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
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2023-12-02 14:52:37
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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
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2023-06-25 13:50:36
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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
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2024-02-07 11:03:55
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Matlab概率统计教程第十章 概率统计第一节 随机数的产生一、 二项分布的随机数据的产生命令 参数为N，P的二项随机数据函数 binornd格式 R = binornd(N,P) %N、P为二项分布的两个参数，返回服从参数为N、P的二项分布的随机数，N、P大小相同。R = binornd(N,P,m) %m指定随机数的个数，与R同维数。R = binornd(N,P,m,n) %m,n分别表示R
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2024-08-17 09:51:47
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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
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2024-07-07 12:44:04
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数值和字符处理函数1. 数学函数函数功能abs(x)绝对值sqrt(x)平方根ceiling(x)返回不小于 x 的最大整数floor(x)返回不大于 x 的最大整数trunc(x)向 0 的方向截取整数，左截取round(x, digits = n)将 x 舍为指定位数的小数signif(x, digits = n)将 x 舍入为指定的有效数字位数log(x, base = n)\(\log (
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2023-05-24 15:59:32
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相比于正态分布，伯努利分布、二项分布与负二项分布均属于离散型概率分布。用来表征，随机变量取值的概率分布规律。如果随机变量X的发生只有两个值：A和B，且在一次实验中A发生的概率p(0利用数学表达式可这样表述：概念在n次伯努利实验中，事件X发生k次的概率分布。比如投掷10次硬币，出现5次正面向上情况的分布是怎么样的。数学表达时这样表述：之所以称之为二项分布，是因为概率分布函数的系数为二项式系数。当n趋
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2024-04-20 13:06:57
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# 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
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
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2024-05-24 22:21:05
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# R语言 对数二项分布回归实现教学
## 一、流程概述
为了实现“R语言 对数二项分布回归”，我们需要按照以下步骤进行操作：
```mermaid
gantt
title R语言 对数二项分布回归实现流程
section 准备工作
安装R和R Studio :done, a1, 2021-10-01, 1d
安装必要的包（如MASS）
原创
2024-06-26 04:14:45
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基于我们最为熟悉的离散型分布——二项分布，我们能够衍生出很多别的分布列，对于之前介绍过的几何分布，我们赋予其的含义是：某个事件成功的概率是p，在n次独立重复实验中恰好成功一次的概率是多少。顺着这层含义，我们把1次编程r次，便得到了所谓的负二项分布。设负二项分布的随机变量是X表示独立重复试验成功恰好成功r次需要总共实验的次数，独立事件成功的概率是p： &nbs
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2024-04-21 12:56:26
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# R语言负二项分布检验
## 1.介绍
在统计学中，负二项分布（Negative Binomial Distribution）是一种描述成功次数的离散概率分布。它常用于描述当成功次数为固定值时，发生某一事件需要多少次独立尝试的概率分布。
在R语言中，我们可以使用`glm()`函数来实现负二项分布检验。本文将详细介绍如何使用R语言进行负二项分布检验，并给出相应的代码示例。
## 2.流程图
原创
2023-12-17 09:23:09
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关于统计性统计的基础概念之前就大致有整理过了，想要回顾的可以点击：这个主题的文章会侧重于sas关于统计分析的应用的学习整理与讲解，过程中也会补充一些比较重要的统计分析概念。1. 随机变量及概率分布在之前的什么总体，个体，样本，简单随机抽样，连续or分类变量，统计量，自由度等概念就不说了，而关于概率分布，我还是再简单提及一下。1）伯努利试验&二项分布最简单的随机试验是只有2种试验结果的随机试
二项分布在概率论和统计学中，二项分布（英语：Binomial distribution）是n个独立的是/非试验中成功的次数的离散概率分布，其中每次试验的成功概率为p。这样的单次成功/失败试验又称为伯努利试验。实际上，当n= 1时，二项分布就是伯努利分布。二项分布是显著性差异的二项试验的基础。>> N=100;
>> p=0.5;
>> k=0:N;
>&g
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2023-12-09 18:32:48
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numpy 是用于数据科学计算的基础模块，其中的random模块能够非常方便的生成各种随机数据用于数据计算，本次重点记录验证概率用途的二项分布生成函数 binomial。官网和很多帖子都详细描述了二项式分布的定义和参数解释，在这里不再单独做学术性解释了，直接做实例演示：参数基本结构：1个试验样本，预期结果发生概率50%，试验100次：比如抛硬币print('生成随机数为：',np.random.b
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2023-09-21 09:03:04
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# 泊松分布与二项分布的理解与应用
在统计学中，分布是用于描述随机变量的概率特性的重要工具。泊松分布和二项分布是两种非常常见的离散概率分布，它们在很多实际应用中都能发挥作用。本文将介绍这两种分布的基本概念及其在R语言中的实现，并通过示例代码帮助大家理解。
## 1. 二项分布
二项分布是指在固定次数的独立实验中，每次实验只有两个结果（通常称为“成功”和“失败”），并且每次实验成功的概率是相同
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
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2023-06-21 23:17:45
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# 用 R 语言根据频数计算二项分布
二项分布是统计学中的一个基本概念，广泛应用于各种领域，如生物学、经济学和心理学等。在很多实际问题中，我们希望得知某个事件在重复试验中成功的概率分布，而二项分布正是关注这类问题的工具之一。本文将通过 R 语言示例，详细介绍如何根据频数计算二项分布。
## 二项分布简介
在进行 n 次独立的伯努利试验中，每次试验都有两个可能的结果（成功或失败），成功的概率为
numpy.random 模块对 Python 内置的 random 进行了补充，增加了一些用于高效生成多种概率分布的样本值的函数，如正态分布、泊松分布等。numpy.random.seed(seed=None) Seed the generator. seed() 用于指定随机数生成时所用算法开始的整数值，如果使用相同的 seed() 值，则每次生成的随 机数都相同，如果不设置这个值，则系统根据
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2023-10-10 09:36:40
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数据的描述1. 用图表描述：①统计类： table() 生成频数分布表 prop.table() 将频数分布表转化为比例 addmargins() 给频数分布表添加边际和或边际比例 barplot() 生成条形统计图 pie() 生成饼图 ②分布类： hist() 生成直方图，观察变量内的分布 stem() 生成茎叶图，观察变量内的分布 boxplot() 生成箱线图，观察变量内的分布或对象间的变
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2023-06-25 15:01:24
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