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正态分布
对数正态分布
伽马分布
伽马函数文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-727924.html
贝塔函数文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-727924.html
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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
正态分布的密度函数： f ( x ) = 1 2 π σ e − ( x − μ ) 2 2 σ 2 begin{align*} f(x) = frac{1}{sqrt{2pi}sigma}e^{-frac{(x-mu)^2}{2sigma^2}} end{align*} f ( x ) = 2 π σ 1 e − 2 σ 2 ( x − μ ) 2 在进行理论推导之前，我们先通过Matlab数值计算看看两独立正态分布的乘积情况： 如图所示绿
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
一维随机变量函数与正态分布 PT_随机变量函数的分布_随机变量线性函数的正态分布_xuchaoxin1375的博客-CSDN博客 🎈正态分布的可加性 区别于一维随机变量的函数的正态分布的规律,多维随机变量(各个分量相互独立同分布)具有不同的规律 在一维的情况中, X ∼ N ( μ , σ 2 ) , 则
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
目录 概念 性质 标准正态分布 \\\"3σ\\\"法则 参考资料 若连续性随机变量X的 概率密度 为 其中 为平均数， 为标准差， 为常数，则称X服从参数为 的正态分布(Normal distribution)或高斯(Gauss)分布，记为. X的 分布函数 为 1.正态分布的图形 曲线关于 对称，这表明对于任意 有
正态分布，最早由棣莫弗在二项分布的渐近公式中得到，而真正奠定其地位的，应是高斯对测量误差的研究，故而又称Gauss分布。测量是人类定量认识自然界的基础，测量误差的普遍性，使得正态分布拥有广泛的应用场景，或许正因如此，正太分布在分布族谱图中居于核心的
正态分布，最早由棣莫弗在二项分布的渐近公式中得到，而真正奠定其地位的，应是高斯对测量误差的研究，故而又称Gauss分布。。测量是人类定量认识自然界的基础，测量误差的普遍性，使得正态分布拥有广泛的应用场景，或许正因如此，正太分布在分布族谱图中居于核心
均匀分布是指在一个区间内各个数值出现的概率相等的一种随机分布。“均匀”这一概念可以理解为，在任何子区间上，变量的取值概率相等。它的概率密度函数为： 其中，a和b分别为区间的上下限。 均匀分布的特点是，它的概率密度函数为常数，即该分布内每一个数据点
