随机变量的分布模式是统计模型的基础，R的基础包stats提供了许多关于概率分布的函数。本篇主要介绍离散型分布，包括两点分布、二项分布、帕斯卡分布、负二项分布、几何分布、超几何分布和泊松分布。1 stats中关于概率分布的函数stats工具包针对每种分布模式提供了4个函数，分别用于计算概率密度函数、概率分布函数、概率分位数的取值以及生成符合该分布的随机序列。概率密度函数主要对于连续型变量而言。对于离
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2023-11-23 22:41:41
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摘 要题库、试卷建设是教学活动的重要组成部分，传统手工编制的试卷经常出现内容雷同、知识点不合理以及笔误、印刷错误等情况。为了实现离散数学题库管理的信息化而开发了离散数学题库管理系统。该系统采用C/S 模式，前台采用JAVA（JBuilder2006），后台采用SQLServer2000数据库。本文详细论述了系统总体设计思想、数据库设计以及功能模块设计等。应用软件工程中的瀑布开发模型，开
统计学习-再谈基本离散统计分布再谈基本离散分布 在上一篇介绍统计分布的文章里，我们简单介绍了离散分布里的几个经典分布，也就是伯努利分布、二项分布、泊松分布。在本次文章里，我们将会继续介绍另外一些比较经典的离散分布，分别是多项分布，几何分布，超几何分布，负二项分布。这几个分布和之前文章探讨过的二项分布存在某些联系，下面我们将会介绍这些分布。  
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2024-07-15 08:51:20
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解释关键词：概率分布:离散概率分布和连续概率分布随机变量：量化的随机世界的函数分布：数据在统计图中的形状概率分布：用统计图来表示随机变量所有可能的结果和对应结果发生的概率 离散的概率计算是体积； 连续的概率计算是面积一、离散概率分布伯努利分布二项分布几何分布泊松分布（1）伯努利分布伯努利分布亦称“零一分布”、“两点分布”
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2023-12-02 22:15:43
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多采样率信号处理一般是指利用增采样、减采样、压缩器和扩展器等方式来提高信号处理系统效率的技术（These multirate techniques refer in general to utilizing upsampling, downsampling, compressors, and expanders in a variety of ways to increase the effici
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2024-08-22 16:12:56
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离散分布主要包括3个重要的分布：几何分布、二项分布和泊松分布，这里主要介绍下这三种分布解决的典型概率问题，区别和联系。1. 几何分布：问题：查德在任意一次滑雪中（假定每次滑雪都是独立事件）不出事故顺利抵达坡底的概率为0.2，试问：查德不超过2次就能成功滑到坡底的概率有多大？试滑一次成功的概率 P(X=1)=0.2试滑两次成功的概率为P(X=2)=0.8x0.2=0.16试滑不超过2次就成功的概率为
概率分布是描述随机变量在各个可能取值的概率分布情况的工具。在概率统计学中，我们常常使用五种概率分布来描述统计分布情况：两点分布、二项分布、泊松分布、几何分布以及超几何分布。1、两点分布两点分布又称为伯努利分布，是一种概率分布，它只有两种可能的结果：成功和失败。在两点分布中，成功的概率通常用p表示，失败的概率为1-p。两点分布的概率密度函数为：P(X=k)= pk+(1-p)(1-k) 其
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2024-01-10 15:24:16
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1. 几种分布分类(1) 离散分布： 伯努利分布（零一分布，两点分布），二项分布，几何分布，泊松分布（Poisson分布）(2) 连续分布： 指数分布，正态分布（高斯分布），均匀分布(3) 抽样分布： 卡方分布（X2分布），F分布，T分布(4) 其它分布： 多项分布，Beta分布，Dirichlet分布2. 基本概念概率密度函数 概率密度函数是描述某个连续随机变量的值在某个确定值附近的可能
基于Python实现的随机数生成和采样本文详细地介绍基于Python的第三方库random和numpy.random模块进行随机生成数据和随机采样的过程。import random
import numpy as np
import pandas as pdrandom模块Python中的random模块实现了各种分布的伪随机数生成器。random.random()用于生成一个0到1的随机符点数:
离散随机变量。离散随机变量只能取有限的数个离散值，比如投掷一个撒子出现的点数为随机变量，可以取1，2，3，4，5，6。每个值对应有发生的概率，构成该离散随机变量的概率分布。 离散随机变量有很多种，但有一些经典的分布经常重复出现。对这些经典分布的研究，也占据了概率论相当的一部分篇幅。我们将了解一些离散随机变量的经典分布，了解它们的含义和特征。 伯努利分布 伯努利分布(Ber
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2023-11-17 15:19:00
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1.dfdt function X =dtft(x,n,w)
%计算离散时间付里叶变换
%[X]=dtft(x,n,w)
%X=在w频率点上的DTFT数组
%x=n点有限长度序列
%n=样本位置向量
%w=频率点位置向量
X=x*(exp(-j).^(n'*w)); 2.idfdt function[x]=idtft(X,n,w)
%计算离散时间付里叶变换
%[X]=dtft(x,n,w)
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2024-07-04 16:32:09
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离散小波变换是一种强大的信号处理工具，常用于数据分析、图像处理等领域。而下采样则是对信号进行简化的一种方法，可以有效降低计算复杂度。在这篇博文中，我们将深入探讨如何在 Python 中实现离散小波变换下采样的过程，通过具体的环境准备、集成步骤、配置详解、实战应用、排错指南和生态扩展，为小波分析的学习和应用提供帮助。
## 环境准备
首先，确保你的开发环境支持以下技术栈。对于进行任何编程工作，我
离散高斯分布 离散高斯分布是基于格的密码方案常用的一种概率分布。 高斯函数 离散高斯分布 亚高斯随机变量 ...
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2021-09-08 16:41:00
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# Redis Key 离散分布
在使用 Redis 进行数据存储时，合理的 key 的设计对于系统的性能和可扩展性至关重要。Redis 是一个基于内存的键值型数据库，数据存储在内存中，因此 key 的设计可以直接影响到数据的访问速度和在集群环境下的负载均衡。
## 为什么要关注 Redis Key 的离散分布
在 Redis 中，key 的分布对于集群环境下的数据均衡非常重要。如果所有的
原创
2024-04-12 06:18:48
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离散高斯分布 离散高斯分布是基于格的密码方案常用的一种概率分布。 高斯函数 离散高斯分布 亚高斯随机变量 ...
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2021-09-08 16:41:00
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第五章 离散概率分布5.1 随机变量随机变量定义： 离散型随机变量 连续型随机变量 5.2 离散型概率分布离散型概率分布函数f(x)需满足的两个条件： 常见离散型概率分布函数 1. 均匀分布 2.二项分布 3.泊松分布5.3 离散型变量的期望与方差期望 方差 5.4 二项概率分布二项试验需满足的4个特性 在二项试验中我们往往关心的是在n次试验中成功的次数 n次试验中出现x次成功的
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2024-01-02 15:02:25
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本文列举了常见的离散分布，关于它们的背景、概率分布列、数学期望与方差，以及与之相关的一些重要性质；比如几何分布的无记忆性、 二项分布的泊松近似、超几何分布的二项近似。。。。可作为离散分布的知识速查表。目录1. 二项分布b(n,p)2. 泊松分布 3 超几何分布4 几何分布 5 负二项分布 / 巴斯卡分布6 常用离散分布表1. 二项分布b(n,p)背景：在n重伯努利实验
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2024-06-28 18:32:47
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极大似然估计法是求点估计的一种方法，最早由高斯提出，后来费歇尔（Fisher）在1912年重新提出。它属于数理统计的范畴。 大学期间我们都学过概率论和数理统计这门课程。 概率论和数理统计是互逆的过程。概率论可以看成是由因推果，数理统计则是由果溯因。 用两个简单的例子来说明它们之间的区别。由因推果（概率论） 例1：设有一枚骰子，2面标记的是“正”，4面标记的是“反”。共投掷10次，问
一、离散化1、为什么要离散化连续属性离散化的目的是为了简化数据结构，数据离散化技术可以用来减少给定连续属性值的个数。离散化方法经常作为数据挖掘的工具。2、什么是数据的离散化连续属性的离散化就是在连续属性的值域上，将值域划分为若干个离散的区间，最后用不同的符号或整数值代表落在每个子区间中的属性值。3、离散化操作通常对于我们不想要连续的数值，我们可将其离散化，离散化也可称为分组、区间化。Python实
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2023-11-02 08:52:51
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离散概率分布，即离散型随机变量的概率分布，与其相对的是连续概率分布。显然，离散往往意味着与自然数密切相关，本文下面介绍几种常见的离散概率分布及其Python运用。一、离散均匀分布：掷骰子均匀分布分为离散与连续两种情况，这里介绍离散的情况。离散型均匀分布指有限个数值拥有相同的概率的分布，比如掷骰子。假设实验结果共有n种可能，其分布列为 ，即每种情况发生的可能性相同。二、二点分布（伯努利分布
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2023-11-03 20:07:16
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