发现自己对各种分布不太熟悉，决定趁此机会整理一下，看有没有比较好的记忆方法。各种分布最重要的理解它的实际意义，都是解决什么问题的，其次是公式的含义。所以下面都按以下几点来展开：实际意义、数学表达、对表达式的解释。目录一、离散型变量的分布1. 0—1分布（两点分布）X~B(1,p)2. 二项分布（n重伯努利分布）X~B(n,p)3. 泊松分布 X~P(λ)4. 几何分布 X~G(
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2023-10-12 13:25:15
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1.两点分布——离散型概率分布2.二项分布——离散型概率分布3.泊松分布——离散型概率分布 泊松分布的期望和方差都是参数λλ!import numpy as np
a = np.random.poisson(55,size=(4,))
print(a)
print(type(a))
>>> [46 50 39 57]
<class 'numpy.ndarray'>4.
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2023-08-10 21:23:15
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原创：hxj7
本文介绍了拒绝抽样（Reject Sampling）。
前文《R-概率统计与模拟（三）变换均匀分布对特定分布进行抽样》介绍了通过“变换均匀分布”来对特定分布进行抽样的方法，但是该方法需要知道累积分布的解析表达式及其反函数，所以有一定的限制。其实，我们最常接触的还是 ，根据 抽样往往更直接。比如，均匀分布的 就很简单，对
一、概率密度函数和分布函数分布函数是概率密度函数从负无穷到正无穷上的积分；在坐标轴上，概率密度函数的函数值y表示落在x点上的概率为y；分布函数的函数值y则表示x落在区间(-∞，+∞）上的概率。二、均匀分布的概率密度函数假设x服从[a,b]上的均匀分布，则x的概率密度函数如下 概率密度图像如上图所示
import numpy as npscore=np.array([[80,89,86,67,79], [78,97,89,67,81], [90,94,78,67,74], [91,91,90,67,69], [76,87,75,67,86], [70,79
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2023-09-12 22:42:59
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因为概率问题，所以需要测试一下python的随机数分布。到底是平均（均匀）分布，还是正态（高斯）分布。测试代码如下：#! /usr/bin/env python
#coding=utf-8
# =================================
# Describe : 测试random随机数分布
# D&P Author By: 常
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2023-05-22 11:48:29
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unifrnd函数较详细解释均匀分布随机数： 均匀分布是指整个样本空间中的每一个样本点对应的概率（密度）都是相等的。根据样本空间是否连续，又分为离散均匀分布和连续均匀分布。均匀分布可以算作是最简单的概率分布。从均匀分布中进行采样，即生成均匀分布随机数，几乎是所有采样算法都需要用到的基本操作。1.unifrnd(3,5) 产生一个3~5的均匀随机数>> unifrnd(3,5)
ans
生成随机数是程序设计里常见的需求。一般的编程语言都会自带一个随机数生成函数，用于生成服从均匀分布的随机数。不过有时需要生成服从其它分布的随机数，例如高斯分布或指数分布等。有些编程语言已经有比较完善的实现，例如Python的NumPy。这篇文章介绍如何通过均匀分布随机数生成函数生成符合特定概率分布的随机数，主要介绍Inverse Ttransform和Acceptance-Rejection两种基础
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2023-10-02 10:30:17
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原创
2022-12-23 12:41:59
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# 均匀分布及其在Java中的应用
均匀分布是概率论和统计学中的一种重要的分布类型。在均匀分布中，所有事件发生的概率是相同的，但这并不意味着它们总是会在相同的时间或空间发生。均匀分布常用于模拟和随机抽样等应用场景。本文将探讨均匀分布的基本概念，如何在Java中实现，以及如何使用这些技术解决实际问题。
## 均匀分布的基本概念
在均匀分布中，定义了一段区间 `[a, b]`，在这个区间内的每个
# Python中的均匀分布及其应用
均匀分布是一种概率分布，所有可能的值都有相同的概率。它可以用于各种模拟和随机数生成任务中。在Python中，使用NumPy库很容易地生成均匀分布的随机数。在这篇文章中，我们将探讨均匀分布的概念、如何使用Python生成均匀分布的随机数，以及它的一些应用场景。
## 均匀分布的定义
均匀分布分为离散均匀分布和连续均匀分布两种。对于离散均匀分布，所有可能的离
## Python均匀分布
在统计学和概率论中，均匀分布（Uniform Distribution）是一种概率分布，它的概率密度函数在一个区间内是常数。在统计分析和模拟中，均匀分布是非常常见的一种分布，也是一种最简单的连续概率分布之一。
### 均匀分布的特点
在均匀分布中，每个值都有相同的概率被选中，概率密度函数如下所示：
 - 均匀分布数字1.2 torch.randn() - 正态分布数字2. 求和2.1 torch.sum(data, dim)2.2 numpy.sum(data, axis)3. 求积3.1 点乘--对应位置相乘3.2 矩阵乘法4. 均值、方差4.1 torch tensor.mean() .std()4.2 numpy a
6. 例子 1 对一台设备进行寿命检验，记录10次无故障工作时间，并按照从小到大的次序排列如下：（单位小时）420 500 920 1380 1510 1650 1760 2100 2300 2350用Kolmogorov-Smirnov检验方法检验这些数据的分布是否为参数为1/1500的指数分布？解：（1） 用ks.test()函数进行检验x<-c(420,500,920,1380 ,15
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2023-09-05 19:16:35
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这种算法可以用抽样的方法模拟任何一种分布，计算其均值、方差等特征，前提是知道该分布的密度函数，但不必知道其分布函数。 目录引例一引例二Metropolis Hasting算法马尔科夫链（Markov chain）随机游走（Random Walk）应用检验 引例一先来看一个简单的小例子，即给出一些均匀分布的随机数，我们可以模拟指数分布。模拟过程如下： 首先生成一些[0,1]均匀分布的随机数，可以看作
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2023-08-31 14:03:40
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在实现粒子系统时，希望粒子能均匀分布在某个范围内，很容易想到C++标准的随机数发生器（实际是产生的是伪随机数，一般使用所谓的线型同余法），但随机数的“均匀分布”需要无限多个样本，才能表现出均匀分布的特征，在一段短的时间内，经常产生一些不均匀。（如果是均匀的，那么买彩票就能根据以前出现的号码推断以后出现的号码。） 如果用随机数生成平面内的粒子坐标，将会得到不太均匀的分布，这里经过一番思考，
机器学习有其独特的数学基础，我们用微积分来处理变化无限小的函数，并计算它们的变化；我们使用线性代数来处理计算过程；我们还用概率论与统计学建模不确定性。在这其中，概率论有其独特的地位，模型的预测结果、学习过程、学习目标都可以通过概率的角度来理解。与此同时，从更细的角度来说，随机变量的概率分布也是我们必须理解的内容。在这篇文章中，项目作者介绍了所有你需要了解的统计分布，他还提供了每一种分布的实现代码。
