随笔分类 - 概率论
摘要：文章目录 一：一维正态分布二：二维正态分布/多维正态分布三：各向同性正态分布 一：一维正态分布 二：二维正态分布/多维正态分布 三：各向同性正态分布 各向同性的高斯分布（球形高斯分布）指的是各个方向方差都一样的多维高斯分布，协方差为正实数与identity matrix（单位矩阵）相乘。 注：即方差
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摘要：文章目录 一：联合分布1.1联合分布函数1.2二维离散型随机向量及其联合分布列1.3二维连续型随机向量及其联合密度函数 二：边缘分布与随机变量的独立性2.1边缘分布2.2随机变量的独立性2.3两个随机变量下的函数的分布2.3.1离散型2.3.2连续型 一：联合分布 引入： 1.1联合分布函数 注：相
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摘要：文章目录 一：期望1.1离散型随机变量的期望1.2连续型随机变量的期望1.3期望的性质 二：随机变量函数（复合随机）的数学期望三：方差3.1离散型随机变量的方差3.2连续性随机变量的方差3.3方差的性质 四：协方差4.1定义4.2离散型二维随机变量的协方差4.3连续型二维随机变量的协方差4.4二维随
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摘要：文章目录 一：伯努利分布/0-1分布二：二项分布三：泊松分布四：正态分布五：均匀分布六：指数分布 一：伯努利分布/0-1分布 如果随机试验仅有两个可能的结果，那么这两个结果可以用0和1表示，此时随机变量X将是一个0/1的变量，其分布是单个二值随机变量的分布，称为伯努利分布。注意伯努利分布关注的是结果
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摘要：文章目录 一：随机变量的理解二：分布函数三：离散型分布四：连续型分布 一：随机变量的理解 注：其实随机变量就是一个实数，它是把随机事件映射成了一个实数，方便表示！！！ 二：分布函数 注： 随机变量是一个数，此时事件利用数来表示了，这样在其基础上，我们就可以利用将其事件的概率（数的大小）转换成一个函数
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摘要：文章目录 一：基本公式二：互斥事件三：独立事件四：条件概率五：全概率公式六：贝叶斯公式 一：基本公式 二：互斥事件 三：独立事件 1.什么是独立 注：独立，如：今天中午下雨的概率和你玩不玩游戏的概率，毫无关系，可以认为是两个不同的维度的比较；而互斥，你12点去吃饭或者去玩游戏，同一维度，只能有一个发
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