上图中泊松分布λ=10,二项分布固定np=λ=10,一般在λ概率取的最值,当n趋向∞时,图中n=1000已经非常逼近泊松分布(红色线)。 3、正态分布 正态分布(Normal distribution),也称“常态分布”,又名高斯分布(Gaussian distribution),最早由A.棣莫弗在求二项分布的渐近公式中得到。C.F.高斯在研究测量误差时从另一...
二项分布的一个典型示例是投掷硬币,其中n为投掷次数,p为硬币正面朝上的概率,而成功事件是硬币正面朝上的次数;泊松分布的一个典型示例是在一段时间内接收到的电话呼叫次数,其中λ为单位时间内平均呼叫次数,而事件是接收到的呼叫次数;正态分布的一个典型示例是人群的身高分布,其中μ为平均身高,σ为身高的...
概率分布就是将上面两个东东(数据类型+分布)组合起来的一种表现手段: 概率分布就是在统计图中表示概率,横轴是数据的值,纵轴是横轴上对应数据值的概率。 很显然的,根据数据类型的不同,概率分布分为两种:离散概率分布,连续概率分布。 那么,问题就来了。为什么你要关心数据类型呢? 因为数据类型会影响求概率的方法。
概率分布就是将上面两个东东(数据类型+分布)组合起来的一种表现手段: 概率分布就是在统计图中表示概率,横轴是数据的值,纵轴是横轴上对应数据值的概率。 很显然的,根据数据类型的不同,概率分布分为两种:离散概率分布,连续概率分布。 那么,问题就来了。为什么你要关心数据类型呢? 因为数据类型会影响求概率的方法。
1)3种离散概率分布 二项分布泊松分布几何何分布 2)1种连续概率分布 正态分布 在开始介绍之前,你先回顾下这两个知识: 期望:概率的平均值标准差:衡量数据的波动大小。 第1种:二项分布 我们从下面3个问题开聊: 1. 二项分布有啥用?2. 如何判断是不是二项分布?3. 二项分布如何计算概率?
1)3种离散概率分布 二项分布 泊松分布 几何何分布 2)1种连续概率分布 正态分布 在开始介绍之前,你先回顾下这两个知识: 期望:概率的平均值 标准差:衡量数据的波动大小。 第1种:二项分布 我们从下面3个问题开聊: 1. 二项分布有啥用? 2. 如何判断是不是二项分布? 3. 二项分布如何计算概率?
正态分布的优点是能够描述连续型的事件,而且形状特别好看,像一个微笑的脸。但是它也有缺点,就是对于极端值比较敏感,也就是说,如果数据离均值太远,那么正态分布就会变得平平无奇。 我们来看看泊松分布。泊松分布是用来描述在一段时间内,某个事件发生的次数X服从泊松分布的概率分布。它的数学公式是: P(X=k) = ...
例如,在统计学中,用于描述人群的身高、体重等连续型变量;在财务分析中,用于描述股票收益率的分布;在工程学中,用于描述测量误差的分布。 总结: 泊松分布、二项分布和正态分布是概率论中常用的三种分布模型。泊松分布适用于描述事件发生的次数,二项分布适用于描述重复试验中成功次数,正态分布适用于描述连续型变量的...
同时,正态分布也是许多统计推断和机器学习算法的基础假设之一。 总结: 二项分布、泊松分布和正态分布是概率论中常用的三种分布模型。二项分布主要描述在多次独立重复试验中的成功次数,泊松分布主要描述事件发生次数的概率分布,正态分布主要描述连续变量的分布情况。通过对这三种分布的研究,我们可以对许多现实中的事件进行...
是泊松分布所依赖的唯一参数。 值愈小,分布愈偏倚,随着 增大,分布趋于对称。 (3)当 =20时分布泊松分布接近于正态分布;当 =50时,可以认为泊松分布呈正态分布。 在实际工作中,当 20时就可以用正态分布来近似地处理泊松分布的问题。 # 均匀分布 均匀分布是概率论和统计学中常见的一种概率分布。在均匀分布中,...