【概率论】正态分布

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了【概率论】正态分布。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。

正态分布方差与概率的关系,笔记,概率论,人工智能前导知识:

正态分布方差与概率的关系,笔记,概率论,人工智能概率密度函数(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

正态分布方差与概率的关系,笔记,概率论,人工智能

正态分布方差与概率的关系,笔记,概率论,人工智能

正态分布方差与概率的关系,笔记,概率论,人工智能数学期望

又称均值,是实验中每次结果的概率乘以其结果的总和,反映随机变量平均取值的大小。

大数定律(在随机事件的大量重复中,往往呈现几乎必然的规律) 表示,随着重复次数接近无穷大,数值的算术平均值几乎肯定收敛于期望值。

随机变量取值为Xi,概率为pk,则期望公式:正态分布方差与概率的关系,笔记,概率论,人工智能

正态分布方差与概率的关系,笔记,概率论,人工智能方差

方差描述数据的离散程度

正态分布方差与概率的关系,笔记,概率论,人工智能

 文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-534144.html

正态分布方差与概率的关系,笔记,概率论,人工智能正态分布: 

如果一个随机变量X服从一个数学期望为u,方差为σ2的正态分布,则记为N(u,σ2)

正态分布的概率密度为

正态分布方差与概率的关系,笔记,概率论,人工智能

 随着u和σ变化,概率分布也产生变化。

分布情况

正态分布方差与概率的关系,笔记,概率论,人工智能

 

到了这里,关于【概率论】正态分布的文章就介绍完了。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

  • 正态分布,二维正态分布,卡方分布,学生t分布——概率分布学习 python

    目录 基本概念 概率密度函数(PDF: Probability Density Function) 累积分布函数(CDF: Cumulative Distribution Function) 核密度估计((kernel density estimation) 1.正态分布 概率密度函数(pdf) 正态分布累积分布函数(CDF) 正态分布核密度估计(kde) 正态分布四则运算 二维正态分布(逐渐补充) 马

    2024年02月03日
    浏览(25)
  • 方差分析||判断数据是否符合正态分布

    方差分析练习题 练习学习笔记: (1) 标准差和标准偏差、均方差是一个东西。标准误差和标准误是一个东西。这两个东西有区别。 (2)单因素方差分析(MATLAB求解) (3)使用anova1进行单因素方差分析时,要考虑数据是均衡数据还是不均衡数据。所谓均衡就是要求不同的

    2024年02月14日
    浏览(471)
  • 正态分布、对数正态分布参数(mu, sigma)与数据本身均值方差(m, v)的关系

    1 正态分布的参数mu sigma 为数据本身的均值m和标准差,即方差v的根 sqrt(v)。 2 对数正态分布参数 mu 和 sigma,与数据本身均值m和方差v之间存在如下关系: 利用如下MATLAB代码,对上述关系进行了验证。 运行结果如下:

    2024年02月12日
    浏览(29)
  • 正态分布的概率密度函数|多种正态分布检验|Q-Q图

    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

    2024年02月07日
    浏览(34)
  • 标准正态分布的概率密度函数和累积分布函数

    标准正态分布概率密度函数: 累积分布函数: 图像:

    2024年02月11日
    浏览(173)
  • 基于python/scipy学习概率统计(3):正态分布

    目录 1. 前言 2. 概率密度函数(PDF: Probability Density Function)¶ 3. 累积分布函数(CDF: Cumulative Distribution Function) 4. 百分点函数(PPF: Percent Point Function) 5. 生成函数和风险函数 6. 常用统计特征 7. 应用示例 7.1 从正态分布中采样 7.2 The 68-95-99.7 Rule 8. Why is the normal distribution useful and importan

    2023年04月08日
    浏览(70)
  • 正态分布t个标准差范围内的概率

    如果一个随机变量具有概率密度函数 f ( x ) = 1 2 π σ e − ( x − μ ) 2 2 σ 2 , − ∞ x ∞ begin{aligned} f(x)=frac{1}{sqrt{2pi} sigma} e^{-frac{(x-mu)^2}{2sigma^2}}, quad -infty x infty end{aligned} f ( x ) = 2 π ​ σ 1 ​ e − 2 σ 2 ( x − μ ) 2 ​ , − ∞ x ∞ ​ 则称X为正态随机变量并记为 X ∼ N

    2024年02月07日
    浏览(45)
  • 人工智能数学基础--概率与统计13:连续随机变量的标准正态分布

    一、引言 在《人工智能数学基础–概率与统计12:连续随机变量的概率密度函数以及正态分布》介绍了连续随机变量概率分布及概率密度函数的概念,并介绍了连续随机变量一个重要的概率密度函数:正态分布的概率密度函数的定义以及推导、使用场景,本文将介绍连续随机

    2023年04月25日
    浏览(32)

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