客 1万+

《低功耗方法学》翻译——第一章：介绍

第一章：介绍

记录所学，分享知识，结识挚友 2069

常见分布期望与方差计算资源：轻松掌握概率分布计算

常见分布期望与方差计算资源：轻松掌握概率分布计算 去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/ 常见分布期望与方差计算资源，助您快速精通概率分布核心概念。 项目介绍 在概率论和统计学领域，分布的期望和方差是两个非常重要的概念，它们能够帮助我们更好地理解和描述随机变量的特性。为了帮助广大学者和工程师高效地学习和应用这些知识，《常见分布期望与方差计算资源》项目应运而生。该项目提供了...

gitblog_06783的博客 340

Vue - ElementUI el-date-picker 周日期选择器(type=week)，获取开始和结束的年月日、当前选择日期的周数等，支持将选择范围修改为 “礼拜一到礼拜日“（提供示例源码）

vue，element-ui，DatePicker日期选择器，vue2elementUI日期选择器选择一周7天的数据格式怎么拿到，el-date-picker设置type等于week后怎么设置format属性，format和value-format怎么设置，范围选择器周，一周，选择一周7天时间，el-date-picker，周，type=week，周选择器，面板显示周数，显示第n年第n周数据，详细示例代码教程，elementui官方文档，vue2element-UI日期时间选择器怎么设置week周选

🏆 前端领域优质创作者 6439

常用随机变量的期望和方差

同样的，可以将二项分布视为零一分布重复n次，每次都是相互独立的。当n很大时，n-k近似为k，n-k+1也近似为k，p很小时，上一步中k=0变到k=1的原因在于k=0时，第一项为0。泊松分布是二项分布在n很大，p很小时的特例。为第n+1次取得r+1次成功的期望，为。n趋于无穷，p趋于0，np趋于。均匀分布的概率密度函数为。正态分布的概率密度函数为。二项分布的二阶原点矩。于是泊松分布的期望为。均匀分布的分布函数为。

weixin_56375291的博客 2670

C#上位机部署YOLO模型：ONNX转换+推理加速+内存优化全攻略

本文针对C#上位机部署YOLO模型的三大痛点，提供从模型转换到优化部署的完整解决方案。首先介绍将YOLO模型转换为ONNX格式的必要性和方法，包括自动和手动两种转换方案及常见问题解决。然后详细讲解C#环境配置和基础部署流程，包括图像预处理、模型加载、推理计算和结果解析。最后提出推理加速和内存优化策略，通过硬件适配、多线程处理和资源复用等技术手段，实现工业场景下的高效稳定运行。全文提供可直接复用的代码片段和实测验证方案，覆盖YOLOv5/v7/v8全版本，帮助开发者快速实现轻量化部署。

这里只有干货：从 Modbus 通信到 MES 对接，从 YOLO 训练到工控机部署，带你搞定工业软件开发全流程。 786

Word2vec核心模型精讲：CBOW与Skip-gram

Word2vec是Google提出的词向量模型，通过CBOW和Skip-gram两种神经网络架构将词汇映射到低维向量空间。CBOW通过上下文预测中心词，训练速度快但高频词表现更好；Skip-gram则相反，通过中心词预测上下文，适合处理生僻词。为解决softmax计算效率问题，Word2vec引入基于哈夫曼树的Hierarchical Softmax优化技术，将复杂度从O(V)降至O(logV)。文章详细解析了两种模型的原理差异，并演示了哈夫曼树的构造过程及其在词向量训练中的关键作用，这种结合词频的优

Trisyp的博客 531

概率论基础02_随机变量及其分布&多维随机变量及其分布&期望与方差（上）

随机变量是一个从样本空间（所有可能结果的集合）到实数集的函数。样本空间中的每个结果都对应于随机变量的一个值。随机变量的值可以是离散的，也可以是连续的。随机变量通常用大写字母表示，如 X、Y 或 Z。定义事件：事件可以定义为随机变量取特定值的集合。一般用{X=?}表示。概率分布：随机变量的概率分布描述了它取每个可能值的概率。这个分布可以用来计算事件的概率。在随机变量表示的事件前加上P来表示：P{X=?}或者P(X=?

l15202833159的博客 2504

温度PID控制PLC程序

温度PID稳定控制程序，适用于欧姆龙PLC，对其他PLC也具有很大参考价值

常见分布 的 数学期望以及方差公式

一、通用公式【数学期望】 1》求解数学期望 2》数学期望的性质 二、常用分布的期望与方差 1》精简版： 2》叨叨版：

二喵君的博客 31万+

jre9下载 jdk9

(Java SE Runtime Environment 9.0) 9.0u175 官方最新版 【x86|x64】

IMSL CNL 7.0.0 (x86-64)Crack

IMSL CNL 7.0.0 (x86-64)Crack intel的算法库破解文件，这是C++版本的破解文件

均匀分布的期望和方差的推导_均匀分布的期望和方差（D(X)与E(X)公式）

概论：一维随机变量期望与方差二维随机变量期望与方差协方差1.一维随机变量期望与方差：公式：离散型：E(X)=∑i=1->nXiPiY=g(x)E(Y)=∑i=1->ng(x)Pi连续型：E(X)=∫-∞->+∞xf(x)dxY=g(x)E(Y)=∫-∞->+∞g(x)f(x)dx方差：D(x)=E(x²)-E²(x)标准差：根号下的方差常用分布的数学期望和方差：0~1分布 ...

weixin_39617702的博客 3万+

假人有限元模型

假人模型，车辆碰撞假人有限元模型，适合做乘员安全的研究者利用

期望、方差、协方差和协方差矩阵

期望 离散随机变量的X的数学期望： E(X)=∑k=1∞xkpkE(X)=∑k=1∞xkpkE(X) = \sum_{k=1}^{\infty}x_kp_k 连续型随机变量X的数学期望： E(X)=∫+∞−∞xf(x)dxE(X)=∫−∞+∞xf(x)dxE(X) = \int_{-\infty}^{+\infty}xf(x)dx 常见分布的期望 1）泊松分布的期望...

西檬饭 7万+

几何分布的期望和方差公式推导_常用概率分布总结(1)

老是记不住各种分布及其意义，每次用时，回查各个课本资料也很麻烦，一些分布的重要性质也是各处散布，经常找不到，故这里做个总结，当作个资料卡用。内容有各种常见概率分布，一般会写含义、密度函数形式、期望、方差、特征函数，其它性质感觉重要就添加（有趣但感觉没什么用的不会添加）。先介绍下在R中的使用随机数，密度函数，分布函数，分位函数的命令，使用正态分布为示例。以下不做说明均是使用 R 语言。随机数从服从某...

weixin_39605345的博客 5610
上一篇： 多元线性回归模型检验-续上篇
下一篇： 关于AUC和ROC曲线的理解
点赞 7
评论 1
书签 书签 15
python_new
python_new
博客等级 码龄9年 50粉丝 24原创
+ 关注 专栏目录 订阅专栏
评论 1
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值