宋浩《概率论与数理统计》笔记---3.2.3、连续型随机变量的条件分布 转载 mb5fdb1021b5992 2020-11-03 16:38:00 文章标签 宋浩《概率论与数理统计》笔记 微信 人工智能 大数据 数理统计 文章分类 代码人生 宋浩《概率论与数理统计》笔记---3.2.3、连续型随机变量的条件分布一、总结一句话总结:和离散型一样,也都是用联合密度比上边缘密度 1、连续型条件分布例子? 本文章为转载内容,我们尊重原作者对文章享有的著作权。如有内容错误或侵权问题,欢迎原作者联系我们进行内容更正或删除文章。 赞 收藏 评论 分享 举报 上一篇:宋浩《概率论与数理统计》笔记---3.3.1、二维离散型随机变量函数的分布 下一篇:宋浩《概率论与数理统计》笔记---3.2.4、随机变量的独立性 提问和评论都可以,用心的回复会被更多人看到 评论 发布评论 全部评论 () 最热 最新 相关文章 python 指数概率分布函数 画图 在数据科学和统计学中,指数分布是一种应用广泛的连续概率分布,通常用于建模独立随机事件发生的时间间隔。通过Python,我们可以方便地计算和绘制指数分布的概率密度函数(PDF)。本文将详细介绍指数分布的原理、应用场景,并提供详细的代码示例,展示如何在Python中绘制指数分布的概率密度函数图。 指数分布 概率密度函数 Python NumPy 随机数据分布与 Seaborn 可视化详解 随机数据分布什么是数据分布?数据分布是指数据集中所有可能值出现的频率,并用概率来表示。它描述了数据取值的可能性。在统计学和数据科学中,数据分布是分析数据的重要基础。NumPy 中的随机分布NumPy 的 random 模块提供了多种方法来生成服从不同分布的随机数。生成离散分布随机数choice(a, p, size):从数组 a 中随机选择元素,并根据概率 p 进行选择。a:源数组 python numpy 后端开发 软件工程 程序人生 Python实现随机森林回归并对比不同自变量的贡献程度大小 本文介绍在Python环境中,实现随机森林(Random Forest,RF)回归与各自变量重要性分析与排序的过程~ 随机森林 Python RF算法 数据回归 影响程度分析 宋浩《概率论与数理统计》笔记---2.3.2、连续型随机变量函数的分布 宋浩《概率论与数理统计》笔记 2.3.2、连续型随机变量函数的分布 一、总结 一句话总结: 设X的f_X(x),y=g(x),Y=g(X) 第一步:F_Y(x)=F_X(x),两边对x求导 第二步:f_Y(x)=f_X(x), 1、分布函数F(x)和概率密度函数f(x)的关系? 分布函数求导是概率密 宋浩《概率论与数理统计》笔记 概率密度函数 微信 人工智能 均匀分布 宋浩《概率论与数理统计》笔记---3.2.2、离散型随机变量的条件分布 宋浩《概率论与数理统计》笔记 3.2.2、离散型随机变量的条件分布 一、总结 一句话总结: 就是样本空间发生了改变 1、离散型随机变量的条件分布 公式? 二、内容在总结中 博客对应课程的视频位置: 宋浩《概率论与数理统计》笔记 微信 人工智能 大数据 样本空间 宋浩《概率论与数理统计》笔记---2.2.1、离散型随机变量及其概率分布 宋浩《概率论与数理统计》笔记 2.2.1、离散型随机变量及其概率分布 一、总结 一句话总结: 【有限个或可数无穷个】:设X是一个随机变量,如果它全部可能的取值只有有限个或可数无穷个,则称X为一个离散型随机变量。 【设X1,X2,…是随机变量X的所有可能取值】:设X1,X2,…是随机变量X的所有可能取 宋浩《概率论与数理统计》笔记 取值 概率分布 微信 人工智能 宋浩《概率论与数理统计》笔记---2.3.1、离散型随机变量函数的分布 宋浩《概率论与数理统计》笔记 2.3.1、离散型随机变量函数的分布 一、总结 一句话总结: 已知X是某分布,比如求Y=3X+5的分布。 1、已知x是如下离散分布,求Y=X^2的分布? 二、内容在总结中 博客对应课程的视频位置: 宋浩《概率论与数理统计》笔记 微信 人工智能 大数据 数理统计 宋浩《概率论与数理统计》笔记---2.1、随机变量的概念 宋浩《概率论与数理统计》笔记 2.1、随机变量的概念 一、总结 一句话总结: {w|x(w)=a}的样本点集合,也是事件 也可以写做{x=a}表示事件,比如丢筛子表示点数为3,则{x=3}, 概率的话可以表示为P{x=a},也可以写作P(x=a) 1、随机变量的概念:例:公交车站,每5分钟一辆,候车 宋浩《概率论与数理统计》笔记 微信 人工智能 大数据 数理统计 宋浩《概率论与数理统计》笔记---2.2.2、连续型随机变量及其概率密度函数 宋浩《概率论与数理统计》笔记 2.2.2、连续型随机变量及其概率密度函数 一、总结 一句话总结: 【不可以逐个列举】:连续型随机变量是指如果随机变量X的所有可能取值不可以逐个列举出来,而是取数轴上某一区间内的任一点的随机变量。 【例如,一批电子元件的寿命、实际中常遇到的测量误差等都是连续型随机变量】 宋浩《概率论与数理统计》笔记 概率密度函数 直方图 微信 人工智能 宋浩《概率论与数理统计》笔记---3.2.4、随机变量的独立性 宋浩《概率论与数理统计》笔记 3.2.4、随机变量的独立性 一、总结 一句话总结: 1、二维离散的独立性? 比如独立就是右边,0.5*0.4=0.2,0.5*0.6=0.3,所有的都满足 二、内容在总结中 博客对应课程的视频位置: 宋浩《概率论与数理统计》笔记 微信 人工智能 大数据 数理统计 宋浩《概率论与数理统计》笔记---3.2.1、条件分布 宋浩《概率论与数理统计》笔记 3.2.1、条件分布 一、总结 一句话总结: 条件分布就是在某条件之下发生的分布,比如某概率密度函数在x>1条件下的分布 1、条件分布实例? 2、为什么要有条件分布? 比如身高体重,身高限定在1.7,看体重的分布 二、内容在总结中 博客对应课程的视频位置: 宋浩《概率论与数理统计》笔记 微信 人工智能 大数据 数理统计 宋浩《概率论与数理统计》笔记---3.1.1、二维随机变量及其分布函数 宋浩《概率论与数理统计》笔记 3.1.1、二维随机变量及其分布函数 一、总结 一句话总结: 二维随机变量表示要研究的问题是两个。比如比如打靶弹着点x和y 【F(x,y)=P{X<=x,Y<=y}】:设(X,Y)为二维随机变量,x,y为任意实数,二元函数F(x,y)=P{X<=x,Y<=y}称为二维随 宋浩《概率论与数理统计》笔记 二维 微信 人工智能 大数据 宋浩《概率论与数理统计》笔记---3.3.1、二维离散型随机变量函数的分布 宋浩《概率论与数理统计》笔记 3.3.1、二维离散型随机变量函数的分布 一、总结 一句话总结: 就是把xy对应位置相乘就好,如果相同就加起来 二、内容在总结中 博客对应课程的视频位置: 宋浩《概率论与数理统计》笔记 微信 人工智能 大数据 数理统计 宋浩《概率论与数理统计》笔记---1.3.1、条件概率 宋浩《概率论与数理统计》笔记 1.3.1、条件概率 一、总结 一句话总结: 条件概率就是样本空间发生了变化,和原来的样本空间不一样了 P(A|B)不等于P(AB),而是P(AB)/P(B) 1、条件概率 定义? Ω样本空间,A,B两个事件,P(B)>0,在B已经发生的条件下,A发生的概率。这就是A对 宋浩《概率论与数理统计》笔记 条件概率 样本空间 微信 人工智能 宋浩《概率论与数理统计》笔记---概率论总结 宋浩《概率论与数理统计》笔记 概率论总结 一、总结 一句话总结: 【基本概念】:概率论也就是先讲概率的一些基本知识,然后讲随机变量和一些常用的分布 【一维】:一维的分布将完了,肯定要讲多维的分布的,然后要讲一些期望和方差等数字特征 【一般规律】:然后讲事情的一般规律(也就是大数定理和中心极限定理) 宋浩《概率论与数理统计》笔记 二维 协方差 条件概率 方差 宋浩《概率论与数理统计》笔记---4.1.3、随机变量函数的数学期望 宋浩《概率论与数理统计》笔记 4.1.3、随机变量函数的数学期望 一、总结 一句话总结: 就是知道x的期望,此时Y=g(x),求Y的期望 离散性的期望就是xi*pi求和,如果求Y,就是g(x)*pi求和 连续的也是一样,直接把x换成g(x) 1、连续型随机变量函数的期望例子? 直接套用连续型随机变量 宋浩《概率论与数理统计》笔记 微信 人工智能 大数据 数学期望 宋浩《概率论与数理统计》笔记---2.2.2、分布函数 宋浩《概率论与数理统计》笔记 2.2.2、分布函数 一、总结 一句话总结: 设X是一个随机变量,x是任意实数,函数F(x)=P(X<=x)称为X的分布函数。有时也记为X~F(x)。 分布函数就是变量小于等于某个特定值a的概率(或者频率,如果是用数据统计出来的话),也即F(a)=P(X<=a) 1、分 宋浩《概率论与数理统计》笔记 微信 人工智能 大数据 数理统计 宋浩《概率论与数理统计》笔记---2.2.3、正态分布 宋浩《概率论与数理统计》笔记 2.2.3、正态分布 一、总结 一句话总结: 若随机变量X服从一个数学期望为μ、方差为σ^2的正态分布,记为N(μ,σ^2)。 其概率密度函数为正态分布的期望值μ决定了其位置,其标准差σ决定了分布的幅度。 当μ = 0,σ = 1时的正态分布是标准正态分布。 $$f ( 宋浩《概率论与数理统计》笔记 正态分布 微信 人工智能 大数据 宋浩《概率论与数理统计》笔记---4.1.2、连续型变量的数学期望 宋浩《概率论与数理统计》笔记 4.1.2、连续型变量的数学期望 一、总结 一句话总结: 就是对x*f(x)求积分,x是取值,f(x)是概率 1、连续型变量的数学期望 例子? 就是直接套连续型变量的数学期望的公式就好 2、连续型变量的数学期望 先用后付款 例子? 先套指数分布的公式算出概率,然后套连续 宋浩《概率论与数理统计》笔记 数学期望 微信 人工智能 大数据 宋浩《概率论与数理统计》笔记---1.2.3、几何概型 宋浩《概率论与数理统计》笔记 1.2.3、几何概型 一、总结 一句话总结: 几何概率模型 就是那些 线段、平面、立体 相关的模型 1、几何概率模型 实例? 几何概率模型 就是那些 线段、平面、立体 相关的模型 一个3cm的线段,一个质子扔到1-2之间的概率是1/3 一张桌子,一个质子扔到左边部分的的 宋浩《概率论与数理统计》笔记 概率模型 微信 人工智能 大数据