一、概率密度函数和分布函数
分布函数是概率密度函数从负无穷到正无穷上的积分;
在坐标轴上,概率密度函数的函数值y表示落在x点上的概率为y;
分布函数的函数值y则表示x落在区间(-∞,+∞)上的概率。
二、均匀分布的概率密度函数
假设x服从[a,b]上的均匀分布,则x的概率密度函数如下
概率密度图像如上图所示
三、均匀分布的分布函数
四、均匀分布的期望与方差
一、概率密度函数和分布函数
分布函数是概率密度函数从负无穷到正无穷上的积分;
在坐标轴上,概率密度函数的函数值y表示落在x点上的概率为y;
分布函数的函数值y则表示x落在区间(-∞,+∞)上的概率。
二、均匀分布的概率密度函数
假设x服从[a,b]上的均匀分布,则x的概率密度函数如下
概率密度图像如上图所示
三、均匀分布的分布函数
四、均匀分布的期望与方差
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import numpy as npscore=np.array([[80,89,86,67,79], [78,97,89,67,81], [90,94,78,67,74], [91,91,90,67,69], [76,87,75,67,86], [70,79
生成随机数是程序设计里常见的需求。一般的编程语言都会自带一个随机数生成函数,用于生成服从均匀分布的随机数。不过有时需要生成服从其它分布的随机数,例如高斯分布或指数分布等。有些编程语言已经有比较完善的实现,例如Python的NumPy。这篇文章介绍如何通过均匀分布随机数生成函数生成符合特定概率分布的随机数,主要介绍Inverse Ttransform和Acceptance-Rejection两种基础
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