。所以 \(\sum P\{X=x_i\}=1\) 若已知二维随机变量 \((X,Y)\) 的分布函 ...
本文总结多元正态分布的条件分布与边缘分布,证明不难,但都比较繁琐,故不做详细证明,有兴趣可以参考Pattern Recognition and Machine Learningy一书。 正态分布的条件分布 对于联合正态分布变量 x sim N mu, Sigma ,定义精度矩阵 the precision matrix 为协方差矩阵的逆,即 Lambda equiv Sigma ,做分块处理: x ...
2021-04-14 13:39 0 569 推荐指数:
。所以 \(\sum P\{X=x_i\}=1\) 若已知二维随机变量 \((X,Y)\) 的分布函 ...
边缘分布(Marginal Distribution)指在概率论和统计学的多维随机变量中,只包含其中部分变量的概率分布。 参阅Wikipedia举例,下图中,X和Y遵从绿圈内所示的二元正态分布,红线和蓝线分别表示Y变量和X变量的边缘分布 ...
摘要:程序员眼中的统计学系列是作者和团队共同学习笔记的整理。首先提到统计学,很多人认为是经济学或者数学的专利,与计算机并没有交集。诚然在传统学科中,其在以上学科发挥作用很大。然而随着科学技 ...
定义 正态分布的期望和方差 期望 \[EX = \mu \] 证明 设随机变量 \(X \sim N(\mu, \sigma^2)\), 求 \(EX\). 解 \[EX = \int_{-\infty}^{+\infty}xf(x)dx ...
写在前面: 高考复习笔记 目录 定义 历史 分类 一维正态分布 二维正态分布 标准正态分布 ...
学习备忘内容来自:普通正态分布如何转换到标准正态分布 一般用N(μ,σ2)表示均数为μ,方差为σ2的正态分布。 如何判断一组数据是否符合正态分布 3.几个应用的例子 3.1 假设公共汽车门的高度按成年男性碰头机会 ...