定义数学期望(mean)（或均值，亦简称期望）是试验中每次可能结果的概率乘以其结果的总和，是最基本的数学特征之一。它反映随机变量平均取值的大小。需要注意的是，期望值并不一定等同于常识中的“期望”——“期望值”也许与每一个结果都不相等。期望值是该变量输出值的平均数。期望值并不一定包含于变量的输出值集合里。CSP基本上只出现离散型。如果随机变量只取得有限个值或无穷能按一定次序一一列出，其值域为一个或若
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2024-01-22 11:27:34
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0、概述 统计分析是可以帮助人们认清、刻画不确定性的方法。总体是某一特定事物可能发生结果的集合， 随机变量(Random Variable) 则是一个不确定事件结果是数值函数(Function)。也就是说，把不确定事件的结果用数值来表述，即得到随机变量。随机变量包括离散型随机变量(Discrete Ran
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2023-11-06 17:48:30
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作者：chen_h 第一篇：计算股票回报率，均值和方差第二篇：简单线性回归第三篇：随机变量和分布第四篇：多元线性回归和残差分析第五篇：现代投资组合理论第六篇：市场风险第七篇：Fama-French 多因子模型介绍在上一章中，我们学习了均值和方差的定义，这是一种点估计方法。点估计意味着使用样本数据来计算单个值，该值用作未来整体未知样本的最佳估计。然而，这是远远不够的，因为点估计可能会是骗人的。我们需
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2024-08-30 21:18:25
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注：对随机变量及其取值规律的研究是概率论的核心内容。在上一个小结中，总结了随机变量的概念以及随机变量与事件的联系。这个小结会更加深入的讨论随机变量。 随机变量与事件随机变量的本质是一种函数（映射关系），在古典概率模型中，“事件和事件的概率”是核心概念；但是在现代概率论中，“随机变量及其取值规律”是核心概念。 随机变量与事件的联系与区别小结1中对这两个概念的联系进行了
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2024-04-26 18:10:38
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文章目录随机变量(r.v.)一. 离散型（discrete）和连续型随机变量二. 均匀分布三. 两点分布/伯努利分布（Bernolli）四. 二项式分布（Binomial）五. 泊松分布（Possion）六. 两点、二项和泊松分布的意义 随机变量(r.v.)在上一节中，我们对随机变量的定义进行了介绍。从本节开始，简单地认为随机变量或随机向量可映射到某可测的事件集，随机变量的概率及该可测事件集的概
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2024-04-02 21:09:28
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# Python随机变量
## 简介
在编程中，经常会遇到需要生成随机数或随机选择元素的情况。Python提供了丰富的库和函数来处理随机变量，包括生成伪随机数、从列表中随机选择元素等。本文将介绍Python中常用的随机变量处理方法，并通过代码示例演示其用法。
## random模块
Python的标准库中包含了random模块，提供了生成伪随机数的函数。
### 生成随机整数
要生成指
原创
2023-09-14 10:15:31
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随机变量是指在一次随机试验中取值不确定的变量。在Python中，可以用各种库来处理随机变量，比如NumPy和SciPy。接下来，我将详细介绍如何在Python中处理随机变量，包括环境准备、集成步骤、配置详解、实战应用、排错指南和生态扩展。
## 环境准备
在开始之前，我们需要确保Python环境已安装必要的库，以便进行随机变量的操作。我们将使用NumPy和SciPy库。
### 依赖安装指南
添加设置使用
原创
2022-02-18 17:06:09
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添加设置使用
原创
2021-08-25 09:27:07
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高斯过程定义 定义：若对于任意时刻ti(i=1,2,...,n)，随机过程的任意n维随机变量Xi=X(ti)(i=1,2,...,n)服从高斯分布，则称X(t)为高斯随机过程或正太过程。高斯过程的特性高斯随机过程完全由它的均值和协方差函数决定。高斯随机过程在不同时刻ti，tk的取值不相关和相互独立等价，即平稳高斯过程在任意两个不同时刻不相关，则也一定是相互独立的。高斯过程的广义平稳性意味着严格平
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2023-09-15 22:26:04
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# 实现Python高斯随机变量
## 简介
在计算机科学和数据分析中，高斯随机变量（Gaussian random variable），也被称为正态分布（Normal Distribution），是一种重要的概率分布。它具有许多应用，例如统计分析、机器学习和金融领域。在Python中，我们可以使用NumPy库来生成高斯随机变量。
在本文中，我将向你展示如何使用Python生成高斯随机变量。
原创
2023-08-16 09:07:42
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# Python 模拟随机变量和的期望等于期望的和
在概率论中，随机变量是指随机试验结果的数学描述。而随机变量的和是指将多个随机变量相加得到的新的随机变量。在概率论中，对于独立同分布的随机变量，它们的期望的和等于期望的和。本文将通过 Python 编程语言来模拟这一概念。
## 随机变量的概念
随机变量是一个变量，它的值取决于随机事件的结果。在概率论中，随机变量可以是离散的，也可以是连续的。
原创
2024-03-08 05:12:27
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# 高斯随机变量的科学探秘
高斯随机变量，也称为正态分布，是统计学中最重要的分布之一。它在很多实际应用中扮演着核心角色，例如数据分析、机器学习和信号处理。本文将介绍高斯随机变量的基本概念，并通过Python代码示例帮助读者更好地理解这一主题。
## 高斯随机变量的定义
高斯随机变量是指按照高斯分布（或正态分布）分布的随机变量。其概率密度函数（PDF）为：
\[
f(x) = \frac{1
原创
2024-09-28 06:33:45
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课前导读有时样本空间不一定是数集，不便用数学方法来处理。为了能进行定量的数学处理，必须要把随机试验的结果数量化。因此引入了随机变量，将样本空间转化为一个无量纲的数集。第一节 随机变量及其分布一、随机变量的定义随机变量：对样本空间中的每一个样本点，有唯一一个实数与它对应。随机变量一般用大写字母等来表示，随机变量的取值一般用小写字母等来表示。离散型随机变量：一个随机变量的取值有限或可列非离散型随机变量
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2023-11-30 22:07:39
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目录1. 概率与概率分布1.1离散型随机变量1.1.1概率质量函数(PMF)1.1.2 累计分布密度函数(CDF)1.1.3 Python的实现1.2 连续型随机变量2. 期望值与方差3. 二项分布3.1二项分布概述及其与伯努利分布的差别3.2 Numpy生成二项分布随机数3.3 二项分布的PMF与CDF3.3.1 PMF及其图像绘制3.3.2 CDF及其图像绘制3.3.3 二项分布在金融市场的
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2023-10-20 09:48:39
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一维离散型随机变量与一维连续型随机变量
目录随机变量频率函数累积分布函数离散型随机变量单点分布(0-1)两点分布二项分布几何分布负二项分布超几何分布泊松分布泊松定理连续型随机变量概率密度函数p分位数均匀分布指数分布指数分布和泊松分布的关系伽马分布正态分布标准正态分布连续型随机变量的函数随机变量我们将样本空间抽象化，随机事件数量化，随机变量表示随机试验各种
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2023-07-27 20:55:34
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复高斯随机变量在金融、信号处理和统计学领域中发挥着重要的作用，它是一种复杂的数据生成模型，能够描述带有相位信息的多维随机变量。在这个博文中，我将会详细探讨如何在 Python 中实现复高斯随机变量，深入剖析其背景、参数、调试思路和性能优化。
## 背景定位
在许多实际应用中，我们需要生成复高斯随机变量来模拟复杂的物理现象。例如，在无线通信中，信号的相位和幅度常常是复数形式的，采用复高斯分布可以
随机变量定义：对样本空间，有一个实值函数X=X(w)，使每个实验结果关联一个特定的数，这种实验结果与数的对应关系形成随机变量。我们将实验结果所对应的数称为随机变量的取值。（简单的说每个实验结果用一个数来表示，这样在数学上比较方便）对随机变量进行分类有：离散型随机变量、非离散型随机变量。
所谓离散型随机变量就是这个实值函数的取值范围是有限多个，或者无限可列个（如0，1，-1，2，-2……）；而非离散
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2024-04-14 11:55:01
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2017-05-01 08:43:00
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分布函数：线性代数中秩同样重要的概念 分布函数的本质：概率的堆积
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2020-02-04 18:16:00
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