概念和性质 定义 期望是概率论中一个非常重要的概念。若 X 是一个离散型的随机变量，其分布列为 p(x)，那么 X 的期望记作 E[X]，定义为： 若 X 是一个连续型随机变量，其概率密度函数为 f(x)，则 X 的期望 E[X] 定义为： 用语言表达，X 的期望就是 X 所有可能取值的一个加权平均 ...
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2019-09-26 09:45:39
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K-S检验方法能够利用样本数据推断样本来自的总体是否服从某一理论分布，是一种拟合优度的检验方法，适用于探索连续型随机变量的分布。 ...
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2019-09-23 15:26:32
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在统计学中，矩又被称为动差(Moment)。矩量母函数(Moment Generating Function,简称mgf)又被称为动差生成函数。 称exp(tξ)的数学期望为随机变量ξ的矩量母函数，记作mξ(t)=E(exp(tξ)). [1] 连续型随机变量ξ的MGF为：mξ(t)=∫exp(tx ...
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2019-06-13 22:19:00
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随即变量概率分布 我们将p个随机变量X1，X2，X3...Xp整体称为p维随机向量，记为X=(X1,X2,X3....Xp)' 。 我们可以将X理解为一个p维欧式空间中的一个向量。 其概率分布参照一维随机变量即可 离散型随机变量： 连续型随机变量： 考点： 1.证明某函数是密度函数 首先密度函数在定 ...
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2018-12-27 03:38:46
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概率函数：用函数的形式来表达概率 概率分布：离散型随机变量的值分布和值的概率分布列表 分布函数：概率函数取值的累加结果，所以它又叫累积概率函数 概率密度函数：连续型随机变量的“概率函数” 左边是F(x)连续型随机变量分布函数画出的图形，右边是f(x)连续型随机变量的概率密度函数画出的图像，它们之间的 ...
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2018-11-09 22:03:00
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数学期望数学期望E（x）完全由随机变量X的概率分布所确定，若X服从某一分布，也称E（x）是这一分布的数学期望。数学期望的定义是实验中每次可能的结果的概率乘以其结果的总和。离散型随机量的数学期望定义：离散型随机变量的所有可能取值xixi与其对应的概率P(xi)乘积的和为该离散型随机量的数学期望，记为E(X)。公式：E(X)=∑i=1nxiPi连续型随机量的数学期望定义：假设连续型随机变量XX的概率密
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2018-03-19 10:20:58
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1. 定义 如果对于随机变量X的分布函数F(x),存在非负函数f(x),使得对于任意实数有 则称X为连续型随机变量，其中F(x)称为X的概率密度函数，简称概率密度。（f(x)>=0,若f(x)在点x处连续则F(x)求导可得）f(x)并没有很特殊的意义，但是通过其值得相对大小得知，若f(x)越大，对于 ...
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2017-11-01 18:52:20
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数学期望又称均值（加权均值），例如 甲8环，9环，10环的概率分别为0.1,0.8,0.1，即权重，则加权均值为8*0.1+9*0.8+10*0.1=9；同理乙的加权均值为8.95 则甲的平均成绩优于乙 对于离散型随机变量 连续型随机变量 ...
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2017-09-10 23:43:06
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一、随机变量 可以取不同的值，不同的值有不同的概率。 看到随机变量取任何值，都要想到背后有个概率，如果是连续变量，在每一点的概率是0，连续型随机变量通常只考虑概率密度。 机器学习就是通过一堆随机变量预测另一个随机变量，先假设随机变量之间的概率分布，然后从数据中估计分布的参数。 任何概率模型的假设都是 ...
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2016-10-15 22:30:53
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