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。
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...
泊松分布均值与方差都是λ图中λ=50,非常逼近正态分布均值μ=50,方差=50,泊松分布的极限分布是正态分布,这样可以用正态分布近似泊松分布。 4、多项分布(二项分布推广) 某随机实验如果有k个可能结局A1、A2、…、Ak,分别将他们的出现次数记为随机变量X1、X2、…、Xk,它们的[概率分布]分别是p1,p2,…,pk,那...
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?
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分布。它们在各个领域中都有着重要的应用,对于数据分析、风险评估和决策制定具有重要意义。因此,熟练掌握这三种分布模型的概念和应用是统计学习和数据...
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) = ...
正态分布广泛应用于自然科学、社会科学和工程技术中,可以描述身高、体重、智力等连续变量的分布。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...
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,...