联合概率、边际概率、条件概率

文章详细介绍了进行DoIP(DiagnosticoverInternetProtocol)测试的完整过程,包括样件的正确接线、CANoe软件的环境配置、端口设置、VLAN配置、IP和MAC地址的设定 关于Tester和DUT的地址,其实最主要的就是DUT的IP、MAC和逻辑地址,如果不知道Tester的IP、MAC和逻辑地址,可以配置为与DUT同一网段的就可以。ps:最重的是知道DUT的IP、逻辑、MAC地址,如果有VLAN也需要知道,Tester的地址可以根据DUT地址进行设定,其余的值可根据DoIP的报文查到相关参数。ps:如果在通信中没有建立VLAN,但是源地址和目的地址都填写正确,此时就要考虑是否是遗漏了VLAN,建立一个VLAN,在重新试试是否可通信。此处与硬件连接是相对应的,要注意! 阅读详情

连个概率,边际概率,条件概率,似曾相识,之间的关系在推导中很重要!

某离散分布:

这里写图片描述

联合概率、边际概率、条件概率的关系:

这里写图片描述 
其中, 
Pr(X=x, Y=y)为“XY的联合概率”; 
Pr(X=x)为“X的边际概率”; 
Pr(X=x | Y=y)为“X基于Y的条件概率”; 
Pr(Y=y)为“Y的边际概率”;

从上式子中可以看到: 
Pr(X=x, Y=y) = Pr(X=x | Y=y) * Pr(Y=y) 
即:“XY的联合概率”=“X基于Y的条件概率”乘以“Y的边际概率” 
这个就是联合概率、边际概率、条件概率之间的转换计算公式。

前面表述的是离散分布,对于连续分布,也差不多。 
只需要将“累加”换成“积分”。 这里写图片描述

转自:https://blog.youkuaiyun.com/libing_zeng/article/details/74625849

Python实现ARIMA模型 以下是一个使用Python实现ARIMA(自回归移动平均模型)的简单示例代码。在运行代码之前,请确保已经安装了pandasnumpy和库。ARIMAorder(2,0,2)p = 2d = 0q = 2forecastmatplotlib在实际应用中,你需要将模拟数据替换为真实的时间序列数据,并且通过合适的方法(如信息准则等)来确定pdq的最佳值。除了auto_arima在使用pmdarima。 阅读详情

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