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概率論 正態分布 正態分布具有一些有用的性質。 目錄 概率論 正態分布 正態分布和標准正態分布的轉換 引理 證明 結論 正態分布的性質 正態分布和標准正態分布的轉換 引理 若隨機變量 X backsim N mu, sigma ,則 Z frac X mu sigma backsim N , 證明 由 X backsim N mu, sigma ,得 P X leq x frac sqrt pi ...
2020-10-31 18:20 0 524 推薦指數:
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伯努利試驗 伯努利試驗(Bernoulli experiment)是在同樣的條件下重復地、相互獨立地進行的一種隨機試驗,其特點是該隨機試驗只有兩種可能結果:發生或者不發生。 我們假設該項試 ...
聯合分布 部分公式是自己推導的,有不對的地方請說出來 QAQ 離散隨機變量 假設 \(X\) 和 \(Y\) 是定義在同一樣本空間上的離散隨機變量,它們的聯合頻率函數是 \(p(x_i, y_i) = P(X=x_i, Y = y_i)\)。 \(P_X(x) = \sum_i ...
title: 【概率論】5-10:二維正態分布(The Bivariate Normal Distributions) categories: - Mathematic - Probability keywords: - The Bivariate Normal ...
宋浩《概率論與數理統計》筆記---2.2.3、正態分布 一、總結 一句話總結: 若隨機變量X服從一個數學期望為μ、方差為σ^2的正態分布,記為N(μ,σ^2)。 其概率密度函數為正態分布的期望值μ決定了其位置,其標准差σ決定了分布的幅度。 當μ = 0,σ = 1時的正態分布是標准 ...
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作者:Vamei 出處:http://www.cnblogs.com/vamei 歡迎轉載,也請保留這段聲明。謝謝! 我之前一直專注於單一的隨機變量及其概率分布。我們自然的會想將以前的結論推廣到多個隨機變量。聯合分布(joint distribution)描述了多個隨機變量的概率分布 ...
概率論分布函數(總結) 一、總結 一句話總結: 設X是一個隨機變量,x是任意實數,函數F(x)=P(X<=x)稱為X的分布函數。有時也記為X~F(x)。 1、直觀理解分布函數? 分布函數就是變量小於等於某個特定值a的概率(或者頻率,如果是用數據統計出來的話),也即F(a)=P ...