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概率论中PDF、PMF和CDF的区别与联系 一、总结 一句话总结： PDF：概率密度函数（probability density function）, 在数学中，连续型随机变量的概率密度函数（在不至于混淆时可以简称为密度函数）是一个描述这个随机变量的输出值，在某个确定的取值点附近的可能性的函数。 P 阅读全文
posted @ 2020-06-28 23:46
范仁义
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如何通俗理解 beta 分布 一、总结 一句话总结： beta分布可以看作一个概率的概率分布，当你不知道一个东西的具体概率是多少时，它可以给出了所有概率出现的可能性大小。 二、如何通俗理解 beta 分布（转） 转自：如何通俗理解 beta 分布？ - 知乎https://www.zhihu.com 阅读全文
posted @ 2020-06-28 23:37
范仁义
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Jupyter Notebook 更改本地目录 一、总结 一句话总结： 在jupyter_notebook_config.py中修改c.NotebookApp.notebook_dir后，在anaconda prompt中直接输入jupyter notebook，就打开的是设置好的目录位置 1、Ju 阅读全文
posted @ 2020-06-28 23:06
范仁义
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卡方分布的应用 一、总结 一句话总结： 若n个相互独立的随机变量ξ₁、ξ₂、……、ξn ，均服从标准正态分布（也称独立同分布于标准正态分布），则这n个服从标准正态分布的随机变量的平方和 就是卡方分布 1、为什么要引用卡方分布？ 以特定概率分布为某种情况建模时，事物长期结果较为稳定，能够清晰进行把握。 阅读全文
posted @ 2020-06-28 09:32
范仁义
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如何通俗理解泊松分布？（转） 一、总结 一句话总结： 泊松分布就是把时间段分细，用二次分布来计算每个时间段事情是否发生，然后求极限就会得到泊松分布的式子 P(N(t)=n) = (λt)^n*e^(-λt)/n! 二、如何通俗理解泊松分布？（转） 转自：如何通俗理解泊松分布？https://blog 阅读全文
posted @ 2020-06-28 08:56
范仁义
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