《A First Course in Probability》-chaper4-离散型随机变量-几何分布

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

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

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

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CONTINUOUS RANDOM VARIABLES AND PDFS  连续的随机变量,顾名思义.就是随机变量的取值范围是连续的值,比如汽车的速度.气温.假设我们要利用这些參数来建模.那么就须要引入连续随机变量. 假设随机变量X是连续的,那么它的概率分布函数能够用一个连续的非负函数来表示,这个非负函数称作连续随机变量的概率密度函数(probability density function).并且满足: 假设B是一个连续的区间,那么: watermark/2/text/aHR0cDovL2Js