上一篇已經介紹了二項分布和泊松分布。 這一篇中將介紹均勻分布、指數分布以及正態分布。 3、均勻分布（uniform） 若隨機變量X的密度函數為 則稱隨機變量X服從區間[a,b]上的均勻分布。記作X~U(a,b). 圖像如下圖所示 ...

幾種重要的一維概率分布及其特點 Content 離散型隨機變量 退化分布 伯努利分布 二項分布 泊松分布 幾何分布 超幾何分布 連續型隨機變量 均勻分布 指數分布 高斯分布 ...

統計學中最常見的幾種概率分布分別是正態分布（normal distribution），t分布（t distribution），F分布（F distribution）和卡方分布（χ2 distribution, chi-square distribution），其中后三種屬於抽樣分布 ...

首先我們需要搞清楚幾個概念：概率函數、概率分布、概率密度 我這里只做簡單闡述，意在理解概念，可能不嚴謹。 我們知道變量可分為離散隨機變量和連續隨機變量； 概率函數：隨機變量取某個值的概率 pi=P(X=ai)(i=1,2,3,4,5,6)；以骰子為例，每次搖骰子取值為 1-6，取每個 ...

　　分布函數（英文Cumulative Distribution Function, 簡稱CDF），是概率統計中重要的函數，正是通過它，可用數學分析的方法來研究隨機變量。分布函數是隨機變量最重要的概率特征，分布函數可以完整地描述隨機變量的統計規律，並且決定隨機變量的一切其他概率特征。 從事 ...

的登記，招生考試的錄取，產品的是否合格，硬幣的正反面。 二項分布 二項分布為\(n\)重伯努利實驗的概率 ...

作者：黃永剛 前段時間有幸讀到了@老師木的文章1,里面在探討一個問題，為什么在神經網絡的節點上面使用的是sigmoid函數？其中談到一個點： 當知道X的概率密度為f(x)時，什么樣的函數h能把x變換成均勻分布的信號？也可以是這樣的一道面試題：如何用C的庫函數rand()生成服從高斯分布 ...

期望 介紹各個分布之前先給出期望的定義。如果$\int_{-\infty}^{\infty}|x|f(x)dx<\infty$，那么$E(x)=\int_{-\infty}^{\infty}xf(x)dx$；如果積分發散，則期望不存在（無意義）。 函數的期望。如果$Y=g(X ...