2.3 连续性随机变量

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了2.3 连续性随机变量。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

2.3 连续性随机变量

思维导图:

2.3 连续性随机变量

 2.3 连续性随机变量

 学习目标:

我会按照以下步骤学习连续型随机变量:

  1. 复习概率论的基础知识,包括概率、期望、方差等概念和公式,以及离散型随机变量的概率分布函数和概率质量函数的概念和性质。

  2. 学习连续型随机变量的概念和性质,包括概率密度函数、累积分布函数、期望、方差等基本概念和公式。

  3. 学习连续型随机变量的分布,包括均匀分布、正态分布、指数分布、伽马分布、卡方分布等,理解它们的定义、概率密度函数、累积分布函数、期望、方差等基本性质,以及如何在实际问题中应用它们。

  4. 学习随机变量函数的分布,包括线性变换、平方变换、指数变换等,理解如何通过变换连续型随机变量的概率密度函数来得到新的随机变量的概率密度函数和累积分布函数。

  5. 学习连续型随机变量的独立性和相关性,理解如何通过概率密度函数和累积分布函数的乘积来计算独立随机变量的联合分布,以及如何计算相关随机变量的相关系数和协方差。

  6. 学习大数定律和中心极限定理,理解它们的意义、基本思想和应用场景,以及如何通过连续型随机变量的概率密度函数和累积分布函数来证明它们。

  7. 在学习的过程中,多做例题和习题,加强对概念和公式的理解和记忆,培养运用概率论知识解决实际问题的能力。

总之,学习连续型随机变量需要掌握一定的数学基础,需要有耐心和恒心,同时也需要多思考、多练习,才能真正理解和掌握。

2.3 连续性随机变量

2.3 连续性随机变量


2023/5/1 更新

 2.3.1 连续型随机变量的概率密度

连续性随机变量的概率密度(probability density function)是用于描述该随机变量可能取到某一值的概率分布的函数。与离散型随机变量不同,连续性随机变量可以取无限个可能的值,因此在某个具体的值处的概率为零。

概率密度函数通常用f(x)表示,它描述了在某个区间内该随机变量取值的可能性大小。具体来说,若X是一个连续型随机变量,其概率密度函数为f(x),则对于任意实数a和b(a<b),随机变量X取值在[a, b]的概率可以表示为:

P(a ≤ X ≤ b) = ∫a^b f(x) dx

其中,∫a^b表示对于x从a到b的积分。需要注意的是,概率密度函数满足以下两个条件:

  1. f(x) ≥ 0,即概率密度函数的值非负;
  2. ∫(-∞)^∞ f(x) dx = 1,即概率密度函数在整个实数轴上的积分等于1。

因此,我们可以利用概率密度函数求解连续型随机变量在某个区间内取值的概率。

不同随机变量的概率密度:反解法

根据反解法,我们有 $f_X(x) = \frac{1}{2}e^{-|x|}$,现在需要求 $Y=2X$ 的概率密度 $f_Y(y)$。

我们可以使用以下公式进行转换:秒杀公式1

2.3 连续性随机变量

其中,$g(x)$ 表示变量转换函数,$g'(x)$ 表示其导数。

将 $Y=2X$ 代入,可以得到 $g(x) = 2x$,$g'(x) = 2$。

因此,

2.3 连续性随机变量

所以,$Y=2X$ 的概率密度 $f_Y(y)$ 为 $\frac{1}{4}e^{-\frac{|y|}{2}}$。


我的理解:

连续性随机变量是指随机变量可能取的值连续而非离散的随机变量。连续性随机变量的概率密度函数f(x)满足以下条件:

  1. 非负性:f(x)>=0,即概率密度非负;
  2. 归一性:(从-∞到+∞),即概率密度函数的积分为1;
  3. 对于任意实数,有,即概率等于概率密度函数在到之间的积分。

其中为连续性随机变量。

另外,连续性随机变量的概率密度函数有以下性质:

  1. 概率密度函数处的值表示处的概率密度,但并不等于概率P(X=x),因为连续性随机变量在任何一个点上的概率为0;
  2. 连续性随机变量的概率密度函数是非负的、可积的实值函数;
  3. 概率密度函数的积分可以得到随机变量的累积分布函数F(x),即

在实际应用中,需要对连续性随机变量进行求期望、方差等操作。由于连续性随机变量取值范围是连续的,因此需要使用定积分的方法对期望、方差等进行求解。

2.3 连续性随机变量

2.3 连续性随机变量

2.3 连续性随机变量


2023/5/20 补充 

怎么理解指数分布的无记忆性

指数分布的无记忆性(Memorylessness)是指在指数分布中,无论过去发生了多久,下一个事件发生的等待时间仍然遵循相同的指数分布。换句话说,指数分布没有"记忆",过去发生的事件对未来事件的发生时间没有影响。

具体来说,如果一个随机变量X服从参数为λ的指数分布,那么对于任意的非负数s和t(s≥0,t≥0),下面的概率等式成立:

P(X > s + t | X > s) = P(X > t)

上述等式的意义是,在已经等待了s个单位时间后,再等待t个单位时间的概率等于直接等待t个单位时间的概率。换句话说,已经经历了一段时间的等待并不会影响未来的等待时间。

这种无记忆性的特性在概率论中很有用,它使得指数分布在建模一些随机现象时非常方便。例如,某些类型的可靠性分析和排队论模型中常常使用指数分布来描述事件之间的等待时间。无记忆性的特性意味着我们可以简化计算,而无需考虑过去的历史信息。

需要注意的是,无记忆性只适用于指数分布,不适用于其他类型的分布。在其他分布中,过去的事件可能会对未来事件的发生时间产生影响。因此,在使用指数分布时,我们必须明确了解和确认问题是否适用于无记忆性的假设。


2.3 连续性随机变量


2023/5/1 补充 

 3.正态分布

正态分布是概率统计学中非常重要的一个概率分布,也称为高斯分布。正态分布在各个领域都有广泛应用,例如自然科学、社会科学、金融、工程学等。

正态分布的概率密度函数具有一个钟形曲线,对称于均值μ,并且标准差σ越大,曲线越平缓。正态分布的概率密度函数公式如下:

2.3 连续性随机变量

其中,$x$是随机变量的取值,$\mu$是分布的均值,$\sigma$是分布的标准差,$e$是自然常数,$\pi$是圆周率。

正态分布的均值、方差和标准差具有以下性质:
- 均值$\mu$决定了曲线的位置,即分布的中心;
- 标准差$\sigma$决定了曲线的形状,即分布的分散程度;
- 方差$\sigma^2$是标准差的平方,也是衡量分布分散程度的指标。

正态分布的累积分布函数可以用标准正态分布的累积分布函数计算得到,标准正态分布是均值为0,标准差为1的正态分布。正态分布的特点是68%的观测值位于均值的一个标准差范围内,95%的观测值位于均值的两个标准差范围内,99.7%的观测值位于均值的三个标准差范围内。

正态分布在实际应用中非常广泛,例如用于描述量化金融、质量控制、人口统计学、物理学和天文学等方面的数据。

我对正态分布的理解:

正态分布是一种连续型概率分布,常用于统计学中建立概率模型和进行统计推断。在正态分布中,随机变量呈钟形曲线分布,均值和标准差是控制曲线形状的两个关键参数。

可以这样理解正态分布:当某个随机变量服从正态分布时,大多数的取值会集中在均值附近,随着取值离均值越远,取值出现的概率逐渐变小,而且分布的形状呈钟形曲线。例如,身高、体重、智力等指标往往服从正态分布。

正态分布有很多重要的性质,其中最为著名的是中心极限定理。中心极限定理指出,对于任意分布的独立随机变量,它们的和的分布趋近于正态分布。因此,正态分布在实际中有广泛的应用,例如用于对样本数据的分析、参数估计和假设检验等。

我总结的正态分布的性质:

正态分布标准化公式

2.3 连续性随机变量

下面的性质来自百度更加全面些:

2.3 连续性随机变量

总结:

常用的连续分布有:

  1. 均匀分布(Uniform distribution):在一个区间内概率密度函数相等,区间外为0,常用的是零一均匀分布和对称均匀分布。

  2. 正态分布(Normal distribution):具有对称性,常用于自然现象的描述,例如身高、体重、成绩等。

  3. 指数分布(Exponential distribution):用于描述独立随机事件发生时间的间隔,例如无故障时间、等待时间等。

  4. 伽马分布(Gamma distribution):由多个指数分布相加而成,常用于描述一段时间内某事件发生的次数,例如一天内接到的电话数、医院病人等待手术的时间等。

  5. 威布尔分布(Weibull distribution):广泛应用于可靠性分析、寿命分布等领域。

  6. 拉普拉斯分布(Laplace distribution):对于峰值大且具有长尾的分布具有更好的拟合效果,常用于金融、经济等领域。

  7. 贝塔分布(Beta distribution):常用于描述两个参数(例如甲、乙两组人数)之间的关系,具有自然数学意义。

  8. F分布(F distribution):主要用于方差分析,常用于判断两个样本方差是否相等。

  9. t分布(t distribution):常用于小样本量情况下的统计推断。

以上是常用的连续分布,不同的分布有不同的特点和适用范围,学习时需要了解其概率密度函数、累积分布函数、期望、方差等基本性质。

2.3 连续性随机变量

2.3 连续性随机变量

 总结:

连续性随机变量的重点难点和易错点主要有以下几点:

  1. 概率密度函数的理解和计算:连续性随机变量的概率密度函数是对其可能取值的密度分布描述,而非概率。在计算概率时需要使用累积分布函数,并注意求解定积分的方法。

  2. 概率的性质:连续性随机变量概率密度函数的值在某一点处并不代表该点的概率,而是对某一区间的概率密度进行描述。因此,在计算概率时需要考虑区间的范围。

  3. 连续性随机变量的期望和方差的计算:与离散性随机变量相比,连续性随机变量的期望和方差的计算需要使用积分的方法,需要注意积分范围和积分方法。

  4. 连续性随机变量的分布函数:分布函数是描述随机变量在某一值以下的概率的函数,对于连续性随机变量,可以通过对概率密度函数进行积分得到分布函数。需要注意分布函数的性质和计算方法。

  5. 常用的连续分布函数的理解和应用:在应用连续性随机变量时,需要掌握一些常用的连续分布函数的概率密度函数和分布函数,例如均匀分布、正态分布等,需要注意其参数的含义和应用场景。

总之,掌握连续性随机变量的概率密度函数、分布函数、期望和方差的计算方法以及常用的连续分布函数的应用是理解和应用连续性随机变量的关键。需要注意数学计算的准确性和细节问题。

2.3 连续性随机变量文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-426551.html

到了这里,关于2.3 连续性随机变量的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处: 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请点击违法举报进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

领支付宝红包 赞助服务器费用

相关文章

  • 张量的连续性、contiguous函数

            在pytorch中,tensor的实际数据以 一维数组(storage)的形式存储于某个连续的内存中, 以 “行优先” 进行存储。          tensor连续(contiguous)是指 tensor的storage元素排列顺序与其按行优先时的元素排列顺序相同 。如下图所示:         上图中,tensor b是ten

    2024年02月09日
    浏览(49)
  • 第3章 业务连续性计划

    业务连续性计划(Business Continuity Plan, BCP): 用于在紧急情况下维持业务的连续运营。目标是通过策略、程序、流程将潜在的破坏性事件对业务的影响降至最低。 组织中的每个人, 都应接收业务连续性计划的基本意识培训。 具有特定角色的人员 ,例如急救人员和高级管理人员

    2024年02月08日
    浏览(36)
  • 业务连续性对于软件来说有哪些作用?

    随着信息技术的快速发展,软件已经成为了现代企业的核心基础设施之一。然而,由于各种原因,软件系统在使用过程中出现问题的可能性是存在的。因此,保证软件系统的业务连续性变得至关重要,那业务连续性对于软件来说有哪些作用?   首先,业务连续性可以确保软件

    2024年02月08日
    浏览(47)
  • 【PyTorch】关于张量的连续性(contiguous)

    view 返回的是视图,而 reshape 一般 返回拷贝(取决于原始张量的存储方式) 视图:共享底层数据 view 只能用于满足 连续性 张量的视图 连续性条件的含义是,张量底层一维数组元素的存储顺序与张量按行优先一维展开的元素顺序是否一致。 这个张量是连续的,因为它的底层

    2024年02月09日
    浏览(40)
  • 信息安全管理(CISP)—— 业务连续性

    业务连续性主要分为三个模块:业务连续性管理、信息安全应急响应、灾备与恢复 业务连续性管理基础 业务连续性(BC):组织对事故和业务中断的规划和响应,使业务可能在预先定义的级别上持续运行的的组织策略和战术上的能力。 业务连续性管理(BCM): 找出组织有潜

    2024年02月09日
    浏览(39)
  • FLUENT连续性方程不收敛&FLUENT求解器设置

    continuity不收敛的问题 连续性方程不收敛是怎么回事? 正在学习Fluent,模拟圆管内的流动,速度入口,出口outflow运行后xy的速度很快就到1e-06了,但是continuity老是降不下去,维持在1e-00和1e-03之间,减小松弛因子好像也没什么变化大家有什么建议吗? 当连续性不收敛的时候,做

    2024年02月08日
    浏览(55)
  • java对时间序列根据阈值进行连续性分片

    问题描述:我需要对一个连续的时间戳list进行分片,分片规则是下一个数据比当前数据要大于某一个阈值则进行分片; 解决方式: 1、输入的有顺序的list ,和需要进行分片的阈值 2、调用方法,填入该排序的list和阈值 检验: 结果:(应该是成功了)

    2024年02月10日
    浏览(40)
  • 优化|一阶方法:求解不具有凸性和lipschitz连续性的复合问题

    论文解读者:陈康明,赵田田,李朋 对于大多数一阶算法,我们会在收敛性分析时假设函数是凸的,且梯度满足全局 Lipschitz 条件。而本文中,对于某一类特殊函数。我们不仅不要求函数是凸的,也不再要求梯度满足全局 Lipschitz 条件。 考虑复合优化问题 ( P ) min ⁡ { Ψ ( x

    2024年02月12日
    浏览(48)
  • 必学AI绘图技巧,如何用Midjourney实现连续性人物的创作,SEED功能

    经常使用Midjourney的朋友可能都知道,尽管最新的Midjourney V5版本可以通过自然的语言描述创作出高质量的绘画作品,但却有很大的随机性,即使你输入同样的命令,Midjourney每次输出的结果都会不一样。 下面介绍一下以人物画像为例,我们需要保证输出的人物面容保持一致性,

    2024年02月15日
    浏览(78)
  • 【五一创作】【Midjourney】Midjourney 连续性人物创作 ① ( 通过垫图方式生成类似图像 )

    Midjourney 可以生成高质量的图像 , 但是 生成过程有很大的随机性 , 输入同样的提示词指令 , 其输出结果也存在很大的不同 ; 如果要 生成稳定的人物角色 , 场景 , 描述连贯的内容 , 这就要求生成的内容不能太随机 ; 如 : 设置稳定的人物样貌 , 生成相同样貌的人物 , 不同的动作

    2024年02月02日
    浏览(49)

觉得文章有用就打赏一下文章作者

支付宝扫一扫打赏

博客赞助

微信扫一扫打赏

请作者喝杯咖啡吧~博客赞助

支付宝扫一扫领取红包,优惠每天领

二维码1

领取红包

二维码2

领红包