概率分布是正态分布么?
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正态分布是连续概率分布的一种。
概率分布是概率论的基本概念之一。用以表述随机变量取值的概率规律。描述不同类型的随机变量有不同的概率分布形式。
随机变量可分为离散型与连续型。
1.离散型随机变量的分布列
只取有限个或可列个实数值的随机变量称为离散型随机变量。例如,100件产品中有10件次品,从中随意抽取5件,则其中的次品数X就是一个只取0,1,2,3,4,5的离散型随机变量。描述离散型随机变量的概率分布使用分布列,即给出离散型随机变量的全部取值,及取每个值的概率。例如上面例子中次品数X的分布列为:其中,表示从n个不同事物中取m个的组合数:
2.连续型随机变量的密度函数
如果存在一非负实函数P(x),使随机变量X的分布函数F(x)可以表成P(x)在-∞到x上的积分,则称X为连续型随机变量,P(x)称为X的密度函数。连续型随机变量取任何一个实数值的概率等于0。常见的连续型随机变量的分布有:均匀分布,正态分布、柯西分布、对数正态分布、指数分布、伽玛(Γ)分布、贝塔(Β)分布、x2分布、学生分布、F分布等等。把分布函数的概念推广到随机向量的情形,得到联合分布函数、边缘分布函数、联合分布列、边缘分布列、联合密度函数和边缘密度函数等概念。
概率分布是概率论的基本概念之一。用以表述随机变量取值的概率规律。描述不同类型的随机变量有不同的概率分布形式。
随机变量可分为离散型与连续型。
1.离散型随机变量的分布列
只取有限个或可列个实数值的随机变量称为离散型随机变量。例如,100件产品中有10件次品,从中随意抽取5件,则其中的次品数X就是一个只取0,1,2,3,4,5的离散型随机变量。描述离散型随机变量的概率分布使用分布列,即给出离散型随机变量的全部取值,及取每个值的概率。例如上面例子中次品数X的分布列为:其中,表示从n个不同事物中取m个的组合数:
2.连续型随机变量的密度函数
如果存在一非负实函数P(x),使随机变量X的分布函数F(x)可以表成P(x)在-∞到x上的积分,则称X为连续型随机变量,P(x)称为X的密度函数。连续型随机变量取任何一个实数值的概率等于0。常见的连续型随机变量的分布有:均匀分布,正态分布、柯西分布、对数正态分布、指数分布、伽玛(Γ)分布、贝塔(Β)分布、x2分布、学生分布、F分布等等。把分布函数的概念推广到随机向量的情形,得到联合分布函数、边缘分布函数、联合分布列、边缘分布列、联合密度函数和边缘密度函数等概念。
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楼上正解。
正态分布仅仅是连续概率分布的一种。
概率分布,表述随机变量取值的概率规律。描述不同类型随机变量有不同概率分布形式。
随机变量分为离散型与连续型。
1.离散型随机变量分布列
只取有限个或可列个实数值的随机变量。例如,100件产品中有10件次品,从中随意抽取5件,则其中的次品数X就是一个只取0,1,2,3,4,5离散型随机变量。描述离散型随机变量概率分布使用分布列
2.连续型随机变量的密度函数
如果存在一非负实函数P(x),使随机变量x的分布函数F(x)可以表成F(x),在-∞到x上的积分,则称X为连续型随机变量,P(x)称为X的密度函数。连续型随机变量取任何一个实数值的概率等于0
常见的连续型随机变量分布:均匀,正态、柯西、对数正态分布、指数、伽玛(Γ)、贝塔(Β)、x2分布、学生分布、F分布等等。把分布函数的概念推广到随机向量的情形,得到联合分布函数、边缘分布函数、联合分布列、边缘分布列、联合密度函数和边缘密度函数等概念。
正态分布仅仅是连续概率分布的一种。
概率分布,表述随机变量取值的概率规律。描述不同类型随机变量有不同概率分布形式。
随机变量分为离散型与连续型。
1.离散型随机变量分布列
只取有限个或可列个实数值的随机变量。例如,100件产品中有10件次品,从中随意抽取5件,则其中的次品数X就是一个只取0,1,2,3,4,5离散型随机变量。描述离散型随机变量概率分布使用分布列
2.连续型随机变量的密度函数
如果存在一非负实函数P(x),使随机变量x的分布函数F(x)可以表成F(x),在-∞到x上的积分,则称X为连续型随机变量,P(x)称为X的密度函数。连续型随机变量取任何一个实数值的概率等于0
常见的连续型随机变量分布:均匀,正态、柯西、对数正态分布、指数、伽玛(Γ)、贝塔(Β)、x2分布、学生分布、F分布等等。把分布函数的概念推广到随机向量的情形,得到联合分布函数、边缘分布函数、联合分布列、边缘分布列、联合密度函数和边缘密度函数等概念。
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正态分布只是概率分布的一种,
概率分布有一维随机变量的分布和多维随机变量的概率分布。
又可以分为离散随机变量概率分布和连续随机变量的概率分布。
而正态分布只是连续随机变量分布的一种,连续随机变量分布还有均匀分布,指数分布等。
可以参考理工科大学中的《概率论与数理统计》课本
概率分布有一维随机变量的分布和多维随机变量的概率分布。
又可以分为离散随机变量概率分布和连续随机变量的概率分布。
而正态分布只是连续随机变量分布的一种,连续随机变量分布还有均匀分布,指数分布等。
可以参考理工科大学中的《概率论与数理统计》课本
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