统计学-概率分布

时间：2020-04-30 19:27:03 阅读：86 评论：0 收藏：0 [点我收藏+]

标签：连续 lam enter matrix 期望 strong 事件随机贝叶斯定理

1、(Bayes)贝叶斯定理

$P(A|B)=\frac{P(B|A)P(A))}{P(B)}$（“后验概率=标准似然度*先验概率”）

2、伯努利分布

伯努利分布（英语：Bernoulli distribution），又名两点分布或者0-1分布，是一个离散型概率分布。
概率质量函数：$f_{X}(x)=p^{x}(1-p)^{1-x}$

3、二项分布

概率质量函数：$f(k,n,p)=C_{n}^{x}p^{x}(1-p)^{n-x}=\frac{n!}{(n-x)!x!}p^{x}(1-p)^{n-x}$

4、正态分布

概率密度函数：$f(x)=\frac{1}{\sigma\sqrt{2\pi}}e^{-\frac{(x-\mu)^{2}}{2\sigma^{2}}}$

$\sigma$:尺度参数，<=>标准差。
$\mu$：位置参数，<=>数学期望。

5、泊松分布

λ是单位时间（或单位面积）内随机事件的平均发生率；
X 是在单位时间间隔内的事件发生次数。

概率质量函数：$f(x)=e^{-λ}\frac{λ^{x}}{x!}$

6、指数分布

概率密度函数：$f(x;\lambda )=\left\{\begin{matrix}\lambda e^{-\lambda x},x\geq 0 & \\ 0,x< 0 & \end{matrix}\right.$ 其中λ > 0是分布的一个参数，常被称为率参数（rate parameter）。即每单位时间发生该事件的次数。

7、均匀分布

离散型均匀分布
连续性均匀分布

统计学-概率分布

标签：连续 lam enter matrix 期望 strong 事件随机贝叶斯定理

原文地址：https://www.cnblogs.com/afeili/p/12807911.html

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