注：本文针对常用的连续分布：正态分布、均匀分布、指数分布、伽马分布、卡方分布与贝塔分布作了大致的介绍，需要记住它们的参数、数学期望与方差、以及密度函数，一个分布就是一个概率模型。目录 各种分布之间的关系1 正态分布 密度函数、分布函数、背景、参数 、参数 标准正态分布、标准化变换、由正态分布计算概率值、
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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一、笔者做张宇试卷的时候，第三套试卷22题遇到一道这样的题：这里求出来的关于Y的分布函数在Y=1处并不连续（右连续），故而不能直接求导然后再积分，答案给出一种思路，就是利用关于X的概率密度是连续的，间接利用X的概率密度来求Y的数学期望，这是一种思路。下面应该还有解决这一类问题的方法，之后笔者见到类似的问题再进行补充二、下面是补充：1）看了原函数存在定理那一章的内容之后，略有所思，予以记录。1、若f
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2024-08-12 12:48:51
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相对于离散随机变量，连续随机变量可以在一个连续区间内取值。比如一个均匀分布，从0到1的区间内取值。一个区间内包含了无穷多个实数，连续随机变量的取值就有无穷多个可能。 为了表示连续随机变量的概率分布，我们可以使用累积分布函数或者密度函数。密度函数是对累积分布函数的微分。连续随机变量在某个区间内的概率可以使用累积分布函数相减获得，即密度函数在相应区间的积分。 在随机变量中，我们了解了一种连续分
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2024-03-14 16:55:09
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泊松分布，要明白：泊松分布是二项分布n很大而p很小时的一种极限形式。二项分布：已知某件事情发生的概率是p，那么做n次试验，事情发生的次数就服从二项分布。泊松分布式某段连续的时间内事情发生的次数。事情发生的时间是可以忽略的。关注的是事件的发生。泊松分布是离散的变量。 这段时间是确定大小的，不是说某两件事件（不知何时发生）的间隔。把连续的时间分割层无数小份，那么每个小份之间都是相互独立的。在
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2023-11-19 12:20:44
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小书匠目录：
2.连续型
2.1 连续型均匀分布一个均匀分布在区间[a,b]上的连续型随机变量X,可给出如下函数:$$f(n)= \begin{cases} {\frac{1}{b-a}}, & \text {for a <= x < b } \\ 0, & \text{elsewhere} \end{cases}$$ 连续型均匀分布概率密度函数期望：$E[X
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2024-01-30 06:15:33
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今天同事在群里突然发了一段Java代码，是关于连等赋值的，代码大致逻辑如下：public class MainTest {
public MainTest note;
public int i;
public MainTest(int j){
this.i=j;
}
public void println(){
System.out.println("
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2023-06-22 20:53:43
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目录1. python生成一个区间内的连续整数 range()2. 数值的分解，分解出百位十位个位等3.常用的内嵌数学函数3.1 abs() 求绝对值3.2 max() min() 求最大最小值3.3 round()四舍五入3.4 pow()求次方4.math包中的数学函数4.1 ceil(num)上取整4.2 floor(num)下取整4.3 sqrt()开方4.4 log()取对数4.5 常
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2023-08-02 15:27:26
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常见离散和连续概率分布 (1)伯努利试验 若试验$E$只可能出现$A$和$B$两种结果，则称该类试验为伯努利试验。显然，若$P(A)=p$，则有$P(B)=1-p$，将$E$独立地重复$n$次，则将这一串试验称为$n$重伯努利试验。 (2)二项分布 二项分布是建立在$n$重伯努利试验的基础上，它表 ...
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2021-08-10 23:32:00
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连续型概率分布与正态分布连续数据前面讲到的概率分布涉及的都是离散数据，即数据由一个个单独的数值组成，其中的每一个数值都有对应概率。例如，在分析老虎机收益概率分布时，每一局赌局出现的收益数额是确定的，我们很清楚各种情况的赔率，也知道自己有机会赢到其中一种。如果是离散数据，则为数值型数据，只能取确切值。离散数据往往能以某种方式进行计数，例如糖果机中的糖果数目，智力游戏中答对的问题的数目，或是在一个特定
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2024-09-10 21:14:26
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在数学中，连续型随机变量的概率密度函数（在不至于混淆时可以简称为密度函数）是一个描述这个随机变量的输出值，在某个确定的取值点附近的可能性的函数。而随机变量的取值落在某个区域之内的概率则为概率密度函数在这个区域上的积分。均匀分布在概率论和统计学中，均匀分布也叫矩形分布，它是对称概率分布，在相同长度间隔的分布概率
原创
2024-05-18 18:59:48
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# Python 离散数据统计连续分布的实现指南
在数据科学和统计分析中，将离散数据统计为连续分布是一个常见任务。本文将一步一步引导你如何在 Python 中实现这一过程。我们将使用 NumPy 和 Matplotlib 库来实现这一目标。
## 整体流程
下面是实现的步骤：
| 步骤 | 描述 |
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# Python查看连续数值的分布
## 1. 引言
在数据分析和可视化中，我们经常需要了解数据集中连续数值的分布情况。Python是一种功能强大的编程语言，提供了丰富的工具和库来处理和分析数据。本文将介绍如何使用Python来查看连续数值的分布，并通过代码示例进行详细说明。
## 2. 数据准备
在开始之前，我们需要准备一些数据供我们进行分析。假设我们有一个包含1000个随机生成的数值的
原创
2024-01-04 08:41:39
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# Python查看连续型变量分布
## 1. 简介
在数据分析和统计建模中，了解连续型变量的分布情况是非常重要的。Python提供了多种方法来查看和可视化连续型变量的分布，如直方图、密度图和箱线图等。本文将介绍如何使用Python来查看连续型变量的分布。
## 2. 流程概述
下面是整个流程的概述，我们将在后续的章节中详细介绍每个步骤的代码和注释。
| 步骤 | 描述 |
| --- |
原创
2023-08-29 09:47:39
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# Java分布式序列号连续递增
在分布式系统中，生成连续递增的序列号是一项重要的任务。这些序列号可以用于唯一标识不同的实体或操作，并且在分布式环境中确保序列的连续递增性是具有挑战性的。在Java中，我们可以通过一些技术来实现分布式序列号的连续递增，下面我们将介绍一种方法。
## 使用数据库生成连续递增的序列号
一种常见的方法是使用数据库来生成连续递增的序列号。在数据库中创建一个序列表，每次
原创
2024-03-14 06:46:02
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输入一个×××数组，数组里有正数也有负数。数组中连续的一个或多个整数组成一个子数组，每个子数组都有一个和。求所有子数组的和的最大值。要求时间复杂度为O(n)。思路：我们可以使用分治法或者减治法来处理这个问题。分治法 目标：把1个大问题分成2个小问题，2个小问题还可以再分，直到问题规模小的可以简单解决。将该数组等分成两个子数组，假如知道左右两侧两个数组的各自的最大子数组和，
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2024-07-26 15:57:37
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# Python绘制连续变量分布函数的指南
在数据科学和统计学中，理解和可视化数据的分布是非常重要的。今天，我们将学习如何使用Python绘制连续变量的分布函数。这个过程包含一些步骤，包括数据准备、绘图和展示结果。以下是我们将要遵循的步骤：
## 流程概述
| 步骤 | 描述 |
|------|-----------
在数据分析中，绘制“连续变量分布图”是一个非常重要的步骤。该图能够帮助我们理解数据的分布情况，识别潜在的模式和异常值。本文将介绍一种实用的解决方案，并为此提供详细的备份策略、恢复流程、灾难场景、工具链集成、验证方法及最佳实践。
### 备份策略
为确保在处理连续变量分布图的数据时不会丢失重要信息，我们需要有一个完备的备份策略。该策略的思维导图如下所示：
```mermaid
mindmap
一、可以连续赋值public class datatype {
public static void main(String[] args) {
int m = 1;
int n = 1;
int l = 1;
m = n =l=8;
System.out.println(m+n+l);
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2023-05-24 15:30:59
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连续贝叶斯分类以下所有特征参数的概率密度函数是连续的，故称作连续贝叶斯分类。例题一组人类特征的统计数据性别sex身高height(英尺)体重weight(磅)脚掌foot(英寸)男618012男5.9219011男5.5817012男5.9216510女51006女5.51508女5.421307女5.751509现已知某人的身高6英尺，体重130磅，脚掌8英尺，请问该人是男是女？解题思路正态分布
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2024-04-02 20:44:47
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