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
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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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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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
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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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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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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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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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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C语言进行离散傅里叶DFT变换~MATLAB验证C语言进行离散傅里叶DFT变换~MATLAB验证根据离散傅里叶变换的原始公式和自己编写复数计算函数进行离散傅里叶变换对10000个点的加有噪声或干净的正弦波的数据进行离散傅里叶变换，生成10000个点的复数数据序列到文本文件中。数据格式为实部+虚部，用空格或逗号隔开。离散傅里叶变换的公式如下：\begin{aligned} X(k)&=\su
# Java 离散事件仿真
离散事件仿真（Discrete Event Simulation, DES）是一种模拟技术，通过对系统中事件的离散变化进行建模，帮助分析系统性能或行为。它适用于许多领域，例如制造业、物流、通信和计算机网络等。本文将通过简单的Java示例，介绍离散事件仿真的基本概念。
## 离散事件仿真的基本概念
在离散事件仿真中，我们通常需要模拟一系列事件。这些事件按时间顺序发生
首先看一下“基本的存储分配方式”种类： 1. 离散分配方式的出现 由于连续分配方式会形成许多内存碎片，虽可通过“紧凑”功能将碎片合并，但会付出很大开销。于是出现离散分配方式：将一个进程直接分散地装入到许多不相邻的内存分区中。  
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2023-12-17 19:38:27
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# Python 离散数值分布概率实现指南
## 引言
离散数值分布是统计学中的一个核心概念，允许开发者分析和模拟随机变量的特征。Python 提供了一些强大的库和工具来实现这一目标。在本文中，我们将通过一个简单的示例来实现离散数值的分布概率，帮助你理解相关的逻辑和代码实现。
## 流程概述
为了实现离散数值分布概率，我们将遵循以下步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-10-24 04:38:06
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常见分布统计学中有很多常见的分布，在此对这些分布进行梳理。离散型随机变量分布1.离散型均匀分布若随机变量有n个不同值，具有相同概率，则我们称之为离散均匀分布，通常发生在我们不确定各种情况发生的机会，且认为每个机会都相等，例如：投掷骰子等.离散型均匀分布离散型均匀分布-维基百科2.两点分布/伯努利分布伯努利分布是二项分布在n=1时的特例。一次随机试验，成功概率为p，失败概率为q=1-p。伯努利分布3
为了刻画某种关系，现代的编程语言都会提供关联式的容器。关联式容器中的元素分别是以（键（key）或值（value））这样的形式存在。例如（3，5）（3，6）就是一对对应的键与值。 Python中的关联式容器是PyDictObject。Python通过PyDictObject建立执行Python字节码的运行环境，其中会存放变量名和变量值的元素对，通过查找变量名获得变量值。PyDictObject运用了
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2024-04-26 14:47:44
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