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随机变量 or 非随机变量？
随机变量可拆解为：“随机”+“变量”
比如投硬币的结果就是随机变量。非随机变量，就是对于给定的一个值，对应有一个确定的结果
如果随机变量的值都可以逐个列举出来，则为离散型随机变量。
如果随机变量X的取值无法逐个列举则为连续型变量。文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-481540.html
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概率密度函数：描述信号的取值在某个确定的取值点附近的概率的函数；概率分布函数的导数。 以幅值大小为横坐标，以每个幅值间隔内出现的概率为纵坐标进行统计分析。 反映了信号落在不同幅值强度区域内的概率情况。 直方图：对每个幅值间隔内出现的频次为纵坐标进
一 定义 对二维随机变量(X, Y) ,分量X, 或者Y的概率密度称为 (X, Y)的边缘概率密度，简称边缘密度，记为 或者 。 边缘密度 或者 可由 二维随机变量的密度f(x, y)求出： 注意: 在实际题目中计算时，不可能代入 到 , 因为那将导致算不出来。 而是根据实际区域来确定。 1.1 二维正
概率密度函数：是指想要求得面积的图形表达式，注意只是表达式，要乘上区间才是概率，所以概率密度并不是概率，而是概率的分布程度。 为什么要引入概率密度，可能是因为连续变量，无法求出某个变量的概率，所以引入概率密度，概率密度 * 变量区间 = 概率。 累积分
相同的平均风速，如果概率密度分布不同，风机的发电量也会完全不同。 威布尔分布是泊松三类分布的特殊形式。概率密度函数 f ( v ) f(v) f ( v ) 为风速 v
推导过程整理自https://www.bilibili.com/video/BV1s54y1S7Ji。 Γ Gamma Γ 函数（伽马函数） 定义： Γ ( s ) = ∫ 0 + ∞ e − t t s − 1 d t Gamma(s)=int_{0}^{+infty}e^{-t}t^{s-1}text{d}t Γ ( s ) = ∫ 0 + ∞ e − t t s − 1 d t 递推公式： Γ ( s + 1 ) = s Γ ( s ) , ( s 0 ) Gamma(s+1)=sGamma(s),space(s0) Γ ( s + 1
标准正态分布概率密度函数： 累积分布函数： 图像：
正态分布的概率密度函数（Probability Density Function，简称PDF）的函数取值是指在给定的正态分布参数（均值 μ 和标准差 σ）下，对于特定的随机变量取值 x，计算得到的概率密度值 f(x)。这个值表示了在正态分布下，随机变量取值为 x 的概率密度。 具体地，正态分布的概率密度
当我们想要弄清楚变量的统计特性时，往往想知道它是服从什么分布的，这时候就需要绘制概率分布直方图 在python中我们可以使用 seaborn 库来进行绘制： Seaborn是一个基于matplotlib的Python数据可视化库。它为绘制有吸引力和信息丰富的统计图形提供了高级界面。 首先需要导入
