精华内容
下载资源
问答
  • 004 一维随机变量及分布函数

    千次阅读 2017-11-23 21:46:47
    004 一维随机变量及分布函数

    004 一维随机变量及分布函数



    展开全文
  • 文章目录集合表示法一维离散型随机变量一维连续型随机变量 集合表示法 一维离散型随机变量 一维连续型随机变量

    集合表示法

    在这里插入图片描述

    一维离散型随机变量

    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

    一维连续型随机变量

    在这里插入图片描述

    展开全文
  • 一维随机变量函数分布和一类不能用还原法解出的二维随机变量函数分布

    一维随机变量函数的分布和一类不能用换元法解出的二维随机变量函数的分布

    (一维随机变量函数的分布)

    例题:X(1,2)Y=e2X已知X在(1,2)上服从均匀分布,求Y=e^{2X}
    FY(y)=yf(y)dyy,x,x,x=lny2FY(y)=lny2f(x)dx F_Y(y)=\int_{-\infty}^y f(y)dy\\ 对于某个确定的y,则x确定, \Large {反解出x} ,x=\frac{lny}{2}\\ F_Y(y)=\int_{-\infty}^\frac{lny}{2} f(x)dx

    特殊的一类二维的连续型随机变量函数的分布

    “相互独立条件”下的最大值,最小值分布

    最大值:P(A且B小于1)
    P(AB)=P(A)P(B)=FA(1)FB(1) P(AB)=P(A)*P(B)=F_A(1)F_B(1)

    最小值:P(A或B小于1)
    =1P(AB1)1[1FA(1)][1FB(1)] =1-P(A且B大于1)\\ 1- [1-F_A(1)]* [1-F_B(1)]

    最大值:Z=max{ X,Y }
    P(Zz)=P(max{X,Y}z)=P(Xz,Yz)=FX(z)FY(z) P(Z\leq z)=P(max\{ X,Y \}\leq z)=P(X\leq z,Y \leq z)=F_X(z)F_Y(z)

    最小值:Z=min{ X,Y }
    P(Zz)=P(min{X,Y}z)=1P(X>z,Y>z)=1[1FX(z)][1FY(z)] P(Z\leq z)=P(min\{ X,Y \}\leq z)=1-P(X> z,Y > z)= 1- [1-F_X(z)] [1-F_Y(z)]

    fZ(z)=FZ(z)然后f_Z(z)=F'_Z(z)


    例:
    X,YE(1),P{max(X,Y)1}P{max(X,Y)1}=1P{max(X,Y)1}=1P{X1,Y1}=1(1e1)(1e1)=e1+e1e2P{X>1Y>1}=P{X>1}+P{Y>1}P{X>1}P{Y>1}=e1+e1e2 X,Y独 \sim E(1),求P\{ max(X,Y) \geq 1 \} \\ P\{ max(X,Y) \geq 1 \} =1-P\{ max(X,Y) \leq 1 \} =1-P\{ X\leq 1 ,Y \leq 1 \} \\ =1- (1-e^{-1})(1-e^{-1})=e^{-1}+e^{-1}-e^{-2}\\ 或\\ P\{X >1 \cup Y>1 \}=P\{X >1 \}+P\{ Y>1 \}-P\{X >1 \}P\{ Y>1 \}\\ =e^{-1}+e^{-1}-e^{-2}
    E(1)1ex(x>0)E(1)分布函数1-e^{-x}(x>0)

    展开全文
  • 我正在寻找任何脚本(最好是Python)来计算三数据序列的二正态分布函数。如果个不存在,我将感谢任何代码,或伪代码,有人可以提供。在输入将是个三元组的列表,如下所示[[x1, y1, z1], [x2, y2, z2], [x3, y3...

    我正在寻找任何脚本(最好是Python)来计算三维数据序列的二维正态分布函数。如果一个不存在,我将感谢任何代码,或伪代码,有人可以提供。在

    输入将是一个三元组的列表,如下所示[[x1, y1, z1], [x2, y2, z2], [x3, y3, z3],..., [xn, yn, zn]]

    我需要的是最接近数据的二维正态分布的平均值和标准差/方差,以便能够对其进行操作,然后重新创建它。在

    示例

    为了简单起见,我将使用一维正规函数。如果我有以下二维数据点

    ^{pr2}$

    我希望脚本能输出mean = 0.0

    standard deviation = 1.0

    variance = 1.0

    这样,例如,如果我想将标准差从sd = 1.0更改为sd = 2.0,我可以修改曲线,重新创建它,对点-4...4进行采样,然后像这样将值重写为数据。在[

    [-4, 0.027 ],

    [-3, 0.0648],

    [-2, 0.121 ],

    [-1, 0.176 ],

    [0 , 0.1995],

    [1 , 0.176 ],

    [2 , 0.121 ],

    [3 , 0.0648],

    [4 , 0.027 ]

    ]

    现在我的问题是:我如何用一个三维点的列表来做,这些点紧密地代表一个二维正态分布?在

    我更喜欢用Python来实现,或者调用shell脚本。然而,我并不反对使用类似MatLab或Maple的程序。在

    展开全文
  • 对于一维数据的可视化,直方图(Histogram)与核密度估计(Kernel Density Estimates)可以很好的表示各个数据值的概率分布,但在表示数据累积分布上这两种方法就无能为力了。数据的累积分布,也即小于等于当前数据值的...
  • 张宇1000题概率论与数理统计 第二、三章 一维随机变量及其分布一维随机变量函数分布 易错题和难题记录
  • n随机变量的分布函数和独立性

    千次阅读 2019-08-11 20:14:32
    对于n维度空间中的点,若是n随机变量,也就说记录的每个字段都是随机变量,然后组成个由随机变量组成的向量,称为随机向量 ,它的分布函数定义为 , 若 非负可积函数实值函数使得 那么称为随机向量,概率密度...
  • 一维和二维离散型随机变量函数分布一维离散型随机变量函数分布二维离散型随机变量函数分布 一维离散型随机变量函数分布 二维离散型随机变量函数分布
  • 文章目录、为什么是二随机变量二、二随机变量的分布函数2.1 二随机变量分布函数的性质2.2 二随机变量的边缘分布函数三、二离散型随机变量的联合分布和边缘分布求法 、为什么是二随机变量 还记得我们...
  • 高斯正态分布函数(转)

    万次阅读 2012-11-29 17:14:24
    二维高斯正态分布函数(原创) 二维高斯正态分布函数在很多地方都用的到,比如说在滤波中,自己编了个,但感觉IDL中应该有现成的...x,y:输入的一维数组(维数应该相同) ;x0,y0:均值 ;sd:标准差 function Gaussia
  • 随机变量的分布的解法最核心的莫过于分布函数定义法,但根据二随机变量的类型,又有列表法、线段法、公式法(卷积公式)、面积法、全概率公式法!列表法、线段法:适用于两个离散型的二随机变量分布的求解...
  • 概率论与数理统计张宇9讲 第三讲 一维随机变量函数分布 易错题和难题记录
  • 联合分布的密度函数计算

    万次阅读 2016-11-01 20:02:03
    二维联合分布的密度函数计算@(概率论)已知随机向量(X1,X2)(X_1,X_2)的概率密度为f(x1,x2)f(x_1,x_2),设Y1=2X1,Y2=13x2Y_1 = 2X_1,Y_2 = {1\over ...分析:与在一维的情况相同,也需要从概率分布入手。即: F2(y1,y2)=P
  • 1. 二离散型随机变量的条件分布 2. 二连续型随机变量的条件分布
  • 一维离散随机变量模型: 一维连续性随机变量模型: 需要注意的是:连续型随机变量的模型中的函数值不是在这点的概率,在这点的概率为0,因为随机事件有无数个,平均到这个事件的概率最准确的说法就是0,这点的函...
  • matlab:画二高斯分布密度函数

    万次阅读 2015-04-22 22:32:16
    首先,把二正态分布密度函数的公式贴这里 这只图好大啊~~ 但是上面的那个是多维正态分布的密度函数的通式,那个n阶是对称正定方阵叫做协方差矩阵,其中的x,pi,u都是向量形式。虽然这个式子很酷,但是用...
  • 本文生成正态分布变量部分代码摘自《Random Signal Processing》,Shaila Dinkar Apte著,Taylor Francis Group出版。 正态分布 老办法实现: sigma=1; mean=0; x=(-10:0.1:10); a=(x-mean).*(x-mean); y=(1/(sigma*...
  • 正态分布的概率密度和边缘分布(数1了解、数3掌握)三、第3章考研必做习题第3章习题:1、2、3、6、9、10、13、14、15、16、17、18、20第二节 边缘分布、边缘分布函数二、离散型随机变量的边缘分布律三、连...

空空如也

空空如也

1 2 3 4 5 ... 20
收藏数 1,358
精华内容 543
关键字:

一维分布函数