概率分布--------离散概率分布和连续概率分布

解释关键词:

概率分布:离散概率分布和连续概率分布

随机变量:量化的随机世界的函数

分布:数据在统计图中的形状

概率分布:用统计图来表示随机变量所有可能的结果和对应结果发生的概率

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离散的概率计算是体积;          连续的概率计算是面积

一、离散概率分布

伯努利分布

二项分布

几何分布

泊松分布

(1)伯努利分布

伯努利分布亦称“零一分布”、“两点分布”。称随机变量X有伯努利分布, 参数为p(0

进行概率分布分析的步骤

 

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1、定义随机变量

arange用于生成一个等差数组,arange([start, ]stop, [step, ]

定义随机变量:1次抛硬币; 成功指正面朝上记录为1,失败指反面朝上记录为0

 

 

2、计算概率

求对应分布的概率:概率质量函数 (PMF)

它返回一个列表,列表中每个元素表示随机变量中对应值的概率

3、绘图

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(2)二项分布

二项分布就是重复n次独立的伯努利试验。在每次试验中只有两种可能的结果,而且两种结果发生与否互相对立,并且相互独立,与其它各次试验结果无关,事件发生与否的概率在每一次独立试验中都保持不变,则这一系列试验总称为n重伯努利实验,当试验次数为1时,二项分布服从0-1分布。

如何检验:

 

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如何计算概率:

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1、定义随机变量:5次抛硬币,正面朝上的次数

 

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2、求对应分布的概率:概率质量函数 (PMF)

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3、绘图

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(3)几何分布

几何分布(Geometric distribution)是离散型概率分布。其中一种定义为:在n次伯努利试验中,试验k次才得到第一次成功的机率。详细地说,是:前k-1次皆失败,第k次成功的概率。

如何检验

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1、定义随机变量

第k次做某件事情,才取到第1次成功,这里我们想知道5次表白成功的概率

 

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2、求对应分布的概率:概率质量函数 (PMF)

 

3、绘图

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(4)泊松分布

泊松分布适合于描述单位时间(或空间)内随机事件发生的次数。

如何验证:

 

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1、定义随机变量:

已知某路口发生事故的比率是每天2次,

那么在此处一天内发生k次事故的概率是多少?

 

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2、求对应分布的概率:概率质量函数 (PMF):

分别表示发生1次,2次,3次,4次事故的概率

 

3、绘图

 

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二、连续概率分布

1、正态分布

1、定义随机变量

 

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2、概率密度函数

 

 

3、绘图(注意符号的表示方法)

 

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2、幂律分布:马太效应,二八原则,长尾理论等

 

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总结:

 

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