八大概率分布定义
0-1 分布
二项分布
- 二项分布(英语:Binomial distribution)是n个独立的是/非试验中成功的次数的离散概率分布,其中每次试验的成功概率为p。这样的单次成功/失败试验又称为伯努利试验。实际上,当n = 1时,二项分布就是伯努利分布。
几何分布
- 在伯努利试验中,得到一次成功所需要的试验次数X。X的值域是{ 1, 2, 3, ... }
- 在得到第一次成功之前所经历的失败次数Y = X − 1。Y的值域是{ 0, 1, 2, 3, ... }
超几何分布
- 描述了从有限N个物件(其中包含M个指定种类的物件)中抽出n个物件,成功抽出该指定种类的物件的次数(不放回)。
- 超几何分布记作X~H(n,M,N)
泊松分布
- 泊松分布的参数λ是单位时间(或单位面积)内随机事件的平均发生次数。
- 泊松分布适合于描述单位时间内随机事件发生的次数。
均匀分布
- 均匀分布也叫矩形分布,它是对称概率分布,在相同长度间隔的分布概率是等可能的。
- 均匀分布由两个参数a和b定义,它们是数轴上的最小值和最大值,通常缩写为U(a,b)。
指数分布
- 指数分布(英语:Exponential distribution)是一种连续概率分布。指数分布可以用来表示独立随机事件发生的时间间隔,比如旅客进入机场的时间间隔、电话打进客服中心的时间间隔、中文维基百科新条目出现的时间间隔、机器的寿命等。
正态分布
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