。所以 \(\sum P\{X=x_i\}=1\) 若已知二維隨機變量 \((X,Y)\) 的分布函 ...
本文總結多元正態分布的條件分布與邊緣分布,證明不難,但都比較繁瑣,故不做詳細證明,有興趣可以參考Pattern Recognition and Machine Learningy一書。 正態分布的條件分布 對於聯合正態分布變量 x sim N mu, Sigma ,定義精度矩陣 the precision matrix 為協方差矩陣的逆,即 Lambda equiv Sigma ,做分塊處理: x ...
2021-04-14 13:39 0 569 推薦指數:
。所以 \(\sum P\{X=x_i\}=1\) 若已知二維隨機變量 \((X,Y)\) 的分布函 ...
邊緣分布(Marginal Distribution)指在概率論和統計學的多維隨機變量中,只包含其中部分變量的概率分布。 參閱Wikipedia舉例,下圖中,X和Y遵從綠圈內所示的二元正態分布,紅線和藍線分別表示Y變量和X變量的邊緣分布 ...
摘要:程序員眼中的統計學系列是作者和團隊共同學習筆記的整理。首先提到統計學,很多人認為是經濟學或者數學的專利,與計算機並沒有交集。誠然在傳統學科中,其在以上學科發揮作用很大。然而隨着科學技 ...
定義 正態分布的期望和方差 期望 \[EX = \mu \] 證明 設隨機變量 \(X \sim N(\mu, \sigma^2)\), 求 \(EX\). 解 \[EX = \int_{-\infty}^{+\infty}xf(x)dx ...
寫在前面: 高考復習筆記 目錄 定義 歷史 分類 一維正態分布 二維正態分布 標准正態分布 ...
學習備忘內容來自:普通正態分布如何轉換到標准正態分布 一般用N(μ,σ2)表示均數為μ,方差為σ2的正態分布。 如何判斷一組數據是否符合正態分布 3.幾個應用的例子 3.1 假設公共汽車門的高度按成年男性碰頭機會 ...