伽玛分布(Gamma Distribution)是统计学的一种连续概率函数,是概率统计中一种非常重要的分布。“指数分布”和“χ2分布”都是伽马分布的特例。Gamma分布中的参数α称为形状参数(shape parameter),β称为逆尺度参数。 4.1 指数分布 在概率理论和统计学中,指数分布(也称为负指数分布)是描述泊松过程中的事件之间的时间...
1. 正态分布 (Normal Distribution) 正态分布在我们的生活中随处可见,我们身高的分布、体重的分布,甚至是考试成绩的分布都可能符合正态分布。 它的形状就像一个钟形曲线,最高点在中间,两边逐渐低下,具有对称性。 平均值是分布的中心趋势,大多数数据都集中在这个平均值附近。例如,一群人的身高,大多数人的身高会...
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...
1.伯努利分布:伯努利分布:伯努利试验单次随机试验,只有"成功(值为1)"或"失败(值为0)"这两种结果。又名两点分布或者0-1分布。 期望值:E(x)=p; 方差:Var(x)=pq; 2.二项分布:假设某个试验是伯努利试验,其成功概率用p表示,那么失败的概率为q=1-p。进行n次这样的试验,成功了x次,则失败次数为n-x,发生...
统一概率分布有两种均匀随机变量:离散变量和连续变量。 离散均匀分布,将采取(有限的)值的集合s,为每个值分配1 / n的概率,其中n是S中元素的数量。这样,如果我的变量 Y 在{1,2,3}中是均匀的,则每个值出现的概率为33%。 在骰子中可以找到离散均匀随机变量的...
一、分布分析的概述 分布分析是用户在特定指标下的频次、总额等特征的结构化分段展现。分布分析是了解数据分布表现的主要方法，往往能通过对数据结构的分层分析，判断极端数值的占比、对整体数据的影响，同时了解数据分布的集中度，以及主要的数据分 布的区间段是什么。从事件在不同维度中的分布来观察，我们可以了解该...
继上次盘点《数据科学家95%的时间都在使用的11个基本图表》之后,今天将为大家带来数据科学家95%的时间都在使用的11个基本分布。掌握这些分布,有助于我们更深入地理解数据的本质,并在数据分析和决策过程中做出更准确的推断和预测。 1. 正态分布 正态分布(Normal Distribution),也被称为高斯分布(Gaussian Distribution...
首先根据样本点特征判断是离散型还是连续型。离散型分布常用的有二项分布，泊松分布，离散均匀分布，几何分布，超几何分布等等。可以根据直方图判断大概的分布类型，然后估计相应的分布参数，最后用goodness of fit检验。连续型分布常用的有正态分布，t-分布，F-分布，卡方分布，指数分布，Gamma-分布，Beta-...
正态分布曲线呈钟形,左右对称,对称轴是均值μ。均值μ决定正态分布的中心位置,是分布的重要参数。标准差σ刻画数据离散程度,小σ使曲线高瘦,大σ让曲线矮胖。在正态分布中,约68.27%的数据落在均值±1个标准差区间。大约95.45%的数据会处于均值±2个标准差的范围内。几乎99.73%的数据都在均值±3个标准差的分布...