分布，在计算机学科里一般是指概率分布，是概率论的基本概念之一。分布反映的是随机或某个系统中的某个变量，它的取值的范围和规律。常见的分布有：二项分布、泊松分布、正态分布、指数分布等，下面对它们进行一一介绍。 PS：本文中谈到的PDF、PMF、CDF均为公认的缩写方式：PDF：概率密度函数（probability density function）；PMF：概率质量函数（probabilit
转载
2023-12-02 14:52:37
959阅读
R语言中的概率密度以及分布函数在R中，概率函数形如：其第一个字母表示其所指分布的某一方面：d Density的缩写，表示密度函数。举个例子，标准正态分布x=0对应的值可以用dnorm(0)计算p Probability的缩写，表示概率函数。举个例子，标准正态分布从无负穷大到0的概率，可以用pnorm(0)计算q Quantile的缩写，表示分位函数。举个例子，如果知道标准正态分布从负无穷大到x的概
转载
2023-06-25 13:50:36
1335阅读
现在要开始讲到分布了，当然首先要谈的肯定是二项分布，在此之前，让我们先认识一下我们的前辈。瑞士数学家雅克·伯努利(Jacques Bernoulli,1654～1705)首次研究独立重复试验(每次成功率为p)。在他去世后的第8年(1713年)，他侄子尼克拉斯出版了伯努利的著作《推测术》。在书中，伯努利指出了如果这样的试验次数足够大，那么成功次数所占的比例以概率1接近p。 雅克·伯努利是
转载
2024-05-24 22:21:05
60阅读
期望值(expected value) 描述随机变量水平的统计量方差 描述离散程度的统计量 分布函数 概率密度函数 分布律 概率密度函数 与 分布函数 关系连续型概率分布对于概率密度函数为 的连续型随机变量，期望值为: 对于概率密度函数为 的连续型随机变量，方差 为:正态分布正态分布：分布函数 设 是均值， 是方差，对于任意的变量 , 其正态分布的分布函数：pnorm(x, mu
转载
2023-09-01 23:07:49
692阅读
正态检验与R语言1.Kolmogorov–Smirnov test统计学里, Kolmogorov–Smirnov 检验(亦称：K–S 检验)是用来检验数据是否符合某种分布的一种非参数检验，通过比较一个频率分布f(x)与理论分布g(x)或者两个观测值分布来判断是否符合检验假设。其原假设H0:两个数据分布一致或者数据符合理论分布。拒绝域构造为：D=max| f(x)- g(x)|，当实际观测值D&g
转载
2023-06-21 23:17:45
225阅读
目录二、概率与分布2.1 随机抽样2.2 排列组合与概率的计算2.3 概率分布2.3.1 离散分布的分布律2.3.2 连续分布的概率密度函数2.4 R中内嵌的分布2.5 中心极限定理 二、概率与分布2.1 随机抽样1）等可能的不放回随机抽样sample(x,n) 其中x为要抽取的向量，n为样本容量。> sample(1:6,1)
[1] 22）等可能的有放回随机抽样sample(x,n,r
转载
2023-07-09 19:11:33
254阅读
二项分布（np.random.binomial），搞它就完了！首先我们的搞清楚伯努利分布和二项分布，我们先找个例子，选西瓜，待我细细道来。伯努利分布选一个西瓜，选到好瓜的概率为，选到坏瓜的概率为1-p。这个就是伯努利分布，而选一次西瓜就是伯努利试验。n重伯努利试验简单地说，就是把伯努利试验重复n次，也就是你选了几次西瓜。二项分布n重伯努利试验「成功」次数的离散概率分布，这里的「成功」假设是选到好瓜
转载
2024-07-07 12:44:04
71阅读
## 如何实现R语言概率密度图
### 1. 概述
概率密度图是一种用来展示连续变量分布的常用统计图表。它通过绘制连续变量的概率密度函数来展示变量的分布情况。在R语言中，我们可以使用ggplot2包来实现概率密度图的绘制。
### 2. 实现步骤
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 步骤1 | 安装和加载ggplot2包 |
| 步骤2 | 准备数据 |
| 步骤3
原创
2023-10-17 04:46:53
425阅读
现在有一个人，如何对这个人怎么识别这个人？那么就对其存在的特征进行提取，比如，提取其身高，其相貌，其年龄，分析这些特征，从而确定了，这个人就是这个人，我们绝不会认错。 同理，对数据进行分析，也是
转载
2024-07-11 06:48:34
34阅读
# 幂律分布与概率密度分布拟合
## 引言
在统计学中，幂律分布是一种重要的概率分布，它在各种自然、社会和经济现象中都有广泛的应用。幂律分布描述的是一类具有幂律形式的概率密度函数，其形式为：$f(x) = Cx^{-\alpha}$。其中，$f(x)$是概率密度函数，$C$是一个常数，$x$是一个随机变量，$\alpha$是幂律指数。
在本文中，我们将使用R语言来拟合幂律分布，并绘制幂律分布的
原创
2023-09-17 05:37:31
1015阅读
接下来我们介绍概率分布好了，接下来我们开始吧！—-正太分布—- 概率密度函数 dnorm density 累积概率函数 pnorm probility1.概率密度函数及累积概率函数简单回顾— 在这里，F(x)是原分布函数，即为累计概率函数，f(x)是概率密度函数 如下图，其为正太分布的概率密度函数，f(x) 曲线f(x)与x轴间所覆盖的面积即为F(X)，即为累计概率函数 2.r中的概率
转载
2023-05-22 11:43:25
1460阅读
# R语言中的概率密度函数与正态分布
在统计学和数据分析中，正态分布是一种极为重要的概率分布。它不仅在理论和应用中广泛使用，而且在许多自然现象和实验中都能找到其踪影。在R语言中，绘制正态分布的概率密度函数非常简单，本文将为您介绍如何实现这一目标。
## 正态分布的基础知识
正态分布，又称高斯分布，是一种对称的概率分布，中心在均值μ，标准差σ决定了分布的宽度。其概率密度函数（PDF）可以表示为
原创
2024-08-07 06:34:50
221阅读
看《实用极值统计方法》-----史道济所得。前言上一节中，我们讨论了通过观测超过阈值的观测值，并用超阈值分布或超出量分布函数来描述，以充分利用观测值数列中的信息。但是，在一般情况下，观测值序列的底分布我们并不知道。于是，我们就要考虑它们的极限分布，就像GEV分布描述最大值的极限分布一样，我们也希望能够找到超出量的极限分布。一、广义Pareto分布定义：如果随机变量X的分布函数为则称X服从广义Par
转载
2024-02-07 11:03:55
264阅读
R语言常用界面操作功能操作帮助help(nnet) = ?nnet =??nnet清除命令框中所有显示内容Ctrl+L清除R空间中内存变量rm(list=ls())、gc()获取或者设置当前工作目录getwd、setwd保存指定文件或者从磁盘中读取出来save、load读入、读出文件read.table、wirte.table、read.csv、write.csv函数的定义：R语言的函数定义的基本
转载
2023-06-20 13:12:23
0阅读
# R语言中的二元正态分布概率密度函数
二元正态分布又称为二维正态分布，是统计学中常用的概率分布之一。它是正态分布的扩展，可以用于描述两个随机变量之间的关系。二元正态分布在多元统计分析、机器学习及金融建模等领域都有着广泛的应用。
## 二元正态分布的概率密度函数
二元正态分布的概率密度函数（PDF）可以用以下公式表示：
$$
f(x, y) = \frac{1}{2 \pi \sigma_
原创
2024-08-04 03:26:47
614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
转载
2024-04-14 12:14:30
335阅读
使用R语言计算二项分布的概率和累计概率的过程详解
原创
2023-02-21 07:56:34
785阅读
第六章、高级聚类算法1. DBSCAN算法和电子商务客户分类分析1.1DBSCAN算法 通过定义数据点空间的密度和密度度量，这些类可以建模成数据空间中具有某种密度的截面。 在有噪声的情况下基于密度的空间聚类应用算法（Density Based Spatial Cluste
转载
2024-06-10 10:20:21
46阅读
R语言是一种广泛应用于数据分析和统计建模的编程语言。在R中，累积概率密度函数（Cumulative Distribution Function，简称CDF）是用来描述一个随机变量取值小于或等于给定值的概率的函数。本文将介绍如何在R语言中使用累积概率密度函数，并给出相关的代码示例。
首先，让我们看看CDF的定义。给定一个随机变量X，其累积概率密度函数可以表示为P(X ≤ x)，其中x是一个给定的值
原创
2023-12-07 08:17:23
342阅读
# R语言中的二项分布及其可视化
在统计学中，二项分布是一种描述在固定次数的独立试验中，某个事件发生的次数的概率分布。相应的，可以利用R语言对二项分布进行建模和可视化，让我们更直观地理解其特性。
## 什么是二项分布？
二项分布是一种离散概率分布，适用条件包括：
1. 每次试验只有两个可能的结果：成功或失败。
2. 每次试验都是独立的。
3. 成功的概率是恒定的。
如果我们进行n次独立试验
