随机变量

成功学不能学

要点拆解一、成功永远是小概率事件通过对炼金术的案例，以及数学中的正态分布曲线，即无论什么群体，随机变量的概率分布大多数总会停留在某一个值前后，离这个值越远，出现的概率越少。

润物老师·2024-09-15 01:09

PDF和CDF

在概率论和统计学中，PDF和CDF是两种描述随机变量分布的重要函数：ProbabilityDensityFunction(PDF)：概率密度函数是用来描述连续随机变量可能取值的概率分布的函数。

薛定谔的猫_大雪·2024-09-12 06:39

数学建模——Box-Cox变换

用途：当某个随机变量XXX不服从正态分布的时候，可以尝试通过这种变换将其变成正态分布。

Desire.984·2024-09-12 06:08

几何分布的期望和方差公式推导_算法数学基础-统计学最基础之均值、方差、协方差、矩...

所以除了前面几章中讲到的分布律和概率密度函数可以表征随机变量外，还可以用一组数字来表达随机变量的一般特性。这就是我们今天要讲到的随机变量的数字特征。通过对数字特征

weixin_39848097·2024-09-12 00:22

数据分析面试【概率论与统计学】总结之-----统计学常见面试题整理

目录1.用简洁的话语阐述随机变量的含义2.划分连续型随机变量和离散型随机变量的依据3.常见的分布函数/概率密度函数，以

天阑的芋头·2024-09-12 00:50

【机器学习】4 ——熵

机器学习4——熵文章目录机器学习4——熵前言前言熵衡量随机变量不确定性，由克劳德·香农（ClaudeShannon）在1948年提出，称为香农熵。反映了一个系统中信息的混乱程度或信息量。

qq_43507078·2024-09-11 10:13

蒙特卡罗——排队模拟python代码实现

排队问题描述数学知识：指数分布指数分布随机变量生成的数学原理指数分布的定义指数分布是连续概率分布，常用于描述某些事件发生的时间间隔。

潮汐退涨月冷风霜·2024-09-11 09:07

Matlab 简单计算PDF和CDF

CDF（cumulativedistributionfunction）叫做累积分布函数，描述一个实数随机变量X的概率分布，是概率密度函数的积分。

奔跑着的孩子·2024-09-11 02:17

随机过程【张颢】第一章

学习目标随机过程主要研究多个随机变量之间的联系。

模拟IC和AI的Learner·2024-09-08 07:53

概率学笔记一 - 概率 - 随机变量 - 期望 - 方差 - 标准差（也不知道会不会有二）

概率不用介绍，它的定义可以用一个公式写出：事件发生的概率=事件可能发生的个数结果的总数事件发生的概率=\cfrac{事件可能发生的个数}{结果的总数}事件发生的概率=结果的总数事件可能发生的个数比如一副标准的52张的扑克牌，每张牌都是唯一的，所以，抽一张牌时，每张牌的概率都是1/52。但是有人就会说了，A点明明有四张，怎么会是1/52的概率。这就需要精准的指出我们计算概率时，到底什么是样本，什么是

玄晓乌屋·2024-09-07 22:51

【技术博客】生成式对抗网络模型综述

生成器接收随机变量并生成“假”样本，判别器则用于判断输入的样本是真实的还是合成的。两者通过相互对抗来获得彼此性能的提升。

MomodelAI·2024-08-29 13:23

概率论中的卷积公式

如何证明卷积公式对于独立随机变量之和的概率密度函数的重要性？简介在概率论中，卷积公式是用于计算两个独立随机变量之和的概率密度函数的重要工具

Ctrl+CV九段手·2024-08-29 09:10

python验证中心极限定理_中心极限定理的最最通俗解释

一、什么是中心极限定理在适当的条件下，大量相互独立随机变量的均值经适当标准化后依分布收敛于正态分布。每次从这些总体中随机抽取n个抽样，一共抽m次。

Thegirlisvery·2024-08-27 12:42

中心极限定理

中心极限定理（CentralLimitTheorem，CLT）是概率论中的一个重要定理，它说明了在某些条件下，独立随机变量的和（或平均值）趋向于正态分布的性质。

不倒的不倒翁先森·2024-08-23 23:40

2019-10-19-突然觉得自己看懂了，一元随机变量函数的密度函数问题

这样的话，的分布函数知道了,求Y的密度函数就是一件很简单的事了。如果是个严格单调函数，有下面的公式可以用。如果不是严格单调函数，有上面的定理可以用。是单调函数时，注意绝对值符号的应用正态分布应用的太多了，单独拿出来强调一下小例子1：,求的分布函数，密度函数。显然，Y也是正态分布，它的期望是它的方差是：从而,其分布函数和密度函数也就可以写出来了。的密度函数是：分布函数从而的密度函数是分布函数是一般来

赵小幺bies·2024-08-23 22:00

数学基础（四）

二、SVD矩阵分解基变换：特征值分解：SVD：离散型随机变量概率函数（概率质量函数）：连续型随机变量似然函数

几两春秋梦_·2024-08-23 01:55

【深度学习】S2 数学基础 P6 概率论

目录基本概率论概率论公理随机变量多个随机变量联合概率条件概率贝叶斯定理求和法则独立性期望与方差小结基本概率论机器学习本质上，就是做出预测。

脚踏实地的大梦想家·2024-02-20 11:15

趣学贝叶斯统计：概率密度分布(probability density function)

在连续型随机变量的情况下，具体取某个数值的概率是0，因此PDF并不直接给出某个点的概率，而是给出了在某个区间内随机变量出现的概率密度。在数学上，PDF就是定义在连续值上的概率密度函数。

Ashleyxxihf·2024-02-20 09:03

Echarts绘制任意数据的正态分布图

若随机变量X服从一个数学期望为μ、方差为σ2的正态分布，记为N(μ，σ2)。其概率密度函数为正态分布的期望值μ决定了其位置，其标准

tsunami_______·2024-02-20 08:28

pearson correlation coefficient

dingtom·2024-02-19 14:33

CDF和PDF的比较

CumulativeDistributionFunction(CDF)（累积分布函数）和ProbabilityDensityFunction(PDF)（概率密度函数）是统计学和概率论中两个重要的概念，用于描述随机变量的性质

武小胖儿·2024-02-19 14:31

离散型随机变量的分布列的教学

离散型随机变量的分布列在概率教学中的地位离散型随机变量的分布列是计算离散型随机变量的期望和方差的基础，同时也是表示二项分布、几何分布等重要概率分布的基础工具。因此，分布列的教学是重中之重。

7300T·2024-02-15 09:01

概率论自复习思路

概率论复习思路（存在纰漏）文章目录概率论复习思路（存在纰漏）基本概念随机变量分布多维随机变量分布离散型连续性数字特征数学期望方差协方差系数矩、协方差矩阵大数定律抽样分布、估计、假设检验参数估计区间估计假设检验基本概念样本空间

Miracle Fan·2024-02-15 08:17

二项式(伯努利），多项式分布

一、二项分布（伯努利分布）1、伯努利分布又称二点分布或0-1分布，即一次试验只有正例和反例两种可能，以随机变量表示就是X只能取0或1，伯努利试验是只有两种可能结果的单次随机试验，假设一次试验出现正例的概率为

乐之所以自在其中·2024-02-14 13:31

【概率论】作业八

作业八151220129计科吴政亿习题五第2题设随机变量X为终端在使用的数量，则X~B(120,0.05)，EX=120∗0.05=6,DX=120∗0.05∗0.95=5.7近似为正态分布有X−65.7

蓝鲸瓜皮小正义·2024-02-13 14:21

指数随机变量泊松过程跳_随机过程学习笔记(1)：指数分布与泊松过程

笔记主要基于中文版《应用随机过程IntroductiontoProbabilityModels》(SheldonM.Ross)，只有非常少的一部分是我自己的注解。写这个笔记的目的是自己复习用，阅读需要一定的微积分和概率论基础。本人为初学者，且全部为自学，如果笔记中有错误，欢迎指正。提示：概率论和指数分布作为本节的基础，我把一些重要公式写在开头，但是可以直接从泊松过程开始阅读，在泊松过程中用到相关知

姐姐妹妹向前冲·2024-02-13 11:43

面向数据科学的概率论三、随机变量

三、随机变量原文：prob140/textbook/notebooks/ch03译者：飞龙协议：CCBY-NC-SA4.0自豪地采用谷歌翻译许多数据科学涉及数值变量，它的观察值取决于几率。

布客飞龙·2024-02-13 04:26

蒙特卡洛分析在集成电路中的运用

一般在model文件中，对mos管的vth0以及u0参数都加入了高斯随机变量。这个操作其实就是为了蒙特卡洛分析去的，作用是用来拟合IC生产过程中引入的工艺偏差，蒙特卡洛仿真将通过多次仿

歌者長門·2024-02-12 07:44

【2018-10-02】条件随机场

条件随机场：给定随机变量x条件下，随机变量y的马尔科夫随机场。

BigBigFlower·2024-02-12 04:00

[Python] KDE图[密度图(Kernel Density Estimate,核密度估计)]介绍和使用场景(案例)

核密度估计（KernelDensityEstimate，KDE）是一种非参数统计方法，用于估计未知随机变量的概率分布。

老狼IT工作室·2024-02-11 16:26

值分布强化学习

details/90382466三篇论文C51QR-DRLIQN1.什么是值分布强化学习首先看看经典强化学习：（X，A，R，P，γ），状态转移矩阵P（·|x,a），策略π（·|x）（1）折扣累积回报其实是一个随机变量

臻甄·2024-02-11 06:56

100天搞定机器学习|Day55 最大熵模型

香农用“信息熵”来描述随机变量的不确定程度，也即信息量的数学期望。关于信息熵、条件熵、联合熵、

统计学家·2024-02-11 01:13

概率统计学习打卡——数理统计与描述性分析

1.数理统计的基本概念总体：研究对象的全体（X）个体：组成总体的每个基本单元样本：从总体中抽取的一部分个体（）简单随机样本：具有随机性和独立性的样本，即样本相互独立具有同一分布样本的两重性：抽样前是随机变量

xtsqmx·2024-02-10 03:02

概率论与数理统计——二、随机变量及其分布

1随机变量随机变量是把样本S映射到R(实值单值)函数随机变量的引入可以来描述各种随机现象，并能利用数学分析的方法对随机实验的结果进行深入广泛的研究和讨论。

米妮爱分享·2024-02-10 03:05

数字芯片验证入门

文章目录数字芯片验证入门1.验证那些事2.芯片验证系列——Testpoints分解3.芯片验证系列——验证计划4.关于芯片验证中写testcase的一些想法SystemVerilog1.随机化策略——随机变量

凳子花❀·2024-02-09 16:06

机器学习之T与F分布

相同自由度情况下，|t|越大，概率P越小；设X～N（0，1），Y～χ2（n），并且X和Y独立，则称随机变量t=XYnt=\frac{X}{\sqrt{\frac{Y}{n}}}t=nYX服从自由度为n的

WEL测试·2024-02-09 16:25

108贝叶斯方法数据分析实战--大数定律

实例：随机变量的收敛假设我们有三组由同一个泊松分布函数产生的随机变量，接下来，让我们先产生这三组随机变量：importnumpyasnpfromIPython.core.pylabtoolsimportfigsizeimportmatplotlib.pyplotas

Jachin111·2024-02-08 16:17

人工智能之估计量评估标准及区间估计

估计量θ^\hat\thetaθ^的值不一定就是θ的真值，因为它是一个随机变量，若θ^\hat\thetaθ^是θ的无偏估计，则尽管的值随样

WEL测试·2024-02-08 05:16

Bernstein inequality伯恩施坦不等式

Bernsteininequality伯恩施坦不等式原公式变体公式我的疑惑问问人工智能公式知识点来源原公式概率论中，Bernsteininequalities给出了随机变量的和对平均值偏离的概率。

天空仍灿烂..·2024-02-08 05:09

人工智能之大数定理和中心极限定理

换而言之，就是n个独立分布的随机变量其观察值的均值依概率收敛于这些随机变量所属分布的理论均值，也就是总体均值。

WEL测试·2024-02-07 09:28

c语言求信源的信息熵,第二章-信源与信息熵（三）

如果连续随机变量X，取值为实数域R，其概率密度函数为p(x)，则如果取值为有限实数域[a,b]，则X的概率分布函数为利用离散信源熵的概念来定义连续信源熵设一在[a,b]取间的连

UEgood雪姐姐·2024-02-07 09:17

数学实验第三版（主编：李继成赵小艳）课后练习答案（七）（3）（4）（5）

目录实验七：随机变量数据模拟练习三练习四练习五实验七：随机变量数据模拟练习三1.描绘以下数组的频数直方图，画出最小二乘拟合直线3.8,27.6,31.6,32.4,33.7,34.9,43.2,52.8,63.8,41.4,51.8,61.7,67.9,68.7,77.5,95.9,137.4,155clc

C.L.L·2024-02-07 09:01

数学实验第三版（主编：李继成赵小艳）课后练习答案（七）（1）（2）

目录实验七：随机变量数据模拟练习一练习二实验七：随机变量数据模拟练习一1.产生在[1,3]上服从均匀分布的20个随机数，并绘图观察。

C.L.L·2024-02-07 09:01

记住，永远不要模仿这些所谓的成功学，成功学不能学

读理工科的学生都学过正态分布曲线，这个曲线告诉我们：无论什么群体，随机变量的概率分布

文林cium·2024-02-06 20:10

机器学习之正态分布

若随机变量X服从一个数学期望为μ、方差为σ2\sigma^2σ2的正态分布，记为N(μ,σ2σ^2σ2)。其概率密度函数为正态分布的期望值μ决定了其位置，其标准差σ决定了分布的幅度。

WEL测试·2024-02-06 06:54

机器学习之指数分布

如果一个随机变量X的概率密度函数满足以下形式，就称X服从参数λ的指数分布，记作X~E(λ)或X~Exp（λ）。指数分布只有一个指数参数，且λ>0，λ表示单位时间发生该事件的次数。

WEL测试·2024-02-05 16:41

2020-10-15重复性限r与再现性限R

根据重复性的定义，同一操作员在同一实验室内做两次独立测量，其测试结果为,统计模型y1=m+B1+e1;y2=m+B1+e2y1-y2=e1-e2,y1-y2服从正态分布的随机变量y1-y2的均值E（y1

孤独的坚果儿·2024-02-05 15:28

刘嘉概率论22讲《十二，正态分布，最简单却最重要的概率分布》

再正态分布的曲线里，横坐标代表随机变量的取值范围，越往右，随机变量的值就越大，纵坐标，则代表概率大小，最底下的概率是0，越往上概率越大。这样曲线

阿木魔法学院·2024-02-03 19:40

mym_74·2024-02-03 13:34

决策树

特点if-then的集合损失函数最小化可读性，速度快启发式解决NP完全问题信息增益特征选择通过信息增益：熵：（2或者e为底），熵越大，随机变量的不确定性越大。

Mr_Stark的小提莫·2024-02-01 11:12

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