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正态分布和概率的区别

正态分布也称“常态分布”,又名高斯分布(Gaussian distribution),最早由棣莫弗(Abraham de Moivre)在求二项分布的渐近公式中得到C.F.高斯在研究测量误差时从另一。正态分布和概率的区别?更多详情请大家跟着小编一起来看看吧!

正态分布和概率的区别(1)

正态分布和概率的区别(1)

正态分布也称“常态分布”,又名高斯分布(Gaussian distribution),最早由棣莫弗(Abraham de Moivre)在求二项分布的渐近公式中得到。C.F.高斯在研究测量误差时从另一个角度导出了它。

概率,亦称“或然率”,它是反映随机事件出现的可能性大小。随机事件是指在相同条件下,可能出现也可能不出现的事件。

正态分布和概率的区别(2)

正态分布和概率的区别(2)

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.

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