大数据之分布

本文深入探讨了大数据领域中常见的概率分布类型,包括高斯分布(正态分布)、泊松分布和伯努利分布,解析了它们的特点及适用场景,如高斯分布适用于描述大量独立随机变量的总和,泊松分布适用于小概率事件的独立重复试验,伯努利分布则关注只有两种可能结果的试验。

大数据之分布

高斯分布(正态分布)

一般般的很多,极端的很少

泊松分布(离散概率分布)

泊松分布需要满足的条件
1、小概率事件
2、每次的发生都是相互独立的
3、事件的概率是固定的

伯努利分布(离散分布)

只有两种结果:成功和失败,概率分别为p和q,p+q=1

备注:公式不在此展示

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