概率分布抽样-离散random.randint(a,b) # 离散均匀分布 random.randrange([start,]stop[,step]) # 离散均匀分布 离散指数分布-缺失！ 伯努利分布-缺失！ 二项分布-缺失！ 几何分布-缺失！ 泊松分布-缺失！概率分布抽样-伪连续random.uniform(a,b) # 均匀分布 random.random() a=0、b=1的均匀分布 ra
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2023-07-12 21:48:15
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# Python概率编程入门指南
## 1. 概述
在这篇文章中，我们将介绍如何使用Python进行概率编程。概率编程是一种建模和推断技术，用于处理不确定性和随机性。通过概率编程，我们可以轻松地描述和解决各种实际问题，例如预测、决策和模式识别等。
在本文中，我们将按照以下步骤来介绍Python概率编程的实现过程：
1. 安装所需的库和工具
2. 定义概率模型
3. 数据建模
4. 推断
原创
2023-09-07 06:36:33
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# 如何实现真实概率与预测概率的比较
在数据科学和机器学习中，比较真实概率与预测概率的任务是理解模型的准确性以及性能的重要一步。本文将逐步引导你完成这个任务，包括必要的步骤和代码示例。我们将使用Python来实现这个流程。
## 流程概述
我们将按照以下步骤进行比较：
| 步骤 | 描述 |
| -------
一、概率论基础复习1.1 概率定义概率定义为一件事发生的可能性（例如：扔出一个硬币，结果头像朝上的可能性是多少）P（X) :取值在[0,1]之间1.2 案列：判断女神对你的喜欢情况问题如下：1. ⼥神喜欢的概率？ 2. 职业是程序员并且体型匀称的概率？ 3. 在⼥神喜欢的条件下， 职业是程序员的概率？ 4. 在⼥神喜欢的条件下， 职业是程序员、 体重超重的概率？ 计算结果为下：P(喜欢) = 4/
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2023-12-29 19:59:05
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一、概念引入 很多事情是具有不确定性的。人们往往希望从不确定的东西里尽可能多的得到确定的知识、信息。为了达到这一目的，人们创建了概率理论来描述事物的不确定性。在这一基础上，人们希望能够通过已经知道的知识来推测出未知的事情，无论是现在、过去、还是将来。在这一过程中，模型往往是必须的，什么样的模型才是相对正确的？这又是我们需要解决的问题。这些问题出现在很多领域，包括模式识别、差错控制编码等。 概率
0. 条件概率的理解对于条件概率 P(A|B) B 作为 A 发生的条件，对 A 发生的概率的影响，以 B 为条件的含义正在于，B 的值是被观察到的（Observed），其值是已知的（Given）。1. 条件概率时刻发生变化你的老师告诉大家下周有一个抽查考试，周一至周五任意一天的早上会告诉大家当天考试。
周一：1/5周二：1/4（周一不发生，表示已然发生的事）周三：1/3（周一周二不发生）周四：1
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2016-08-14 17:55:00
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0. 条件概率的理解
对于条件概率 P(A|B) B 作为 A 发生的条件，对 A 发生的概率的影响，以 B 为条件的含义正在于，B 的值是被观察到的（Observed），其值是已知的（Given）。
1. 条件概率时刻发生变化
你的老师告诉大家下周有一个抽查考试，周一至周五任意一天的早上会告诉大家当天考试。
周一：1/5
周二：1/4（周一不发生，表示已然发生的事）
周三：1/3（周
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2016-08-14 17:55:00
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概率抽样 简单随机抽样 从总体N中一个一个地抽取n个单位作为样本，每个单位的入样概率相等 分层抽样 将总体按照某种特征划分为不同层次，每个层次分别进行随机抽样 整群抽样 抽样单位为一个群组，抽样时，直接抽取群，群组内的所有单位都归为样本 系统抽样 将总体中的所有单位按照一定顺序排序，再按照一定的规则 ...
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2021-11-01 08:06:00
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概率和统计知识是数据科学和机器学习的核心；我们需要统计和概率知识来有效地收集、审查、分析数据。现实世界中有几个现象实例被认为是统计性质的（即天气数据、销售数据、财务数据等）。这意味着在某些情况下，我们已经能够开发出方法来帮助我们通过可以描述数据特征的数学函数来模拟自然。“概率分布是一个数学函数，它给出了实验中不同可能结果的发生概率。”了解数据的分布有助于更好地模拟我们周围的世界。它可以帮助我们确定
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2023-11-16 13:54:42
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期望 P5104 红包发红包 设随机变量 \(X\) 表示第一个人拿的钱，则 \(X\) 的分布函数 \(F(x)=P(X<x)=\frac{x}{w}(0\leq x\leq w)\)，分布函数求导得到密度函数 \(f(x)=\frac{1}{w}\)，根据连续性随机变量期望的定义 \(E=\in ...
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2021-10-22 21:32:00
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这里说的是，数学上的概念，不是世俗生活化的词汇。
翻译的问题，几率（odds）和概率（probability）不是同一个概念。
1. 几率
odds：W:L（wins：losses）
2. 几率与概率
o=WL,p=WW+L
p=oo+1,o=p1−p
3. 赔率（即几率）
澳大利亚 ：荷兰
澳大利亚胜11.84， 平 5.91 荷兰胜 1.24
那么就是
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2016-11-11 17:29:00
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一,定义1.随机试验 —设E为试验,如果满足...
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2019-05-01 17:52:00
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第4章 概率统计
本章介绍MATLAB在概率统计中的若干命令和使用格式,这些命令存放于MatlabR12\Toolbox\Stats中.
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2008-11-14 21:07:00
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这两天在看粒子滤波和EKF，里面的先验概率和后验概率弄混了，到网上查了查，终于弄明白了。 先验概率是一种主观概率, 然后在实验的基础上利用BAYES公式算出后验概率,用后验概率代替主观认识的先验概率,由于通过实验可以提供实验对象信息,后验概率应该更合理. 利用现实资料对先验概率进行修正后得到了更为准确的概率,称为后验概率. 更通俗的解释： 过去发生的事情虽然事实上是确定的，但因为我们的无知，
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2009-11-11 22:01:00
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参考：张宇高等数学基础30讲文章目录1. 基本概念1.1 随机试验1.2 随机事件1.3 样本空间2. 事件的关系与运算2.1 定义2.2 运算法则3. 概率的定义3.1 描述性定义3.2 统计性定义3.3 公理化定义4. 古典概型和几何概型4.1 古典概型4.2 几何概型5. 概率
原创
2022-11-22 10:36:54
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贝叶斯推理的方法非常自然和极其强大。然而，大多数图书讨论贝叶斯推理，依赖于非常复杂的数学分析和人工的例子，使没有强大数学背景的人无法接触。《贝叶斯方法概率编程与贝叶斯推断》从编程、计算的角度来介绍贝叶斯推理，把贝叶斯理论和编程实践结合起来，使大多数程序员都可以入门并掌握。通过强大的Python语言库PyMC，以及相关的Python工具，包括NumPy\SciPy\Matplotlib讲解了概率编
原创
2021-08-05 15:07:08
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python统计分布和概率 When studying statistics, you will inevitably have to learn about probability. It is easy lose yourself in the formulas and theory behind probability, but it has essential uses in both
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2023-09-12 11:33:27
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本文包含以下内容：离散概率分布伯努利分布二项分布几何分布泊松分布2.连续概率分布正态分布幂律分布3.总体和样本(中心极限定理)4.如何避免偏见样本偏差幸存者偏差概率偏见信息茧房一、随机变量总述二、离散概率分布理解概率四步骤：有什么用？如何检验？如何计算概率？Python代码实践1.伯努利分布(1)有什么用？统计对于一个只有两种结果且每一结果服从独立分布的实验概率(2)如何检验？只有两种结果，每个结
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2024-02-02 10:23:21
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注：上一小节对随机变量做了一个概述，这一节主要记录一维离散型随机变量以及关于它们的一些性质。对于概率论与数理统计方面的计算及可视化，主要的Python包有scipy, numpy和matplotlib等。 以下所有Python代码示例，均默认已经导入上面的这几个包，导入代码如下： import numpy as np
from scipy import stats
import
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2023-08-07 17:31:03
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1. 古典概型中条件概率的计算条件概率是将样本空间限制在上，的概率。因此，我们可以利用《概率统计Python计算：解古典概型问题》定义的函数P(A, S)，计算古典概型中的条件概率。这只需对两个参数A和S分别传递和即可。例1 一盒子装有4只产品，其中有3只一等品，1只二等品。从中无放回地抽取产品两次，每次任取一只。设事件为“第一次取到的是一等品”，事件为“第二次取到的是一等品”。求条件概率。解：
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2023-08-28 14:09:43
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