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...
正态分布是概率论中最重要的连续型概率分布,广泛应用于自然和社会科学领域。 二、概率模型差异 二项分布是离散型概率分布,其概率模型定义了两个参数:n(试验次数)和p(单次试验成功的概率); 泊松分布也是离散型概率分布,其概率模型只有一个参数:λ(单位时间或空间内的平均事件发生率); 正态分布是连续型概率分布,...
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。
接下里,我们一起来聊聊常见的4种概率分布。 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: ...
二项分布和泊松分布都是用来描述某个事件发生次数的,但二项分布是固定次数的实验,而泊松分布则关注在单位时间或空间内的发生次数。正态分布则是用来描述数据在平均值附近的分布情况,像是各种自然现象的“聚集效应”。从联系上看,当样本量大,二项分布可以近似为正态分布,而泊松分布在λ较大时也可近似为正态分布,...
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:估计连续型随机变量正态分布资料的频数分布。 二项分布:在每次试验中只有两种可能的结果,而且是互相对立的;每次实验是独立的,与其它各次试验结果无关。 Poisson分布:是一种单参数的离散型分布,表示单位时间或空间内某时间平均发生的次数。 当n较大或π不接近0或1时,二项分布可看成近似正态分布。 Poiss...
当然啦,正态分布在实际应用中还有很多其他的应用,比如假设检验、置信区间等等。 咱们来说说泊松分布。泊松分布呢,就像是一个钟表一样,它的时间间隔是固定的,而且每个时间点的事件发生次数也是固定的。这个概念听起来有点儿像二项分布,但是它们之间还是有很多区别的。比如说,泊松分布的时间间隔是固定的,而二项分布没...
二项分布、泊松分布和正态分布之间存在着密切的联系。当n充分大,p充分小,且np=λ时,二项分布可以近似表示为泊松分布;而当n充分大,p接近0.5时,二项分布可以近似表示为正态分布。 中心极限定理指出,大量独立同分布随机变量的总和或平均值在适当标准化后都会近似服从正态分布。 在实际应用中,我们可以利用这些近似关...