各种概率分布符号和描述

最新推荐文章于 2023-12-18 14:56:10 发布
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原文链接：https://blog.youkuaiyun.com/lynn0085/article/details/79100258
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博客提及有必要对各种概率分布的符号和描述进行相关内容的转载，但未给出具体概率分布信息。

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【基础理论】介绍一个概率分布：柯西分布
gongdiwudu的专栏
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连续概率密度函数究竟有多少，应该有无穷多。在诸多分布函数中，高斯分布可能是最著名的。然而，有没有类似于高斯函数的分布，而形式上不是指数函数的呢？回答是有，柯西分布就是一种。
泊松分布 二项分布 正态分布 高斯分布 伯努利分布latex
ykzcs2000的博客
10-06 4034
变量类型： 连续型变量 如：指数分布、正态分布 离散型变量 如：伯努利分布、二项分布、泊松分布 二项分布(Binomial distribution) 二项分布即重复n次的伯努利试验。在每次试验中只有两种可能的结果，而且是互相对立的，是独立的，与其它各次试验结果无关，结果事件发生的概率在整个系列试验中保持不变，则这一系列试验称为伯努利实验。 正太分布 正态分布（normal distribution）又名高斯分布（Gaussian distribution）、正规分布，是一
概率分布基本概念，符号表示法 (概统2.符号)
刘瑛的博客
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概率分布基本概念，符号表示法 (概统2.符号) 前面一章，我们计算某事件某结果的概率，会用P(A), P(B),或者P(A1),P(B1)来表达 对于条件概率，我们会用P(A|Bj)" role="presentation" style="position: relative;">P(A|Bj)P(A|Bj)P(A|B_{j})来表达Bj" role="presentation" style=
概率相关符号意思
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D（X） 方差，指的是数据偏离平均值的程度，反映数据波动大小E(X) （数学）期望，指的是平均值b(1, p)二项分布，值为1的概率为p参数估计：点估计：设总体X的分布函数的形式已知，但它的一个活多个参数未知，借助总体X的一个样本来估计总体未知参数的值的问题称为点估计问题。一般通过观察值计算未知参数的近似值。矩估计：x的数据期望无限接近于概率，x^k的数据期望无限接近于概率的k次方，可以构建k个方...
【概率】常见分布（离散/连续）、卷积公式（实际意义与作用、公式、记忆法）
多学，多想，多总结
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离散型变量分布：0—1分布，二项分布，泊松分布，几何分布；连续型：均匀分布，指数分布；卷积公式的意义、表达及记忆
python 概率分布_用Python实现概率分布
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12-06 1110
一.随机变量随机变量是指随机事件的数量表现，按照随机变量可能取得的值，可以把它们分为两种基本类型：随机变量包括离散型随机变量和连续型随机变量。离散型随机变量：在一定区间内变量取值为有限个或可数个。例如某地区某年人口的出生数、死亡数，某药治疗某病病人的有效数、无效数等。离散型随机变量的概率分布包括伯努利分布、二项分布、几何分布、泊松分布。连续型随机变量：在一定区间内变量取值有无限个，或数值无法一一列...
常见分布及其概率分布图
Wisimer
05-09 5万+
概率分布有两种类型：离散（discrete）概率分布和连续（continuous）概率分布。 离散概率分布也称为概率质量函数（probability mass function）。离散概率分布包括： 伯努利分布（Bernoulli distribution） 二项分布（binomial distribution） 几何分布（geometric distribution） 泊松分布（Poisson...
统计学统计学概率与概率分布练习题.pdf
09-30
本资源摘要信息是基于统计学统计学概率与概率分布练习题.pdf 文件的标题、描述、标签和部分内容，旨在生成相关知识点。 概率论是统计学的基础，涉及到对随机事件的研究。概率分布是指随机变量的可能取值和对应的...
概率分布：概率分布
02-18
在处理概率分布和回归模型时，我们经常需要用到数学符号，TeX是一种强大的数学公式排版语言，可以方便地表示复杂的数学表达式。在编程环境中，如Jupyter Notebook或Markdown文档，可以使用TeX语法来展示公式，提高...
概率、概率分布与抽样分布.pptx
09-23
- **概率分布**：描述随机变量所有可能取值及其对应概率的函数。离散型随机变量有概率质量函数，连续型随机变量有概率密度函数。 4. **常用的抽样方法**： - **简单随机抽样**：每个样本都有相同且独立的被选中的...
离散型概率分布
DREAM BIGGER
03-21 1万+
目录 1.1 随机变量 1.2 离散型概率分布 1.3 数学期望与方差、标准差 1.3.1 数学期望 1.3.2 方差 1.3.3 标准差 1.3.4 线性变换的通用公式 1.3.5 独立观测值 1.4 二项概率分布（binomial probability distribution） 1.5 泊松概率分布（poisson probability distribution） ...
【概率论&统计学】复习笔记
墨门
11-10 1482
Keywords: likelihood 1 前言 模式识别中会统计学的内容，里面会有一些常用的概率符号公式，有时候经常不用就容易忘掉了，所以Youki在这样归纳一下~ 2 常见的概率符号和公式 N(μ,σ2)\mathcal{N}(\mu,\sigma^2)N(μ,σ2)：指的是正态分布，其中μ\muμ指正态分布的均值，σ2\sigma^2σ2是正态分布的方差； （这里的符号N\mathcal{N}N是大写字母N的手写体，具体可以参考这...
概率论自用笔记
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04-28 1万+
（非离散型变量）服从均匀分布：X～U(a,b)X～U(a,b)X～U(a,b) （离散型变量）服从正态分布：X～N(μ,σ)X～N( \mu , \sigma)X～N(μ,σ) （离散型变量）服从几何分布：X～G(k,p)X～G(k,p)X～G(k,p) （离散型变量）服从二项分布（伯努利分布）：X～B(n,p)X～B(n,p)X～B(n,p) （离散型变量）服从泊松分布（用来近似二项分布）：X～...
人工智能之数学（概率方面）
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03-23 1886
我们经常使用的统计机器学习算法，或者是神经网络模型中，数学作为最基础的根基，融合了高等数学中的微分学、概率、线性代数、凸优化等方面，每一个方面深入后都是有很多的益处，但是本着先实用，在进行学习的原则。所以主要是理解相关数学符号，理解统计学习中一些和概率相关的算法推导，即可。 概率： 一件事情发生的概率，等于该事件发生的数目除以所发生的数目。例如电影院观影人数为100人，女生50人，男士50人，你看...
常见的八个概率分布公式和可视化
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公式：f(x) = (1 / (2^(k/2) * Γ(k/2))) * (x^(k/2-1) * e^(-x/2))公式：f(x) = (1 / (√(2π) * σ)) * e^(-((x-μ)^2) / (2σ^2))公式：f(x) = (x^(k-1) * e^(-x/θ)) / (θ^k * Γ(k))公式：f(x) = (x^(α-1) * (1-x)^(β-1)) / B(α,β)公式：P(X=k) = C(n,k) * p^k * (1-p)^(n-k)
几种概率分布（伯努利分布、二项分布、泊松分布、均匀分布、正态分布、指数分布、伽马分布）
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伯努利分布（Bernoulli Distribution） 又名两点分布或者0-1分布，是一个离散型概率分布，为纪念瑞士科学家雅各布·伯努利而命名。若伯努利试验成功，则伯努利随机变量取值为1。若伯努利试验失败，则伯努利随机变量取值为0。记其成功概率为p(0≤p≤1)p (0\le p \le 1)p(0≤p≤1)，失败概率为q=1−pq=1-pq=1−p。 均匀分布（Uniform Distribution） 又分为离散型均匀分布和连续型均匀分布 离散型均匀分布 在统计学及概率理论中，离散型均匀分布是离散型
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概率密度函数 概率密度函数是概率论中的核心概念之一，用于描述连续型随机变量所服从的概率分布。 从随机事件说起 回忆我们在学习概率论时的经历，随机事件是第一个核心的概念，它定义为可能发生也可能不发生的事件，因此是否发生具有随机性。例如，抛一枚硬币，可能正面朝上，也可能反面朝上，正面朝上或者反面朝上都是随机事件。掷骰子，1到6这6种点数都可能朝上，每种点数朝上，都是随机事件。 整数集与实数集 高中时我们学过集合的概念，并且知道整数集是z，实数集是R。对于有限集，可以统计集合中元素的数量即集合的基数（card
概率论与数理统计：六大基本分布及其期望和方差
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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，...
符号表达式的运算
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1.符号表达式的基本代数运算
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概率密度函数（Probability Density Function, PDF）是用来描述连续型随机变量在某个确定取值点附近的可能性的函数。它本身不是一个概率值，可以大于1，但在某个区间上积分后才是概率值。概率密度函数通常用符号f(x)表示，其中x是随机变量的取值。\[1\] 分布函数（Distribution Function）是用来描述随机变量X的值小于某个特定值x的概率的函数。分布函数通常用符号F(x)表示，其中x是随机变量的取值。分布函数可以通过概率密度函数的积分得到，即F(x) = ∫f(t)dt，其中t的取值范围是从负无穷到x。\[2\] 需要注意的是，概率密度函数和分布函数是两个不同的概念。概率密度函数描述了连续型随机变量在某个取值点附近的可能性，而分布函数描述了随机变量的取值小于某个特定值的概率。\[1\]\[2\] 对于离散型随机变量，可以使用概率质量函数（Probability Mass Function, PMF）来描述。概率质量函数是离散随机变量在各特定取值上的概率，即它本身就是一个概率值。\[3\] #### 引用[.reference_title] - *1* *2* *3* [概率分布F(x)和概率密度f(x)](https://blog.youkuaiyun.com/weixin_50912862/article/details/114927243)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]
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