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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。文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-530825.html
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 文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-530825.html
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前导知识： 概率密度函数（密度函数）：描述一个随机变量的在某个确定的取值点附近的可能性的函数。 随机变量的取值落在某个区域内的概率为概率密度函数在这个区域上的积分。 性质： f(x)=0 数学期望 又称均值，是实验中每次结果的概率乘以其结果的总和，反映随机
参考书目：《行为科学统计精要》（第八版）——弗雷德里克·J·格雷维特 描述一组数据分布 描述一组样本数据的分布 描述样本数据的均值和整体数据一样，但是样本标准差的公式除以了n-1，这里引入自由度的概念 自由度：如果均值确定，那么n个数据组成的样本中，只有
X X X 为随机变量， ∀ x ∈ R , P { X ≤ x } = F ( x ) forall xin R,P{Xle x}=F(x) ∀ x ∈ R , P { X ≤ x } = F ( x ) 设 F ( x ) F(x) F ( x ) 为 X X X 的分布函数，则 （1） 0 ≤ F ( x ) ≤ 1 0le F(x)le1 0 ≤ F ( x ) ≤ 1 （2） F ( x ) F(x) F ( x ) 不减 （3） F ( x ) F(x) F ( x ) 右连续 （4） F ( − ∞ ) = 0 , F ( +
本来我并不想开机器学习这个专栏，因为机器学习与高数线代矩阵论概率论密切相关，我的数学能力没达到这种高度。然而控制理论也会涉及各种数理统计知识，那就不得不开一个数理栏了。 这个栏没有具体的知识路线，写到哪算哪，数学和机器学习相关且不好分类的东西都
设随机变量X，Y相互独立同分布，均服从(0，1)上的均匀分布，则下列随机变量中仍然服从相应区间或区域上均匀分布的是（）。 A. X 2 X^2 X
首先是X分布： n=1的时候，f(y)就是正态分布平方的密度函数，这个可以用y=g(x)的密度函数计算方法来计算。 自由度是什么？： 很显然，几个X加起来，也就是自由度加起来： 接下来是t型分布： 这个T型分布建立在X型分布和标准正态分布上。 最后是F分布： 这
随机变量 随机变量就是随机事件的数值体现。 例如投色子记录色子的点数，记录的点数其实就是一个随机变量，他是这个点数出现的数值体现。 注意： 随机变量X = X(e) , 是一个单实值函数，每个随机事件的结果只能对应一个随机变量。 X(e)体现的是对随机事件的描述，本质
设E是一个随机试验，S为样本空间，样本空间的任意样本点e可以通过特定的对应法则X，使得每个样本点都有与之对应的数对应，则称 X=X（e）为随机变量 分布函数： 设X为随机变量，x是任意实数，则事件{Xx}为随机变量X的分布函数，记为F（x） 即： F（x）=P（Xx） （1）几何意
目录 简单的扩展到泊松分布 比较整体的动态过程，增加实验次数时 当二项分布，n很大，p很小的时候，会趋向泊松分布 当n足够大时，二项分布趋向于正态分布。这个结论在概率论中被称为中心极限定理，它是概率论中一个非常重要的定理，广泛应用于各种领域，如金融、
（ps：主要依照课本目录总结一下要记的公式期望和方差，概念去课本上看） 随机变量一般用大写XYZ表示，取值一般用小写xyz表示 分布函数性质 1、单调性：若x1=x2,则F(x1)=F(x2);（单调递增） 2、F(负无穷)=0，F(正无穷)=1 2、右连续性：F(x+0)=F(x) 区间概率表示：
