【例题】设X和Y的联合密度函数为： 计算（1）P{X>1,Y<1} （2）P{X<Y}类型题概述这类给联合密度函数求概率的题实质上就是二重积分，被积函数是联合密度函数，积分区域是两个给出区域的交集：联合密度函数有意义的区域（即不为零的区域）与所求概率花括号中表示的区域（没看懂？没关系，结合例题秒懂！）例题解析来看具体例题：（1） P{x>1, Y<1}首先联合密度函数
转载
2023-10-17 22:04:44
226阅读
联合概率 所谓联合概率就是把两个事务关联起来，他们的各个状态组合的概率分别是多少 经典的例子有抛硬币和掷色子的组合 x为色子掷出的点数，y=0意味着硬币正面朝下，反之y=1x=1x=2x=3x=4x=5x=6y=11\121\121\121\121\121\12y=01\121\121\121\121\121\12当两个事件互不影响的时候，即可满足下列公式P(x=1) = P(x=1 ,1 y
转载
2023-10-17 11:28:43
143阅读
## 实现Python联合概率密度分布图
### 介绍
在统计学和概率论中，联合概率密度分布图（Joint Probability Density Plot）是一种可视化工具，用于展示两个或多个随机变量之间的关系。通过绘制变量之间的概率密度，我们可以更好地理解它们之间的相关性，并发现隐藏在数据中的模式。
在本篇文章中，我将向你展示如何使用Python实现联合概率密度分布图。我们将使用Pytho
本文主要转载自参考文献【1，2】。虽然公式看起来比较多，并且似乎很复杂，其实并不难理解，静下心来慢慢看。其中，为了进一步增加可理解性，标色的为我在原文基础上加入的自己的理解。一、多元标准高斯分布熟悉一元高斯分布的同学都知道, 若随机变量 , 则有如下的概率密度函数 而如果我们对随机变量进行标准化, 用 对(1)进行换元, 继而有此时我们说随机变量服从一元标准高斯分布（是标准正态分布，下文多次用到）
转载
2023-08-24 19:49:19
884阅读
# Python求联合概率密度分布
## 概述
在概率论和统计学中，联合概率密度函数（Joint Probability Density Function，简称JPDF）用于描述两个或多个随机变量之间的联合概率分布。Python是一种功能强大的编程语言，可以方便地进行概率密度函数的计算和可视化。本文将介绍如何使用Python求解联合概率密度分布，并提供相关的代码示例。
## 什么是联合概率密度
原创
2023-10-10 07:02:37
272阅读
概率密度函数和概率分布函数的基本概念：随机变量是指在任何时间点上，值都是不能完全确定的，最多只能知道它可能落在哪个区间上，那么怎样去描述这个变量呢？只能通过概率。概率密度函数(Probability Density Function, PDF)和概率分布函数(又称累积分布函数, Cumulative Distribution Function, CDF)分别从两个不同的角度来描述随机变量的概率。在
目录均匀分布正态分布负指数分布泊松分布DEMP分布（Discrete Empirical）也就是离散经验分布概率分布，是指用于表述随机变量取值的概率规律。事件的概率表示了一次试验中某一个结果发生的可能性大小。Plant Simulation为我们提供了多种概率分布函数供我们选择模拟，大家可以根据实际情况或者有原始数据的基础上在Minitab中分析，然后根据分析的结果设置适合的概率部分进行模拟设置。
Seaborn是基于matplotlib的Python可视化库。它提供了一个高级界面来绘制有吸引力的统计图形。Seaborn其实是在matplotlib的基础上进行了更高级的API封装，从而使得作图更加容易，不需要经过大量的调整就能使你的图变得精致。但应强调的是，应该把Seaborn视为matplotlib的补充，而不是替代物。Seaborn的安装>>>安装完Seaborn包后，
转载
2023-08-21 11:49:15
453阅读
总目录：Python数据分析整理 之后马上要学习朴素贝叶斯算法了，为之后的学习做好铺垫，重新用python实现了一下数据正态性的检验。根据数据的均值方差，求出小于某个值的概率，或者根据概率求出这个值是多少。 python实现非标准正态分布下概率密度有关计算原理代码实现实例数据集代码分析 原理参考文章正态分布下的累积概率代码实现normal_eval.py（我自己命名的，后面会导入）from s
转载
2023-07-28 10:46:25
170阅读
本文档通过MATLAB来绘制二维随机变量(X,Y)的联合概率密度函数。第一种类型，X服从标准正态分布，Y服从均匀分布。 【例题】已知随机变量X与Y相互独立，X~N(0,1);Y在区间[0,2]上服从均匀分布。求： （1）二维随机变量(X,Y)的联合概率密度。 （2）概率P(X Y) 解答： （1）随机变量X的概率密度为 随机变量Y的概率密度为 因为X与Y相互独立，所以二维随机变量（X,Y）的联合概
转载
2023-10-25 15:35:35
586阅读
本文解决的用matlab实现数组的概率分布函数拟合。 一维数组不知道他的分布情况下。对数的频率分布直方图尽可能拟合。 数组我们用matlab自带的函数来生成。频数统计区间默认划首先生成一个服从（0，0.5^2）的高斯分布随机产生10000个数x=normrnd(0,1,1,10000);%产生一个[10000*1]的矩阵按照高斯（0，1^2）分布
plot(x,'*')%R = normrnd(
首先我们需要搞清楚几个概念：概率函数、概率分布、概率密度我这里只做简单阐述，意在理解概念，可能不严谨。我们知道变量可分为离散随机变量和连续随机变量；概率函数：随机变量取某个值的概率pi=P(X=ai)(i=1,2,3,4,5,6)；以骰子为例，每次摇骰子取值为 1-6，取每个数字的概率为 1/6，这就是离散概率函数；pi=P(X<170)；以身高为例，小于 170 的概率，这就是连续概率函数
转载
2023-10-23 23:06:24
83阅读
前面两篇文章，我们讲到了概论论中的基本概念和随机变量的初步认识；对随机变量及其取值规律的研究是概率论的核心内容。在上一个小结中，总结了随机变量的概念以及随机变量与事件的联系。这个小结会更加深入的讨论随机变量。可以先把文章看完：再回来理解这句话：随机变量最主要的性质是其所有可能取到的这些值的取值规律，即取到的概率大小。数理统计与概率论及Python实现(1)——概率论中基本概念数理统计与概率论及Py
转载
2023-09-27 19:07:08
78阅读
# 教你如何实现"Python正态分布概率密度拟合"
## 流程图
```mermaid
graph TD;
A(导入数据) --> B(拟合正态分布概率密度函数);
B --> C(绘制概率密度函数图像);
```
## 步骤及代码
### 1. 导入数据
```python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as
MeanShift最初由Fukunaga和Hostetler在1975年提出，但是一直到2000左右这篇PAMI的论文Mean Shift: A Robust Approach Toward Feature Space Analysis，将它的原理和收敛性等重新整理阐述，并应用于计算机视觉和图像处理领域之后，才逐渐为人熟知。在了解mean-shift算法之前，先了解一下概率密度估计的概念。概率密度
离散数据由单个数值组成，连续数据包含一个数据范围。1.概率密度：连续随机变量的概率分布可用概率密度函数描述。概率密度是一种表示概率的方法，并非概率本身。概率密度指出各种范围内的概率的大小，通过概率密度函数进行描述概率密度函数是图形中的一条线条，而概率则是这条线下方的一定数值范围内的面积。类似于频数密度，概率密度通过面积表示表示概率，频数密度通过面积表示频数。满足条件的面积即为所求概率，图形总面积必
转载
2023-10-11 09:25:13
243阅读
问题如果有一组数据，如何确定他们来自哪个统计分布？从数据分析的角度，我们并不想要通过严格的统计方法去找到这个分布，Python中有一个可以自动拟合数据分析的库 —— distfit 。这是一个python包，用于通过残差平方和（RSS）和拟合优度检验（GOF）对89个单变量分布进行概率密度拟合，并返回最佳分布。distfit 简单又好用# 安装
pip install distfitdistfi
转载
2023-06-05 20:41:02
656阅读
# 用Python绘制概率密度分布图
概率密度函数（Probability Density Function，PDF）是描述随机变量在某个取值范围内的概率分布的函数。在统计学和概率论中，PDF是非常重要的概念，它可以帮助我们理解随机变量的分布特征和概率分布。
在Python中，我们可以使用一些库来绘制概率密度分布图，比如`matplotlib`和`seaborn`。本文将介绍如何使用这两个库来
# Python概率密度分布图
## 介绍
概率密度分布图是用来表示随机变量的概率分布的一种可视化工具。它通过绘制概率密度函数（Probability Density Function, PDF）来显示随机变量的概率分布情况。Python提供了许多库和函数来生成和绘制概率密度分布图，包括NumPy、SciPy和Matplotlib等。
本文将介绍概率密度分布图的基本概念和用法，并通过Pyth
原创
2023-08-11 16:41:01
698阅读
# Python 正态分布概率密度图科普
正态分布（Normal Distribution）是统计学中最为常见的概率分布之一，也被称为高斯分布（Gaussian Distribution）。在自然界和社会现象中，很多数据集都呈现出正态分布的特征。在Python中，我们可以使用`scipy`库来生成正态分布的概率密度图，帮助我们更直观地理解数据的分布情况。
## 正态分布的特点
正态分布的概率
