指数分布:E(λ) 正态分布:N(μ,σ²) 扩展资料: 集中性:正态曲线的高峰位于正中央,即均数所在的位置。 对称性:正态曲线以均数为中心,左右对称,曲线两端永远不与横轴相交。 均匀变动性:正态曲线由均数所在处开始,分别向左右两侧逐渐均匀下降。 曲线与横轴间的面积总等于1,相当于概率密度函数的函数从正无穷到...
离散概率分布的例子有伯努利分布(Bernoulli distribution)、二项分布(binomial distribution)、泊松分布(Poisson distribution)和几何分布(geometric distribution)等。 连续概率分布也称为概率密度函数(probability density function),它们是具有连续取值(例如一条实线上的值)的函数。正态分布(normal distribution)、指数分布(exp...
pn^kn,其中n为试验次数,ki为第i类别出现的次数,pi为第i类别出现的概率。多项分布在自然语言处理、推荐系统等领域具有广泛的应用。 在实际应用中,我们需要根据具体问题选择合适的概率分布模型。例如,在预测一个二分类问题的概率时,我们可以使用伯努利分布或二项分布;在统计一段时间内某事件发生次数的概率时,我们可以...
概率分布有两种类型:离散(discrete)概率分布和连续(continuous)概率分布。 离散概率分布也称为概率质量函数(probability mass function)。离散概率分布的例子有伯努利分布(Bernoulli distribution)、二项分布(binomial distribution)、泊松分布(Poisson distribution)和几何分布(geometric distribution)等。 连续概率分布也称为概率...
在概率论中,常见的分布函数和概率密度函数描述了随机变量的分布规律,而期望和方差则是描述随机变量的中心位置和离散程度的重要指标。本文将介绍概率论中的常见分布以及期望和方差的概念和计算方法。 一、离散型分布 在概率论中,离散型分布描述了随机变量取有限个或可列个数值的概率分布。以下是几个常见的离散型分布:...
当X在[a,b]上服从分布U(a,b)时,记为X~U(a,b). 二.均匀分布的意义: 在区间[a,b]上服从均匀分布的随机变量X,落在区间[a,b]中任意等长度的子区间内的可能性是相同的. 三.均匀分布的概率密度与分布函数: 1.概率密度 在区间[a,b]上概率密度f(x)=C(常数),于是 ...
4.1 多项分布简介 多项分布是二项分布的推广,他们的区别是二项分布的结果只有\(0\)和\(1\)两种,多项式的结果可以有多个值。 多项分布的典型例子是掷骰子,6个点对应6个不同的数,每个点的概率都为\({\frac{1}{6}}\) 与二项分布类似,多项分布来自于\((p_1+p_2+\cdots+p_k)^n多项式的展开\) ...
\varphi(t)=(1-\frac{it}{\frac{1}{2}})^{-\frac{n}{2}}=(1-2it)^{-\frac{n}{2}} 7.柯西分布 柯西分布的数学期望与方差不存在。特征函数存在。 参考文献:茆诗松,程依明,濮晓龙.概率论与数理统计教程(第二版)[M].北京:高等教育出版社,2004,3....
对数正态分布(Log Normal Distribution) 幂律分布(Power Law Distribution) 分布函数的使用 引言 每当我们遇到任何概率实验,我们谈论的是随机变量,它只不过是获取实验预期结果的变量。例如,当我们掷骰子时,我们期望从集合{1,2,3,4,5,6}中得到一个值。所以我们定义了一个随机变量X,它在每次掷骰时取这些值。 根...
1、实用文档概率论中几种常用的重要的分布摘要:本文主要探讨了概率论中的几种常用分布,的来源和他们中间的关系。其在实际中的应用。关键词 1 一维随机变量分布随机变量的分布是概率论的主要内容之一,一维随机变量部分要介绍六中常 用分布,即(01)分布、二项分布、泊松分布、均匀分布、指数分布和正态分布.下面我们...