学习笔记|程序员的数学:概率统计#4

4.连续值的概率分布

4.1 渐变色打印问题(密度计算预热)

4.1.1 图表描述油墨的消耗量(累积分布函数)

打印一条渐变的油墨色带,图表描述油墨的总消耗量,横轴为长度,纵轴为消耗量

4.1.2 图表描述油墨的打印浓度(概率密度函数)

总消耗量求导的曲线即油墨浓度曲线,横轴为长度,纵轴为浓度

4.1.3 拉伸打印成品对油墨浓度的影响(变量变换)

在一定区域油墨总量不变时,拉伸会使颜色变浓/淡


4.2 概率为0情况

4.2.1 出现概率恰好为0的情况

二维空间线面积为0——可取连续值时,对于每一个值,相当于概率密度曲线包围面积的一条线,概率为0(无穷小值)

4.2.2 概率为0将带来什么问题

变量可取实数值时,该值的概率将没有意义(始终为0


4.3 概率密度函数

4.3.1 概率密度函数

累积分布函数:

概率密度函数:

对应关系:

4.3.2 均匀分布

4.3.3 概率密度函数的变量变换

由于变量变换如果出现Y=aX+b的情况,实际上纸袋长度(即变量取值范围)已经发生变化,此时应该用:(注意绝对值)


4.4 联合分布、边缘分布、条件分布

4.4.1 联合分布

表达式:

总体积为1,即所有概率和为1:

4.4.2 本小节之后的阅读方式

在将取值范围引入到实数范围后对应关系:

4.4.3 边缘分布

数学表达式:

4.4.4 条件分布

由于概率密度函数要求积分为1,不可以直接用联合分布函数带入值后,,这样无法保证满足概率密度的条件。

数学表达式:

4.4.5 贝叶斯公式

(已知结果,倒退原因的概率)

4.4.6 独立性

若等式

成立,则称x和y独立

4.4.7 任意区域的概率、均匀分布、变量变换

区域概率=体积计算

均匀分布:

变量变换:

1)横向拉伸:

则:

2)纵向拉伸

3)同时拉伸

4)翻转

5)斜向缩放

pass

6)线性变换


4.4.8 实数值与离散值混合存在的情况

pass


4.5 期望值、方差、标准差

4.5.1 期望值

pass

4.5.2 方差、标准差

pass


4.6 正态分布与中心极限定理

4.6.1 标准正态分布(高斯分布)

概率密度函数

性质:

系数的原因:(高斯积分公式)

-1/2的原因:使方差为1

4.6.2 一般正态分布

4.6.3 中心极限定理

pass

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