概率：离散型随机变量 与 概率函数

注:上一小节对随机变量做了一个概述,这一节主要记录一维离散型随机变量以及关于它们的一些性质.对于概率论与数理统计方面的计算及可视化,主要的Python包有scipy, numpy和matplotlib等. 以下所有Python代码示例,均默认已经导入上面的这几个包,导入代码如下: import numpy as np from scipy import stats import matplotlib.pyplot as plt 0.  Python中调用一个分布函数的步骤 scipy是Pytho

本节主要有下列内容: (1)离散型随机变量 如果随机试验的结果可以用一个变量来表示,那么这样的变量叫做随机变量．所有取值可以一一列出的随机变量叫做离散型随机变量． (2)离散型随机变量的分布列 一般地,若离散型随机变量$X$可能取的不同值为$x_1$,$x_2$,…,$x_i$,…,$x_n$,$X$取每一个值$x_i$ ($i＝1$,$2$,…,$n$)的概率$P(X＝x_i)＝p_i$,以表格的形式表示如下: $X$ $x_1$ $x_2$  … $x_i$ … $x_n$ $P$  $p_

在看<程序员的数学2--概率统计>关于离散型随机变量的大数定律解释时,有两个概念一定需要弄明白: 随机变量的期望: 随机变量结果的平均值. 在<Probability and Statistics>这本国外的经典教材第四章第一小节中,强调了随机变量的期望只与随机变量的分布有关系: Note: The Expectation of X Depends Only on the Distribution of X. Although E(X) is called the expectat

二维随机变量 边缘概率 原文地址:https://www.cnblogs.com/wbyixx/p/12236375.html

原文地址:https://www.cnblogs.com/wbyixx/p/12236408.html

一维 二维 原文地址:https://www.cnblogs.com/wbyixx/p/12236399.html

原文地址:https://www.cnblogs.com/YC-L/p/12262325.html

原文地址:https://www.cnblogs.com/YC-L/p/12268932.html

首先我们需要搞清楚几个概念:概率函数.概率分布.概率密度 我这里只做简单阐述,意在理解概念,可能不严谨. 我们知道变量可分为离散随机变量和连续随机变量: 概率函数:随机变量取某个值的概率 pi=P(X=ai)(i=1,2,3,4,5,6):以骰子为例,每次摇骰子取值为 1-6,取每个数字的概率为 1/6,这就是离散概率函数: pi=P(X<170):以身高为例,小于 170 的概率,这就是连续概率函数 描述了取某个值或者某一个区间的概率 概率分布:也叫累积概率函数,随机变量取某些值的概率,也就是