一、隨機變量 二、離散型隨機變量 三、二項分布 四、泊松分布 五、幾何分布和超幾何分布 六、隨機變量的分布函數 七、習題 ...
常見隨機變量的分布 的簡單總結 一 總結 一句話總結: 幾何分布:幾何分布是第k次首次發生,前k 次未發生 泊松分布:比如我們記錄的人群每分鍾闖紅燈情況等例子 超幾何分布:從a個白球和b個黑球中抽取n個球 指數分布:f x 從 到 的這一段線 二 常見隨機變量的分布 的簡單總結 博客對應課程的視頻位置: 分布:只有 和 兩種情況的分布幾何分布:幾何分布是第k次首次發生,前k 次未發生二項分布:獨立 ...
2020-11-01 20:39 0 471 推薦指數:
一、隨機變量 二、離散型隨機變量 三、二項分布 四、泊松分布 五、幾何分布和超幾何分布 六、隨機變量的分布函數 七、習題 ...
目錄 1 概率 1.1 試驗、計數法則和概率分配 1.1.1 計數法則、組合和排列 1.1.2 概率分配 1 ...
CH3--多維隨機變量及其分布 目錄 CH3--多維隨機變量及其分布 聯合分布函數: 聯合分布函數的基本性質: 聯合分布列 聯合密度函數: 聯合密度函數性質 ...
在概率論中,我們引入了事件這一概念,它表示試驗的結果。這個結果有時是一個數值,如投擲一枚骰子,結果可能是1、2、3……;有時是用文字描述的,如檢驗一個產品,結果可能是合格、不合格。 為了方便數學上的處理,我們需要將隨機事件進行數量化,如將合格指定為0,不合格指定為1。經過這樣的處理后,隨機事件 ...
在一些隨機試驗中,結果可以用數值來表示,此時樣本空間S的元素是數字;但是,有些試驗,當樣本空間S的元素不是數字時,就需要引入隨機變量的概念了。 設S是樣本空間,把隨機試驗的每一個結果,即把S的每個元素e與實數對應起來,從而便於對S進行描述和研究。 一,隨機變量 定義 設隨機試驗的樣本空間為S ...
《R語言的科學編程與仿真》的第18章提到,所有的隨機變量可以通過處理U(0,1)隨機變量生成。該書在18.2里給出了一個模擬算法,具體內容摘抄如下: 假設X是在集合{0,1,...}取值的離散隨機變量,累積分布函數是F,概率質量函數是p。下面一段代碼給定一個均勻隨機變量U並返回一個累積分布 ...
1.1 離散型隨機變量-(伯努利分布): 1.2 離散型隨機變量-(二項分布): 1.3 離散型隨機變量-(泊松分布): 1.4 連續型隨機變量-(正態分布): 1.5 連續型隨機變量-(指數分布): 1.6 連續型隨機變量-(拉普拉斯分布): ...
概率密度函數和概率分布函數的基本概念: 隨機變量是指在任何時間點上,值都是不能完全確定的,最多只能知道它可能落在哪個區間上,那么怎樣去描述這個變量呢?只能通過概率。概率密度函數(Probability Density Function, PDF)和概率分布函數(又稱累積分布函數 ...