统计学中最常见的几种概率分布分别是正态分布（normal distribution），t分布（t distribution），F分布（F distribution）和卡方分布（χ2 distribution, chi-square distribution），其中后三种属于抽样分布 ...

首先我们需要搞清楚几个概念：概率函数、概率分布、概率密度 我这里只做简单阐述，意在理解概念，可能不严谨。 我们知道变量可分为离散随机变量和连续随机变量； 概率函数：随机变量取某个值的概率 pi=P(X=ai)(i=1,2,3,4,5,6)；以骰子为例，每次摇骰子取值为 1-6，取每个 ...

　　分布函数（英文Cumulative Distribution Function, 简称CDF），是概率统计中重要的函数，正是通过它，可用数学分析的方法来研究随机变量。分布函数是随机变量最重要的概率特征，分布函数可以完整地描述随机变量的统计规律，并且决定随机变量的一切其他概率特征。 从事 ...

离散分布 0-1分布(伯努利分布) 它的分布律为： \[P\{X=k\}=p^k(1-p)^{1-k}, k=0,1, (0<p<1)\] 0-1分布记作：\(X \sim b(1,p)\) 期望：\(E(X)=p\) 方差:\(D(X)=p(1-p)\) 常用的场景：新生婴儿性别 ...

作者：黄永刚 前段时间有幸读到了@老师木的文章1,里面在探讨一个问题，为什么在神经网络的节点上面使用的是sigmoid函数？其中谈到一个点： 当知道X的概率密度为f(x)时，什么样的函数h能把x变换成均匀分布的信号？也可以是这样的一道面试题：如何用C的库函数rand()生成服从高斯分布 ...

期望 介绍各个分布之前先给出期望的定义。如果$\int_{-\infty}^{\infty}|x|f(x)dx<\infty$，那么$E(x)=\int_{-\infty}^{\infty}xf(x)dx$；如果积分发散，则期望不存在（无意义）。 函数的期望。如果$Y=g(X ...

以下是几种常见的离散型概率分布和连续型概率分布类型： 伯努利分布（Bernoulli Distribution）：常称为0-1分布，即它的随机变量只取值0或者1。 伯努利试验是单次随机试验，只有"成功"（1）或"失败"（0）这两种结果。假如某次伯努利实验成功的概率为p，失败的概率 ...

1）基础知识预备：概率分布 　1.1）定义： 　　广义地，它指称随机变量的概率性质，即一个随机变量在概率空间的分布状况 　　狭义地，它是指随机变量的概率分布函数，定义如下： 　　　　　　　　　　　　　　对于任意实数a，有： FX(a) = P(X≤a) ，FX(a)即是a的概率分布函数 ...