在学概率论时，常常会看到各种稀奇古怪的名字，有的书上只介绍了该如何求解，但是从不介绍为什么这么叫以及有什么用
原创
2021-07-26 13:40:41
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在学概率论时，常常会看到各种稀奇古怪的名字，有的书上只介绍了该如何求解，但是从不介绍为什么这么叫以及有什么用，本文就介绍一下 概率密度估计是什么以及是干什么用的 ,主要参考Jason BrownLee大神的一篇博文进行介绍。 后面部分名词会以英文缩写形式介绍，汇总如下： 概率密度 (probabil
原创
2021-05-20 23:50:49
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# 概率密度估计（KDE）与Python实现
概率密度估计（Kernel Density Estimation, KDE）是一种非参数的统计方法，用于估计随机变量的概率分布。这种方法特别适合于数据分析中，例如在数据科学和机器学习中，KDE常被用来从样本数据中推断其潜在的分布。本文将介绍KDE的基本原理，并结合Python示例代码进行演示。
## 什么是KDE？
KDE的基本思想是在原始数据点
首先介绍聚类中的层次聚类算法。层次法又分为凝聚的层次聚类和分裂的层次聚类。 凝聚的方法：也称自底向上的方法，首先将每个对象作为单独的一个聚类，然后根据性质和规则相继地合并相近的类，直到所有的对象都合并为一个聚类中，或者满足一定的终止条件。经典的层次凝聚算法以AGNES算法为代表，改进的层次凝聚算法主要以BIRCH,CURE,ROCK,CHAMELEON为代表。（后面详细介
主要解决在样本的分布没有足够的先验，也就是说我们不仅不知道分布的参数，连是什么类型的分布都不知道，这种情况下显然不能用参数估计的方法。这里从简单直观的方法——直方图法入手，引出KNN和Parzen窗两种方法。 直方图密度估计：出发点是分布函数 ，假设在某一个很小很小的超立方体V中是均匀分布，那么有 我们就可以得到关于概率密度函数p(x)的估计了。 但是要有几个苛刻的条件 通俗的说就是，在样本数量n
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2023-11-27 21:02:52
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逆变换法生成随机数：一、概念解释1、PDF2、PMF3、CDF二、连续型情况举例三、离散型情况举例 一、概念解释1、PDFprobability density function 概率密度函数，简称密度函数。连续型随机变量的概率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借陈希孺老师所著的《概率论与数理统计》中关于概率密度函数的释义以方便理解概念。2、PMFpro
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2023-06-21 16:44:40
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实验目的：掌握定量数据的描述性统计分析中常用的指标
集中趋势：众数、中位数median()、四分位数、百分位数quantile()、（加权）平均数（weigthted.）mean()分散程度：极差range()、半极差、方差var()、标准差sd()、变异系数、标准误分布形态：偏度系数、峰度系数掌握R语言绘直方图、茎叶图和箱线图的方法。实验内容：以前在做实验2的练习时，我们画过直方图。当时的
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2024-08-22 15:11:50
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【点开看大图】核密度估计（kernel density estimation） 定义是在概率论中用来估计未知的密度函数，属于非参数检验方法之一
非参数检验方法核密度估计其实是对直方图的一个自然拓展。直观理解
核密度估计=用固定积木照样本生凑一个分布平滑密度函数不知道你有没有画过颜色带透明度的散点图比如 aes_colour_fill_alpha. ggplot2 2.
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2024-01-09 15:34:02
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离散数据由单个数值组成，连续数据包含一个数据范围。1.概率密度：连续随机变量的概率分布可用概率密度函数描述。概率密度是一种表示概率的方法，并非概率本身。概率密度指出各种范围内的概率的大小，通过概率密度函数进行描述概率密度函数是图形中的一条线条，而概率则是这条线下方的一定数值范围内的面积。类似于频数密度，概率密度通过面积表示表示概率，频数密度通过面积表示频数。满足条件的面积即为所求概率，图形总面积必
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2023-10-11 09:25:13
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MeanShift最初由Fukunaga和Hostetler在1975年提出，但是一直到2000左右这篇PAMI的论文Mean Shift: A Robust Approach Toward Feature Space Analysis，将它的原理和收敛性等重新整理阐述，并应用于计算机视觉和图像处理领域之后，才逐渐为人熟知。在了解mean-shift算法之前，先了解一下概率密度估计的概念。概率密度
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2024-04-24 15:33:31
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MATLAB数据处理（1）——拟合概率密度函数序言一个简单的例子fit函数fit函数的输入fit函数的输出 序言最近因为一些工程上的问题需要学习一下matlab数据处理，将包含：数据清洗、小波变换、拟合概率密度函数等内容，由于网上没有很多相关的教程，并且相关的书籍讲的也比较浅，为了加深自己的学习成果，也为了给后来学习的同学一点帮助，下面将一些学习心得分享给大家。一个简单的例子我们首先通过一个例子
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2023-12-02 21:18:33
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在概率密度直方图中，取到任一bin中的一个样本的平均概率，等于该箱的高度(纵坐标y值) × 宽度(横坐标间距δx) ÷ 该箱中样本个数(n_samples)，而不是等于纵坐标y值；即此时面积表示概率之和，而不是纵坐标y值表示单一样本概率；如图1、图2所示。在累积分布直方图中，取到任一bin中的一个样本的平均概率，等于（该箱的高度(纵坐标y值) －左侧箱的高度）/ 该箱中样本个数；即此时纵坐标y值表
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2024-04-09 22:04:01
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## 如何实现"Python 概率密度"
### 简介
作为一名经验丰富的开发者，我将会指导你如何在 Python 中实现概率密度的计算。首先，我们需要了解整个流程，并逐步实现代码。
### 流程
以下是整个实现概率密度的流程，我们将会逐步实现每个步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 导入必要的库 |
| 2 | 创建数据集 |
| 3 | 计算概率密度
原创
2024-02-23 07:38:50
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# Python与概率密度的探索
在数据科学和机器学习的领域中，概率密度函数（Probability Density Function，PDF）是非常重要的概念。它用于描述连续随机变量可能取某个特定值的概率分布。本文将通过Python代码示例来探讨概率密度的概念，并通过可视化手段加以展示。
## 什么是概率密度函数？
概率密度函数是描述连续随机变量分布的函数，其性质如下：
1. **非负性
原创
2024-09-29 04:54:40
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问题如果有一组数据，如何确定他们来自哪个统计分布？从数据分析的角度，我们并不想要通过严格的统计方法去找到这个分布，Python中有一个可以自动拟合数据分析的库 —— distfit 。这是一个python包，用于通过残差平方和（RSS）和拟合优度检验（GOF）对89个单变量分布进行概率密度拟合，并返回最佳分布。distfit 简单又好用# 安装
pip install distfitdistfi
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2023-06-05 20:41:02
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【例题】设X和Y的联合密度函数为： 计算（1）P{X>1,Y<1} （2）P{X<Y}类型题概述这类给联合密度函数求概率的题实质上就是二重积分，被积函数是联合密度函数，积分区域是两个给出区域的交集：联合密度函数有意义的区域（即不为零的区域）与所求概率花括号中表示的区域（没看懂？没关系，结合例题秒懂！）例题解析来看具体例题：（1） P{x>1, Y<1}首先联合密度函数
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2023-10-17 22:04:44
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ams['font.sans-serif']=['SimHei'] # 设置 ...
目录均匀分布正态分布负指数分布泊松分布DEMP分布（Discrete Empirical）也就是离散经验分布概率分布，是指用于表述随机变量取值的概率规律。事件的概率表示了一次试验中某一个结果发生的可能性大小。Plant Simulation为我们提供了多种概率分布函数供我们选择模拟，大家可以根据实际情况或者有原始数据的基础上在Minitab中分析，然后根据分析的结果设置适合的概率部分进行模拟设置。
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2024-08-27 21:49:14
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概率密度函数是概率论核心概念之一，用于描述连续型随机变量所服从的概率分布，是概率计算的通用表达。研究一个随机变量，不只是要看它能取哪些值，更重要的是它取各种值的概率如何！在实际使用时对应离散化后的频率。也可以这样理解，概率密度函数是数学通用表达的频率，而统计学中的频率是将其离散化后的表达，二者本质上是一致的，所以可用直方图近似理解概率密度函数，我们经常将概率密度函数和直方图画在一起来对照。见下图：
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2023-10-31 19:49:08
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核密度分析：使用核函数根据点或折线 (polyline) 要素计算每单位面积的量值以将各个点或折线 (polyline) 拟合为光滑锥状表面。核密度分析所用到的参数：输入点或折线要素要计算密度的输入要素（点或线）。Population 字段表示各要素的 population 值的字段。Population 字段表示遍布于用来创建连续表面的景观内的计数或数量。population 字段的值可以是整型
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2023-12-20 15:51:07
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