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高尔顿钉板的统计意义—R实现

提到高尔顿，人们总是把他和钉板实验联系在一起，偶尔也会有人提及他是达尔文的表弟。实际上，作为维多利亚时代的人类学家、统计学家、心理学家和遗传学家，同时又是热带探险家、地理学家、发明家、气象学家，高尔顿简直就是一位集大成者。高尔顿钉板是一个关于概率的模型，小球每次下落，将随

二项分布期望和方差推导

若随机变量\(X\)服从二项分布,即\(X\sim B(n,p)\)， 则有\(P(X=k)=C_n^kp^k(1-p)^{n-k}\)，其均值和方差分别是 \(E(X)=np\) \(D(X)=np(1-p)\) 之前学二项分布的时候看到它的期望和方差觉得形式很简单，就没怎么细看推导过程。但是自己去推导的时候发现也没那么简单。。。本文做个总结

离散型的常见的分布

0-1分布 x只能取1或0，对应概率为p和1-p \[P(X=k)=p^k(1-p)^{1-k} \]有两种实验结果，实验只做一次 这是二项分布的一个特例 几何分布（Geometric distribution） P(A)=p，第k次首次发生，前k-1次未发生 \[P(X=k)=(1-p)^{k-1}p \]记作X~G(p) 二项分布（Binomial Distribution） P(A)=p，做了n次实验，

负二项分布代码实现

public class NegativeBinomialDistribution : DiscreteDistribution     {         private int trials;         private double p;         public double ProbabilityOfSuccess => this.p;         public int NumberOfTrials => this.trials;

统计学笔记2

几个概率加起来等于1 分布函数的导数，称为密度函数，性质： 积分为概率？ 正态分布 大数定律 二项分布，近似正态分布 参数估计 参数估计思想和理念 ** **

概率统计基础及其R语言实现-2

二、典型概率分布 2.1 离散型随机变量分布 伯努利分布（Bernouli）二项分布（Binomial）几何分布（Geometric)负二项分布（Negative binomial）泊松分布（poisson） 2.1.1 二项分布  二项分布可用来描述由n次随机试验组成的随机结果，它满足以下条件： 重复进行n次随机试验n次试验相互独立，即一次试验

假设检验-代码实现二项分布

未解决：画图那里有问题 ####参数定义 #全部数据ALL #假设模型在ALL上的错误率为 e_all = 0.3 #测试集T #T样本量 m=10 m_T = 10 #模型在T上面判断错误的数量 m'=6 m_T_error = 6 #模型在T上的错误率 e = round(m_T_error/m_T,4) #6/10,取四位小数 ###二项分布 #出现这

对泊松分布的一点理解

对泊松分布的一点理解 如题，自从知道（或者说听说更恰当）了泊松分布之后，就一直很奇怪它的原理。所以找了一些资料来帮助理解。 果然，像老师说的那样：概率统计并不好学，觉得简单的人只不过是还没有完全掌握。 泊松分布和二项分布 泊松分布和二项分布之间有极限近似关系，就说明它们之间

概率小回忆

随机事件及概率、联合概率分布、条件概率分布、全概率和贝叶斯公式。 随机事件及概率 概率亦称“或然率”，它反映随机事件出现的可能性( likelihood )大小。随机现象是在一定条件下，并不总是出现相同结果的现象。例如，抛一枚硬币，观察正面或反面出现的情况。抛硬币的实验就是个随

伯努利分布，0-1分布，二项分布区别？

伯努利分布，0-1分布，两点分布是同一个东西，二项分布和它们不同。一般容易混肴的原因是二项分布中的二容易让人产生错误理解。 伯努利分布： 它 的自变量X是0和1，也就是事件发生（成功）和事件不发生（不成功），因变量是概率，也就是事件发生（成功）的概率和事件不发生（不成功）的概率。 它是结果实验结

概率论常见的分布函数

1、二项分布（n重伯努利实验） 2、伽玛分布 3、均匀分布4、指数分布5、泊松分布 6、正态分布   

概A第二章测试

以下判断题全是（√） 问题 1 得 10 分，满分 10 分                           问题 2 得 10 分，满分 10 分       0-1分布相当于一个特殊的二项分布b(1,p).               问题 3 得 10 分，满分 10

(0,1)分布(两点分布)

定义 两点分布的期望和方差 期望 \[EX = p \]方差 \[DX = p(1 - p) \]注: 证明见二项分布.

2.机器学习相关数学基础

1）贴上视频学习笔记，要求真实，不要抄袭，可以手写拍照。 1.贝叶斯公式 二项分布  

伯努利分布、二项分布、多项分布、Beta分布、Dirichlet分布

1. 伯努利分布 伯努利分布(Bernoulli distribution)又名两点分布或0-1分布，介绍伯努利分布前首先需要引入伯努利试验（Bernoulli trial）。 伯努利试验是只有两种可能结果的单次随机试验，即对于一个随机变量X而言：   伯努利试验都可以表达为“是或否”的问题。例如，抛一次硬币是正面向上

回归分析总结

回归分析总结 ============================================================ 回归的目的是用因（x）与果（y）之间的关系，最后达到用因来预测果的目的，相关分析中所涉及的变量x和y都是随机变量；回归分析中，因变量y是随机变量，自变量x可以是随机变量，也可以是非随机的确定变量。 x是没有误差的

3 概率的基本概念&离散型随机变量

                              使用excel可以直接计算二项分布和超几何分布：              

MATLAB-数据统计分析

一、统计量   表示位置的统计量—平均值和中位数.    平均值（或均值，数学期望）：  中位数：将数据由小到大排序后位于中间位置的那个数值. 2. 表示变异程度的统计量—标准差、方差和极差.    标准差：          它是各个数据与均值偏离程度的度量.    方差：标准差

《人人都会数据分析》笔记：二项分布及其实际应用场景

解读“二项” （1）某次事件（试验）最终结果只有两个。 例子：工厂产品质量评估只有合格、不合格两个结果。 （2）某次事件（试验）最终结果多于两个，但只关心其中一个，也可以视为两个结果。 例子：国乒乓球队可能获得金牌、银牌或铜牌，但鉴于我国乒乓球的世界地位，我们 通常只关心结果：是金牌和不是金

伯努利分布、二项分布、多项分布、贝塔分布、狄利克雷分布、高斯分布

文章目录伯努利分布二项分布多项分布贝塔分布狄利克雷分布高斯分布 伯努利分布 伯努利分布，又名两点分布或0-1分布，介绍伯努利分布前首先需要引入伯努利试验。 伯努利试验是只有两种可能结果的单次随机试验，即对于一个随机变量X而言： P(X=1)=pP(X=0)=1−p \begin{array}{l}{P(X=1

随机变量概率分布函数汇总-离散型分布+连续型分布

概率分布用以表达随机变量取值的概率规律，根据随机变量所属类型的不同，概率分布取不同的表现形式 离散型分布：二项分布、多项分布、伯努利分布、泊松分布 连续型分布：均匀分布、正态分布、指数分布、伽玛分布、偏态分布、贝塔分布 一.伯努利分布 伯努利分布只有两种可能的结果，1-成

统计学的基本概念，你知道多少

统计学习的基本概念（复习篇） 总体（population）：根据研究目的确定的同类对象的全体（集合）　　样本（sample）：从总体中随机抽取的部分具有代表性的研究对象。 参数（Parameter）：反映总体特征的统计指标，如总体均数、标准差等，是固定的常量。 统计量（statistic）：反映样本特征的统计指标，如样本均数、

统计学基础1

统计学基础1样本和总体二项分布二项分布的基本描述：二项分布的概率质量函数：二项分布的均值：二项分布的方差：参考资料 样本和总体 总体是在进行统计分析时，研究对象的全部； 个体是组成总体的每个研究对象； 样本是从总体X中按一定的规则抽出的个体的全部，用 X1，X2，…，Xn 表示； 样本中所含个