随机变量定义：对样本空间，有一个实值函数X=X(w)，使每个实验结果关联一个特定的数，这种实验结果与数的对应关系形成随机变量。我们将实验结果所对应的数称为随机变量的取值。（简单的说每个实验结果用一个数来表示，这样在数学上比较方便）对随机变量进行分类有：离散型随机变量、非离散型随机变量。
所谓离散型随机变量就是这个实值函数的取值范围是有限多个，或者无限可列个（如0，1，-1，2，-2……）；而非离散
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2024-04-14 11:55:01
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函数说明:1. .hist 对于Dataframe格式的数据，我们可以使用.hist直接画出直方图对于一些像年龄和工资一样的连续数据，我们可以对其进行分段标记处理，使得这些连续的数据变成离散化就好比：我们可以将0-9岁用0表示10-19用1表示20-29用2表示...下面我们对一个年龄数据进行了分段标记处理代码：第一步：导入数据第二步：对年龄特征使用.hist画出直方图，直方图本身也是一个分段的过
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2023-10-12 20:17:37
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这一小节我们一起学习几个离散型随机变量里的特殊的概率分布：几何分布、二项分布和泊松分布。几何分布乘风破浪的姐姐最近正在热播，还记得万茜小姐姐第一次个人solo的那段吉他弹唱吗？第一次她在台上弹错了，第二次虽然也有失误，但算是完整地弹了下来，假定她没有失误完成弹唱的概率是0.2，可以彩排两次，试一次或者两次就能成功的概率是多大？（如果第一次直接成功，则不进行第二次）这是个概率的问题，还记得上一小节的
原创
2021-01-19 17:44:39
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# Python 离散型随机变量的拟合
离散型随机变量在概率论和统计学中占据重要地位。与连续型随机变量不同，离散型随机变量的取值是可列举的，这意味着它们的取值可以是有限的或可数无限的。本文将使用 Python 对离散型随机变量进行拟合，介绍相关的概念、方法和代码示例。
## 1. 什么是离散型随机变量？
离散型随机变量是指取值为离散数值的随机变量。常见的例子包括掷骰子的结果（1到6之间的整数
110在一段时间内收到的呼叫次数；某一时间段内发生交通事故的次数。数学语言表示：E是随机试验，样本空间S={e}，每个样
原创
2024-08-22 15:21:02
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注：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。 随机变量与事件随机变量的本质是一种函数（映射关系），在古典概率模型中，“事件和事件的概率”是核心概念；但是在现代概率论中，“随机变量及其取值规律”是核心概念。 随机变量与事件的联系与区别小结1中对这两个概念的联系进行了
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2024-04-26 18:10:38
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# Python判断离散随机变量
## 概述
在统计学和概率论中，离散随机变量是指仅取有限个或可列个数个可能取值的随机变量。在Python中，我们可以使用一些方法来判断一个变量是不是离散随机变量。本文将介绍如何通过以下步骤来判断一个变量是否为离散随机变量：
1. 收集数据
2. 分析数据
3. 绘制饼状图
4. 使用条件判断语句判断变量是否为离散随机变量
## 步骤
下面是判断一个变量是
原创
2023-09-09 07:46:45
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文章目录随机变量(r.v.)一. 离散型（discrete）和连续型随机变量二. 均匀分布三. 两点分布/伯努利分布（Bernolli）四. 二项式分布（Binomial）五. 泊松分布（Possion）六. 两点、二项和泊松分布的意义 随机变量(r.v.)在上一节中，我们对随机变量的定义进行了介绍。从本节开始，简单地认为随机变量或随机向量可映射到某可测的事件集，随机变量的概率及该可测事件集的概
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2024-04-02 21:09:28
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离散型，连续型，正态分布，条件概率，极值与顺序统计量
目录二维随机变量二维离散型随机变量频率函数边际累积分布函数边际频率函数二维连续型随机变量概率密度函数边际密度函数二维正态分布二维随机变量的独立性条件分布二维离散型随机变量的条件分布二维连续型随机变量的条件分布极值和顺序统计量二维随机变量二维随机变量的定义：Ω为样本空间，ω ∈ Ω，X = X(ω)，Y
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2023-06-30 13:45:32
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交流思想，注重分析，更注重通过实例让您通俗易懂。包含但不限于：经典算法，机器学习，深度学习，LeetCode 题解，Kaggle 实战。期待您的到来！01 — 包含的概念通过例子介绍以下几个主要概念： 随机变量的定义 不同的X取值也会不同 离散型随机变量 古典概率 离散型随机变量X=xi时的概率 分布函数02 — 例子阐述以上概念一堆苹果，数量一共有5个，有好的，有坏的，如果定义事件：从中取出一个
0、概述 统计分析是可以帮助人们认清、刻画不确定性的方法。总体是某一特定事物可能发生结果的集合， 随机变量(Random Variable) 则是一个不确定事件结果是数值函数(Function)。也就是说，把不确定事件的结果用数值来表述，即得到随机变量。随机变量包括离散型随机变量(Discrete Ran
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2023-11-06 17:48:30
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作者：chen_h 第一篇：计算股票回报率，均值和方差第二篇：简单线性回归第三篇：随机变量和分布第四篇：多元线性回归和残差分析第五篇：现代投资组合理论第六篇：市场风险第七篇：Fama-French 多因子模型介绍在上一章中，我们学习了均值和方差的定义，这是一种点估计方法。点估计意味着使用样本数据来计算单个值，该值用作未来整体未知样本的最佳估计。然而，这是远远不够的，因为点估计可能会是骗人的。我们需
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2024-08-30 21:18:25
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一、一维连续型随机变量及其概率密度 离散型随机变量的取值都是一个一个离散的点，而且每个取值对应一个概率，图中虚线的长度就是概率的大小，也就是所有这些虚线的长度之和等于1。那么连续型随机变量的取值是(a,b)上连续的，所以对应的概率也应该是连续的: 在这些线段足够密集的极限状态下,图中曲线下方阴影部分 ...
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2021-09-23 16:27:00
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'''问题：1、假设DataFrame中有一列名为type,其字段中内容为a,b,c 等用,隔开的值，如： type a,b,c a,f,x b,c,e ...统计type中每个类型出现的次数 并绘图''' import pandas as pd
import numpy as
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2023-06-27 09:52:06
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# 如何实现“集合随机变量 java”
## 一、流程图
```mermaid
flowchart TD
A(定义随机变量集合) --> B(生成随机变量)
B --> C(计算随机变量的统计量)
```
## 二、步骤及代码
### 步骤一：定义随机变量集合
首先，我们需要定义一个包含随机变量的集合。在 Java 中，我们可以使用 ArrayList 类来实现集合。
原创
2024-05-31 05:51:37
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设,X为某个维护人员的20台机器中,同时出故障的机器的数量。那么记A={4个人中,至少有一个
原创
2022-10-23 00:03:34
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