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  • 联合概率密度函数

    千次阅读 2020-09-25 15:24:46
    条件概率密度函数: 边缘概率密度函数: 随机变量G的条件期望:

    条件概率密度函数:

    边缘概率密度函数:

    随机变量G的条件期望:

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

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  • (博客上编辑公式很麻烦,大多上自己文档的截图了) (随机试验,样本空间等可参考 ...) 1. 随机变量(random variable) ...(概率分布函数针对离散和连续型随机变量,概率密度函数只针对连续型随机变量)

    (博客上编辑公式很麻烦,大多上自己文档的截图了)
    (随机试验,样本空间等可参考https://blog.csdn.net/qq_37601846/article/details/103507576

    1. 随机变量(random variable)

    在这里插入图片描述
    (1)离散型随机变量(Discrete random variable):随机变量的取值是有限的,可以明确列举出来(取值可以确定),如人数、年龄等。(人数一个两个n个都可以确定;年龄多少岁也是可以确定的)

    (2)连续型随机变量(Continuous random variable):随机变量X的所有可能取值不可以明确列举出来(取值不确定),而是取数轴上某一区间内的任一点的随机变量,如身高、长度、温度等。(像长度、高度这种需要经过测量得到的,都是连续性随机变量。因为测量只可能尽量准确,保证误差尽量小,而不能确定真正准确的值)

    注意:

    (1)离散随机变量单值有概率,连续随机变量单值无概率(因为没有单值)
    (2)对于离散型变量而言,可以用概率函数P(x)描述所有取值x的对应概率; 而对于连续型变量而言,“取某个具体值的概率”的说法是无意义的,只能说“取值落在某个区间内的概率”,或“取值落在某个值领域内的概率”,因此对连续型变量提“概率函数”是不恰当的。连续型随机变量取某些具体值的概率为零。
    (3)研究一个随机变量,不只是要看它能取哪些值,更重要的是它取各种值的概率如何。

    2. 概率分布函数和概率密度函数(PDF)

    (概率分布函数针对离散和连续型随机变量,概率密度函数只针对连续型随机变量)
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  • 在通信系统中,多径传播的包络一维分布为...典型案例是由同相分量和正交分量的联合概率密度函数求一维包络和相位的联合概率密度函数,本文具体讲解雅各比行列式在概率密度函数坐标系转换中的应用,给出详细的证明过程。
  • 联合分布概率密度函数

    千次阅读 2020-01-13 14:55:18
    定义: 二维随机变量(X,Y)的分布函数,或称为随机变量X和Y的联合分布函数。 随机变量X和Y的联合分布函数是设(X,Y)是二维随机变量, 对于任意实数x,y,二元...对于离散变量,联合分布概率密度函数: P(AB) = P(A|B)...
    定义:
    二维随机变量(X,Y)的分布函数,或称为随机变量X和Y的联合分布函数。
    
    随机变量X和Y的联合分布函数是设(X,Y)是二维随机变量,
    对于任意实数x,y,二元函数:F(x,y) = P{(X<=x) ∩ (Y<=y)} => P(X<=x, Y<=y)
    称为二维随机变量(X,Y)的分布函数。
    
    对于离散变量,联合分布概率密度函数:
    P(AB) = P(A|B) * P(B)  即条件概率的变式。
    

    在这里插入图片描述

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  • 1.ICA概念2.ICA不处理服从高斯分布的样本集3.概率密度函数4.复合函数的概率密度函数5.累积分布函数/分布函数6.联合分布7.行列式8.代数余子式(end)

    要容易理解ICA,就需要先好好理解透彻下面这些概率统计和线性代数的知识点:高斯分布、概率密度函数、累积分布函数、复合函数的概率密度函数、行列式、代数余子式、矩阵微积分等。下面一一简单记录和复习下这些概念,俗话说书读百遍其义自见,这里再多写一遍也不为过。

    1.ICA概念

    Independent Component Correlation Algorithm,ICA,独立成分分析算法,是一种函数。

    X为n维观测信号矢量,S为独立的m维未知源信号矢量,矩阵A被称为混合矩阵。

    ICA的目的就是寻找解混矩阵W(W=A的逆矩阵),然后对X进行线性变换,得到输出向量U = WX = WAS

    主要应用于:表情分类

    ICA详细的计算过程的原理推理,详见后面文章:点我

    2.高斯分布

    2.1名称

    Normal Distribution,正态分布,也称常态分布,又名高斯分布(Gaussian Distribution)。是一个在数学、物理及工程等领域都非常重要的概率分布。

    2.2正态分布

    若随机变量X服从一个数学期望μ,方差为σ^2的正态分布,则记作N(μ,σ^2)。

    随机变量X的概率密度函数为:μ决定了其位置,标准差σ决定了分布的幅度。

    2.3标准正态分布

    当μ=0,σ=1时的正态分布为标准正态分布。

    2.4正态分布<--->标准正态分布

    为了便于描述和应用,将正态变量X作为数据转换,将一般正态分布转化为标准正态分布:


    X就是一般正态分布,Y就是由X转换来的标准正态分布。

    2.5正态分布几何形态

    正态分布是一个概率分布,其形状神似一个倒扣的钟。

    此图来自百度百科。

    2.6一维正态分布的概率密度函数

    若随机变量X服从一个数学期望μ,方差为σ^2的正态分布,则记作N(μ,σ^2)。则其概率密度函数为:


    X被称为正态随机变量,称正态随机变量X服从的分布称为正态分布,记作,读作X服从,或者X服从正态分布。

    2.7标准正态分布

     时,正态分布就成为标准正态分布,标准正态分布的概率密度函数为:

    3.概率密度函数

    probability density function,概率密度函数,也可以称为密度函数,一般简写为小写的pdf。

    注:概率密度函数 是连续型随机变量的;离散随机变量的,就是概率P(x)。

    概率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。

    而随机变量的取值落在某个区域之内的概率则为概率密度函数在这个区域上的积分。


    对于一维实随机变量X,设X的累积分布函数CDF是,如果存在可测函数满足:

      

    那么X是一个连续型随机变量,并且  是X的概率密度函数。

    密度函数f(x) 具有下列性质:

      

      

     

    注:连续型的随机变量取值在任意一点的概率都是0;如果概率P{x=a}=0,但{X=a}并不是不可能事件。

    4.复合函数的概率密度函数

    X的概率密度fX(x),若Y = ax,a是某个正实数,求Y的概率密度


    注:如果a是负实数,则给结论的第一个1/a加上绝对值

    注:如果Y和X是向量,A是矩阵的话,结论第一个1/a就变成|A|-1,第二个1/a就变成A-1

    5.累积分布函数/分布函数

    CDF,Cumluative Distribution Function,累积分布函数,又叫分布函数,是概率密度函数的积分,可以完整描述一个实随机变量X的概率分布。

    概率分布:

        随机变量的概率分布,即随机变量的可能取值以及取得对应值的概率。

    pdf和CDF:

        一般用大写的CDF标记累积分布函数,分布函数。一般用小写的pdf标记概率密度函数。

    累积分布函数的概念公式为:

        

    举例一个离散随机变量的累积分布函数/分布函数的几何图形:

    此图来自百度百科

    CDF的性质

    (1)有界性

            

            

    (2)单调性

            

    (3)右连续性

            

    (4)X取值落在区间(a,b]之内的概率:

            

    (5)随机变量X的CDF和pdf的关系:

            

    6.联合分布函数/多维分布函数

    joint distribution function,联合分布函数、也称为多维分布函数,多维随机变量的分布函数。

    设(X,Y)是二维随机变量,对于任意实数x,y,有二元函数F(x,y):

        F(x,y) = P{(X<=x) 交 (Y<=y)} => P(X<=x, Y<=y),

    称F(X,Y)为二维随机变量(X,Y)的分布函数,或称为随机变量X和Y的联合分布函数。


    几何意义

    如果将二维随机变量(X,Y)看成是平面上随机点的坐标,那么联合分布函数F(X,Y)在(x,y)处的函数值就是随机点(X,Y)落在以(x,y)为顶点而位于该点左下方的无穷矩形区域内的概率。


    二维离散随机变量X,Y的联合分布函数

                

    则X,Y的概率分布函数一定满足:

                

    7.行列式求导


    注:

    8.离散随机变量的分布律

        分布律描述了离散随机变量取每个值各占的概率

    (end)

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  • 概率密度函数的估计

    千次阅读 2018-10-09 20:33:20
    之前的博客中已经提到,贝叶斯决策的基础是概率密度函数的估计,即根据一定的训练样本来估计统计决策中用到的先验概率P(wi)P(w_i)P(wi​)和类条件概率密度p(x∣wi)p(x|w_i)p(x∣wi​)。 概率密度函数的估计分为参数...
  • 均匀分布的概率密度函数和分布函数学习笔记1

    万次阅读 多人点赞 2017-08-25 17:18:06
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  • 概率密度函数估计

    万次阅读 2017-06-03 17:58:39
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  • 一元连续型随机变量及其概率密度 一、联合概率密度函数 1.1、性质 1.2、例
  • 转自:https://www.cnblogs.com/ccienfall/archive/2016/11/09/6049021.html 多维高斯概率密度函数对协方差矩阵求导
  • 概率密度函数用数学公式表示就是一个定积分的函数,定积分在数学中是用来求面积的,而在这里,你就把概率表示为面积即可! – 更多参见:《可汗学院: 统计学》学习笔记 – 声 明:转载请注明出处 – Last Updated on...
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    万次阅读 2017-06-04 16:52:41
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    万次阅读 2018-09-18 10:27:43
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    千次阅读 2018-12-04 22:03:31
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    千次阅读 2018-12-10 21:41:18
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  • 上边是二项分布计算概率的一般公式,似然函数中的自变量是公式中的p,而概率密度分布函数中的自变量是公式中的k 如果你还是不理解,这里引用quora上的一个回答 What is the difference between probability and ...

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