3、 多维随机变量的分布 （1）多项分布 可参见https://blog.csdn.net/jteng/article/details/54632311 多项分布是对二项分布的扩展，二项分布是单变量分布，而多项分布式多变量分布。 二项分布每次试验试验只有两种结果，而多项分布每次试验则会有多种可能性， ...
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2020-03-29 18:18:04
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概率论和数理统计实验（matlab中实现） 一.伯努利分布 R=binornd(N,P); //N,P为二次分布的俩个参数，返回服从参数为N,P的二项分布的随机数，且N,P,R的形式相同。 R=binornd(N,P,m); //m是一个1 2向量，它为指定的随机数的个数，其中N,P分别代表返回值R ...
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2020-02-22 09:24:14
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0 1 分布 二项分布 泊松分布 泊松定理 ...
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2020-01-27 19:18:53
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负二项分布$\left(\begin{array}{c}{k+r 1} \\ {k}\end{array}\right)=\frac{(k+r 1) !}{k !(r 1) !}=\frac{(k+r 1)(k+r 2) \ldots(r)}{k !}=( 1)^{k} \frac{( k r+1) ...
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2020-01-27 12:26:54
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本文始发于个人公众号： TechFlow 这一讲当中我们来探讨三种经典的概率分布，分别是伯努利分布、二项分布以及多项分布。 在我们正式开始之前，我们先来明确一个概念，我们这里说的分布究竟是什么？ 无论是在理论还是实际的实验当中，一个事件都有可能有若干个结果。每一个结果可能出现也可能不出现，对于每个事 ...
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2020-01-17 09:35:35
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原文 | https://mp.weixin.qq.com/s/bOchsmHTINKKlyabCQKMSg 相关阅读 最大似然估计(概率10) 寻找“最好”（3）函数和泛函的拉格朗日乘数法 伯努利分布 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 ...
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2019-12-28 20:40:55
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陈某在B站上面搜索了监督学习和非监督学习 看完了一段40分钟左右介绍非监督学习算法中介绍期望最大算法（EM算法）的教学视频 也顺带又复习了一遍二项分布以及标准正态的概率密度 极大似然估计的计算方法 了解了算法背景 极大似然估计存在局限性 1.需要事先假定假定数据分类 2.假设的数据分布与真实的数据分 ...
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2019-12-23 20:39:21
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1. 伯努利分布 伯努利分布(Bernoulli distribution)又名两点分布或0-1分布，介绍伯努利分布前首先需要引入伯努利试验（Bernoulli trial）。 伯努利试验是只有两种可能结果的单次随机试验，即对于一个随机变量X而言： 伯努利试验都可以表达为“是或否”的问题。例如，抛一 ...
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2019-12-20 12:00:53
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edgeR的介绍 背景 RNA-seq表达谱与生物复制的差异表达分析。 实现一系列基于负二项分布的统计方法，包括经验贝叶斯估计，精确检验，广义线性模型和准似然检验。 与RNA-seq一样，它可用于产生计数的其他类型基因组数据的差异信号分析，包括ChIP-seq，Bisulfite-seq，SAGE和 ...
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2019-12-18 15:05:04
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二项分布式 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt list = np.random.binomial(n=10, p=0.5,size = 10000) plt.hist(list, bins = 8,color = 'g', alph ...
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2019-12-01 20:55:12
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