精华内容
下载资源
问答
  • 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:

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

    展开全文
  • 多元非线性非高斯系统的数据驱动输出联合概率密度函数控制
  • 核密度函数构建联合概率密度函数

    千次阅读 2018-11-06 14:53:59
    核密度估计其实就是通过核函数(如高斯)将每个数据点的数据+带宽当作核函数的参数,得到N个核函数,再线性叠加就形成了核密度的估计函数,归一化后就是核密度概率密度函数了。 将设有N个样本点,对这N个点进行上面...

    核密度估计其实就是通过核函数(如高斯)将每个数据点的数据+带宽当作核函数的参数,得到N个核函数,再线性叠加就形成了核密度的估计函数,归一化后就是核密度概率密度函数了

    将设有N个样本点,对这N个点进行上面的拟合过后,将这N个概率密度函数进行叠加便得到了整个样本集的概率密度函数。

     

    例如利用高斯核对X={x1=−2.1,x2=−1.3,x3=−0.4,x4=1.9,x5=5.1,x6=6.2}  六个点的“拟合”结果如下:
     

    这里写图片描述

    数据来源table2.csv

     

    绘制二元分布

    seaborn可以可视化两个变量的双变量分布。在seaborn中做最简单的方法是使用jointplot()函数,它创建一个多面板图,显示两个变量之间的双变量(或联合)关系以及每个变量的单变量(或边际)分布轴。

    • 散点图

    使二元分布可视化的最熟悉的方法是散点图,其中每个观测值以点和x和y值显示。这是在两个维度上的地毯图:

    import numpy as np
    import seaborn as sns
    import matplotlib.pyplot as plt
    import pandas as pd

    tips = pd.read_csv('table2.csv')
    sns.jointplot("chechang", "chezhong", tips) 
    plt.show()

    • 核密度估计

    也可以使用上述核密度估计过程来可视化双变量分布。在seaborn中,这种情节以等高线图显示,并且在jointplot()中作为样式提供:

    import numpy as np

    import seaborn as sns

    import matplotlib.pyplot as plt

    import pandas as pd

    tips = pd.read_csv('table2.csv')

    sns.jointplot("chechang", "chezhong", tips,kind='kde')

    plt.show()

    Pearson:皮尔森相关性系数  

    r值表示在样本中变量间的相关系数,表示相关性的大小;

    0.8-1.0 极强相关

    0.6-0.8 强相关

    0.4-0.6 中等程度相关

    0.2-0.4 弱相关

    0.0-0.2 极弱相关或无相关

    p值是检验值,检验两变量在样本来自的总体中是否存在和样本一样的相关性,即显著水平

    如果不显著,相关系数再高也没用,可能只是因为偶然因素引起的,

    一般p值小于0.05就是显著了;如果小于0.01就更显著;

     

    展开全文
  • 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。
  • 1. 联合概率密度函数 2. 概率密度的性质 3.二元连续型随机变量概率分布函数求解示例

     

    1. 联合概率密度函数

     

    2. 概率密度的性质

     

    3. 二元连续型随机变量概率分布函数求解示例

    展开全文
  • (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)
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

    展开全文
  • 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)...
  • 对于⼀对服从多元正态分布的变量 (x, y),可以写出它们的联合概率密度函数: 根据Bay's rule,,能不能得到条件概率和边缘概率的高斯分布? 高斯推断告诉我们是可以的! 是左边被拆分成两个部分的形式,...
  • 注意,相乘纯粹是数学意义上的,至于物理意义这里没有给出,明显它也不代表联合概率密度函数定义,因为联合概率密度讨论的是两个不同的随机变量之间的问题,密度函数中肯定即包含x也包含y。这里纯粹是相乘! 现在...
  • 提出了新的力学模型,从随机微分方程出发,在随机到达率为常数的情况下,得到主振体位移、速度响应的二维联合概率密度 函数所满足的二阶偏微分方程,并求出概率密度函数精确解0490-6756
  • 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)
  • 使用这个模糊关系,得到了某二维随机变量的联合概率密度函数.讨论了对应的边缘概率密度函数和数字特征.求出了由重心法解模糊化得到的模糊系统,指出这种模糊系统在概率论意义下是一个回归函数,并证明其具有一阶逼近...
  • 概率密度和分布函数 联合概率密度 边际概率密度 条件概率密度 复合函数概率密度
  • 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...
  • 二维高斯分布概率密度函数数据集实战优化坐标轴与图像优化图像再次优化 概率密度函数 大家肯定都有听说过正态分布,其实正态分布只是概率密度分布的一种,正态分布的概率密度函数均值为μ ,标准差σ是高斯函数的一...
  • 概率密度函数和似然估计

    千次阅读 2017-10-06 17:04:18
    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。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...
  • 概率密度函数

    2020-04-17 10:33:54
    总结:概率密度和物理上的密度本质上是一样的。物体的某些位置密度大,证明在这些位置“比较重”。同理,在某一段上概率密度大,证明样本落在这一段的比重大。想想正态分布钟形曲线,中间概率密度大,证明取中间对的...
  • 文章目录二元连续型随机变量,联合概率密度联合概率密度函数概率密度的性质 二元连续型随机变量,联合概率密度 联合概率密度函数 定义:对于二元随机变量 (X,Y)(X, Y)(X,Y) 的 分布函数 F(x,y)F(x, y)F(x,y),如果...
  • 联合概率密度函数为: p(x,y)=12πσXσY1−r2⋅exp{−12(1−r2)[(x−mX2)σX2−2r(x−mX)(y−mY)σXσY+(y−mY2)σY2]} p(x,y)=\frac{1}{2\pi \sigma _X\sigma _Y\sqrt{1-r^2}}\cdot exp\{ -\frac{1}{2(1-r^2)}[\...
  • 概率密度函数和最大似然法

    千次阅读 2019-02-26 14:31:56
    一、离散型随机变量和连续型随机变量 离散型随机变量:随机...概率密度函数:表示连续型随机变量的概率,概率密度函数是连续型随机变量分布函数的导函数。 如图,a图为连续型随机变量分布函数,b图为它的概率密...
  • 概率密度函数估计

    万次阅读 2017-06-03 17:58:39
    最常用的就是比较后验概率的大小,进行类别决策。(也就是基于最小错误率的分类器,还有其他的比如基于最小风险,NP决策等)。  如何理解呢,说一个例子,比如一个班里面的男女比例为2:1,那么也就是说男生占2/3...
  • 概率密度函数与分布函数的几何含义 匿名 | 浏览 4603 次 推荐于2016-12-02 03:56:36 最佳答案 1,分布函数F(X)的一阶导数为概率密度函数:f(x) = dF(X)/dX 概率密度曲线下的无穷积分等于1...
  • matlab开发-高斯正态分布概率密度函数。高斯正态分布是应用最广泛的分布之一。
  • 似然函数与概率密度函数的区别

    万次阅读 2017-06-04 16:52:41
    在统计学中似然函数(Likelihood function)与概率密度函数(Probability density function)都扮演着重要的角色。本文针对的是其在参数估计(Parameter estimation)中的应用。  现代估计理论在许多设计用来提取信息...
  • 二元正态分布的概率密度函数

    万次阅读 2018-09-18 10:27:43
    如果随机变量XXX、YYY的联合PDF为 pX,Y(x,y)=12πσxσY1−p2exp⁡{−(x−μX)2σX2+(y−μY)2σY2−2ρ(x−μX)(y−μY)σXΣY2(1−ρ2)}p_{X,Y}(x,y)=\frac{1}{2\pi \sigma_x \sigma_Y \sqrt{1-p^2}}\exp\left\{-...
  • 高斯概率密度函数

    万次阅读 2018-12-04 22:03:31
    一维高斯PDF:   二维高斯PDF:   由此可以得到:。 如果用矩阵形式表示 对于联合高斯矢量 ,其PDF为:   其中均值...
  • 概率密度函数(PDF) 以高斯分布的概率密度函数(PDF)为例, \(f(x)=\frac{1}{\sigma\sqrt{2\pi}} e^{-\frac{1}{2}\left(\frac{x - \mu}{\sigma}\right)^2}\) 期望值\(\mu\)和方差\(\sigma\)确定之后,\(f(x)\)是\...
  • matlab下有用的函数
  • 概率密度函数积分归一化得到概率函数,然后采用概率函数反函数生成随机分布; 代码实现 void GenerateDirection() { TRandom3 rndm; TH1D *h1 = new TH1D("","",400,0.,3.1415/2); for(int i=0;i;

空空如也

空空如也

1 2 3 4 5 ... 20
收藏数 10,883
精华内容 4,353
关键字:

联合概率密度函数