统计学重要知识点(重点内容)学习——概率与概率分布

最新推荐文章于 2025-12-20 10:48:38 发布
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#统计学 #概率论 #大数据

本文深入探讨了统计学中的概率分布，包括离散型随机变量，如二项式分布，及其期望值计算。同时介绍了连续型随机变量的概念，并提到了正态分布与标准正态分布的转换及其概率查询方法。

离散型随机变量及其分布：

    离散型随机变量：如果随机变量X的所有取值都可以组个列举出来；

    期望值：各可能值Xi与其对应概率pi的乘积之和称为随机变量X的期望值；二项式分布：n个相同实验就2个结果

               期望值μ=E(X)=  XiPi

    方差：随机变量与其数学期望值的理查的平均水平，可反应变异程度或离散程度；
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统计学5——概率与概率分布
零度°C的博客
07-09 1709
古典定义下的概率有两个特点一是结果有限，在基本空间中只有有限个事件发生；二是各个结果的出现的可能性被认为是相同的。通常具有这两个特点的问题也被称为。
统计学原理-----概率分布
wangprince2017
11-10 8032
0.大纲： 1.什么是概率分布？ 概率分布就是随机变量与对应概率关系的函数。换句话说，概率分布就是随机变量和概率的映射，所有的事件都会对应一个概率。某个随机变量的所有概率形成的概率-事件分布就是该随机变量的概率分布，会用一个函数来表达概率分布。显然，包含了所有事件的话，分布的概率之和（连续随机变量则时概率密度函数的积分）肯定就等于1。 当随机变量为离散变量时，这个函数叫做概率质量函数，当...
概率分布知识点
m0_37870385的博客
05-20 1147
Gamma分布中2参数为形状参数k（shape parameter）和尺度参数θ（scale parameter） 当k=1时的gamma分布是指数分布。用生成函数的方法可以证明具有相同尺度参数θ的两个独立gamma分布之和仍为gamma分布，形状参数k=k1+k2 k=n（正整数）时的gamma分布可以看作n个独立的k=1的gamma分布（即指数分布）之和，按照中心极限定理（CLT），独立同分布随机变量之和趋于正态分布，当k趋向于较大数值时，分布近似于正态分布。 参考 ：【卡方分布，t分布和F分布】【
概率分布的基础：从简单到复杂
AI天才研究院
12-29 1110
1.背景介绍 概率分布是一种用于描述随机事件发生的可能性和频率的数学模型。它是人工智能、机器学习和数据科学等领域中的一个基本概念，用于处理不确定性和随机性。概率分布可以帮助我们理解和预测事件的发生概率，从而做出更明智的决策。 在本文中，我们将从简单到复杂地探讨概率分布的基础知识，包括核心概念、算法原理、具体操作步骤以及数学模型公式。我们还将通过具体的代码实例来解释概率分布的实际应用。最后，我们...
数据挖掘——统计学分析（四：概率与概率分布）
weixin_34032621的博客
10-04 270
数据的概率及其分布 前面几章都是从简单的数据整理与统计的角度去分析数据，而数据的概率分布有助于我们进一步地推测数据的分布特点。数据挖掘需要不断地实践，因此在学习的过程中可以借助Excel、spss等工具去辅助，用Excel计算二项分布概率值得操作见 统计学（第六版）贾俊平。 变量——>离散型、连续型 离散型随机变量的概率分布 0-1分布 均匀分布 ...
概率分布：理解随机性的关键
AI天才研究院
12-22 1190
1.背景介绍 随机性是现实世界中不可避免的。随机性在科学、工程、金融、医疗等各个领域都有广泛的应用。为了理解和处理随机性，我们需要一种数学工具来描述和分析随机事件的发生和发展。这就是概率分布的诞生所在。 概率分布是一种数学模型，用于描述随机事件发生的概率分布情况。它可以帮助我们理解随机事件的行为规律，并为我们提供一个基础的预测和决策依据。在本文中，我们将深入探讨概率分布的核心概念、算法原理、应...
概率论重点
zhufenghao
09-14 3762
1. 古典概型样本空间有限个基本事件，基本事件等可能发生 P(A)=A包含基本事件数S所有基本事件数P(A)=\frac{A包含基本事件数}{S所有基本事件数}2. 条件概率A发生条件下B发生的概率 P(B∣A)=P(AB)P(A)P(B \mid A)=\frac{P(AB)}{P(A)}3. 乘法定理P(AB)=P(B∣A)P(A)P(ABC)=P(C∣AB)P(B∣A)P(A)\begin
统计学——科学与工程应用.rar
06-19
以下是一些关键的统计学知识点： 1. 数据类型：统计学首先涉及对数据的分类，包括定量数据（如数字）和定性数据（如类别）。了解这些数据类型对于选择合适的分析方法至关重要。 2. 描述性统计：这是统计学的基础，...
统计学核心知识点详解：概率、分布与贝叶斯公式
资源摘要信息:"统计学必知知识点合集【精选文档】.doc"是一份系统梳理统计学基础理论与核心概念的精选学习资料，涵盖了从概率论基本原理到常见分布模型的重要内容。该文档以清晰的逻辑结构介绍了试验与事件、样本...
K.Murphy的《机器学习——概率视角》练习和MATLAB示例代码的完整解决方案_Complete solutions
09-04
Murphy编写的《机器学习——概率视角》，该书在机器学习领域有着重要的地位，作者以概率的视角深入解析了机器学习的各种算法和理论。本书的内容丰富，涵盖了从基础的概率理论到复杂的机器学习模型的构建和应用，既...
概率论一二章知识点
diyinqian的博客
07-11 2210
1、概率论基本概念：1.1 基本概念：随机事件： 样本空间：由全体基本事件（样本点）组成的集合。1.2、古典概率模型： 古典概型：（实质是排列组合数的统计） 设E为一个实验，满足：只有有限个样本点+每个样本点发生的可能性相同。 1.3、条件概率、全概率公式、贝叶斯公式： 条件概率：设有时间A，B，在给定B发生的条件下，A发生的概率记为 P(A|B) = P(AB|B) 。注意：P（A|B）
统计学知识点梳理
zhaocen_1230的博客
05-21 3525
一、概述 研究对象 一维 数据 统计学 二维 事件 概率论 统计学 集中趋势描述 均值 分散度描述 方差、标准差 概率论 集中趋势描述 期望 分散度描述 方差 二、对“数据”的描述性分析 1、集中趋势度量：为这批数据找到它们的“代表” a）均值（u）：X = （X1+X2+……+Xn）/n 它的局限性在于“若用均值描述的数据中存在异常值的情况，会产生偏差” b）中位数：是按顺序排列的一组数据中居于中间位置
【大白话 AI 答疑】 第7篇熵、交叉熵与交叉熵损失的概念梳理及计算示例
最新发布
spark_dev的博客
12-20 425
熵是信息论中的核心概念，由香农（Shannon）提出，用于衡量一个随机变量取值的不确定性程度。简单来说，熵值越高，随机变量的不确定性就越大；熵值越低，不确定性就越小。当随机变量的取值确定无疑时（比如必然发生的事件），熵值为0；当随机变量所有取值的概率均等时，熵值达到最大。对于离散型随机变量X，其可能的取值为x₁, x₂, …, xₙ，对应的概率分布为P(X=xᵢ) = pᵢ（其中i=1,2,…
人工智能之数学基础 概率论与统计：第二章 核心定理
咚咚王者的博客
12-18 1079
概率论中的三大核心定理——贝叶斯定理（Bayes’ Theorem）大数定律（Law of Large Numbers）和中心极限定理（Central Limit Theorem, CLT）——构成了现代统计推断、机器学习和数据科学的理论基石。本文将深入讲解这些定理的数学含义、直观解释、应用场景，并提供完整的Python 代码实现与可视化验证。定理核心思想收敛类型应用贝叶斯定理用数据更新信念贝叶斯推断、垃圾邮件过滤、医学诊断大数定律样本均值 → 期望依概率 / 几乎必然蒙特卡洛积分、频率稳定性。
clickhouse 物化视图数据查询不稳定分析
csdn问鼎
12-19 334
分析物化view可能失效的原因
数字人民币助力亚太经合新金融秩序——构建亚太数字经济与区域金融协同的关键基础设施
metatime的博客
12-17 840
【本报讯】在全球数字经济加速演进、国际金融体系深刻变革的背景下，货币形态正迎来新一轮升级。作为全球最具活力和增长潜力的经济区域之一，亚太地区正站在数字金融与区域合作融合发展的关键节点。业内普遍认为，。
Java 学习路线及学习周期
前端金牌摸鱼达人
12-17 1629
Java 学习路线及学习周期
数据要素与数据知识产权交易中心建设专项方案——以领码 SPARK 融合平台为技术底座，构建可评估、可验证、可交易、可监管的数据要素工程体系
领码SPARK - 以无代码之星火，燎原数字之未来！
12-19 835
本文提出以领码 SPARK 融合平台为技术底座，构建武汉市数据知识产权交易中心的完整建设方案。方案聚焦 DCMM 能力评估、数据要素化、交易合规审查与全流程监管，实现数据要素从“资产化—能力化—权属化—交易化”的闭环管理。结合 AI 技术，方案能够实现自动化评估、智能合规审查与风险预警，保障数据要素流通的高效、安全、合规。同时，方案明确了建设标准、技术规范、业务流程、模型映射与投资预算，为政府决策提供全面参考。方案适用于政府、园区及企业级推广，是全国数据知识产权交易示范工程的可复制模型。关键词。
分布式消息队列kafka【四】—— 消费者进阶提升
qq_46601365的博客
12-15 878
本文介绍了Kafka消费者与消费者组的概念及其应用。Kafka消费者组采用一对多关系，一个消费者组可包含多个消费者，每个分区只能被组内一个消费者消费。文章阐述了Kafka如何同时支持点对点（P2P）和发布/订阅（Pub/Sub）两种消息投递模式：当消费者同属一组时为P2P模式（消息均衡分配）；当消费者分属不同组时为Pub/Sub模式（消息广播）。通过Java代码示例展示了生产者发送消息和两种消费模式的实现，其中P2P模式消费者通过订阅主题实现消息独占消费。文中还通过图示说明了消费者动态增减时分区重新分配的过
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