Scipy中离散随机变量的和？ - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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离散型随机变量和连续型随机变量有什么区别

离散型随机变量和连续型随机变量在统计学和概率论中有明显的区别，这些区别主要体现在以下几个方面：取值范围：离散型随机变量：其取值是有限个或可数无限个。这意味着你可以明确列出所有可能的取值。...例如，掷一个骰子的点数（1, 2, 3, 4, 5, 6）就是一个离散型随机变量。连续型随机变量：其取值范围是一个区间，可以是整个实数轴或其上的任何子集。...概率密度函数在某一点的值并不代表随机变量取该点的概率，而是表示该点附近的概率密度。计算方式：离散型随机变量：其期望、方差等统计量通常通过求和来计算。...连续型随机变量：其概率密度函数可以用曲线图（curve plot）来可视化。实际应用：离散型随机变量：常用于描述计数问题，如彩票中奖的号码、某时间段内的交通事故次数等。...连续型随机变量：常用于描述测量问题，如身高、体重、温度、时间等。总的来说，离散型随机变量和连续型随机变量在取值范围、概率分布、计算方式、可视化和实际应用等方面都有明显的区别。

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离散型随机变量的概率质量函数推导

离散型随机变量的概率质量函数（Probability Mass Function，简称PMF）描述了随机变量取到每个可能值的概率。...推导离散型随机变量的概率质量函数通常基于随机变量的定义和实验或观测数据的统计。...以下是推导离散型随机变量概率质量函数的一般步骤：确定随机变量的所有可能取值：首先，需要明确随机变量X所有可能的取值。这些取值通常是有限的或可数无限的。...下面是一个简单的例子来说明如何推导离散型随机变量的概率质量函数：假设我们有一个随机变量 X，它表示投掷一枚均匀六面骰子的点数。...在这个例子中，随机变量 X 的所有可能取值是 {1,2,3,4,5,6}。由于骰子是均匀的，每个点数出现的概率都是相同的，即 1/6。因此，随机变量 X 的概率质量函数是：

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python中的scipy模块

scipy是Python中科学计算程序的核心包; 它用于有效地计算numpy矩阵，来让numpy和scipy协同工作。在实现一个程序之前，值得检查下所需的数据处理方式是否已经在scipy中存在了。...因为枚举scipy中不同的子模块和函数非常无聊，我们集中精力代之以几个例子来给出如何使用scipy进行计算的大致思想。...我们将一切放在一个单独的图像中:注意：Scipy>=0.11中提供所有最小化和根寻找算法的统一接口scipy.optimize.minimize(),scipy.optimize.minimize_scalar...另外：这些分布有些有用的方法。通过阅读它们的文档字符串或使用IPython的tab补全来探索它们。你能够通过对你的随机变量使用拟合找到形状参数1吗？----百分位中位数是来观测值之下一半之上一半的值。...Matplotlib图像中显示Scipy中不存在偏微分方程(PDE)求解器,一些解决PDE问题的Python软件包可以得到，像fipy和SfePy(译者注:Python科学计算中洛伦兹吸引子微分方程的求解十

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python 中的scipy模块

Scipy 中的子库 scipy.stats 中包含很多统计上的方法。...下面是scipy主要的模块，但用的最多的是stats cluster 聚类算法 constants 物理数学常数 fftpack 快速傅里叶变换 integrate 积分和常微分方程求解...：均匀分布正态分布学生t分布 F分布 Gamma分布离散概率分布：伯努利分布几何分布这些都可以在 scipy.stats 中找到。...# norm.rvs 产生指定参数的随机变量 # norm.fit 返回给定数据下，各参数的最大似然估计（MLE）值 # 从正态分布产生500个随机点： x_norm = norm.rvs(size...from scipy.stats import randint # 离散均匀分布的概率质量函数（PMF）： high = 10 low = -10 x = arange(low, high + 1

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概率论05 离散分布

我们已经知道什么是离散随机变量。离散随机变量只能取有限的数个离散值，比如投掷一个撒子出现的点数为随机变量，可以取1，2，3，4，5，6。每个值对应有发生的概率，构成该离散随机变量的概率分布。...离散随机变量有很多种，但有一些经典的分布经常重复出现。对这些经典分布的研究，也占据了概率论相当的一部分篇幅。我们将了解一些离散随机变量的经典分布，了解它们的含义和特征。 ...伯努利分布伯努利分布(Bernoulli distribution)是很简单的离散分布。在伯努利分布下，随机变量只有两个可能的取值: 1和0。随机变量取值1的概率为p。...事实上，在scipy.stats中，有许多常见的分布函数。...因此，负二项分布的表达式为: image.png 练习: (可以使用scipy.stats中的ngeom函数来表示负二项分布) 假设我们进行产品检验。产品的合格率为0.65。

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SciPy库在Anaconda中的配置

本文介绍在Anaconda环境中，安装Python语言SciPy模块的方法。...NumPy集成：SciPy库扩展了NumPy，提供了更多的数学、科学和工程计算函数和工具。数值积分：提供了多种数值积分方法，例如梯形法则、辛普森法则和高斯积分法。...scipy.signal和scipy.ndimage模块包含了这些功能。线性代数：提供了线性代数运算的函数，例如求解线性方程组、计算特征值和特征向量、计算矩阵的逆等。...在这里，由于我是希望在一个名称为py38的Python虚拟环境中配置SciPy库，因此首先通过如下的代码进入这一环境；关于虚拟环境的创建与进入，大家可以参考文章Anaconda创建、使用、删除Python...activate py38 运行上述代码，即可进入指定的虚拟环境中。随后，我们输入如下的代码。

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概率论05 离散分布

我们已经知道什么是离散随机变量。离散随机变量只能取有限的数个离散值，比如投掷一个撒子出现的点数为随机变量，可以取1，2，3，4，5，6。每个值对应有发生的概率，构成该离散随机变量的概率分布。...离散随机变量有很多种，但有一些经典的分布经常重复出现。对这些经典分布的研究，也占据了概率论相当的一部分篇幅。我们将了解一些离散随机变量的经典分布，了解它们的含义和特征。 ...伯努利分布伯努利分布(Bernoulli distribution)是很简单的离散分布。在伯努利分布下，随机变量只有两个可能的取值: 1和0。随机变量取值1的概率为p。...事实上，在scipy.stats中，有许多常见的分布函数。...k = 1,2,...$$ 练习: (可以使用scipy.stats中的ngeom函数来表示负二项分布) 假设我们进行产品检验。

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Scipy和Numpy的插值对比

本文针对scipy和numpy这两个python库的插值算法接口，来看下两者的不同实现方案。插值算法常用的插值算法比如线性插值，原理非常简单。...如下图所示就是三种不同的边界条件取法（图片来自于参考链接3）：接下来看下scipy中的线性插值和三次样条插值的接口调用方式，以及numpy中实现的线性插值的调用方式（numpy中未实现三次样条插值算法...：在这个结果中我们发现，numpy的线性插值和scipy的线性插值所得到的结果是一样的，而scipy的三次样条插值的曲线显然要比线性插值更加平滑一些，这也跟三次样条插值算法本身的约束条件有关系。...总结概要线性插值和三次样条插值都是非常常用的插值算法，使用插值法，可以帮助我们对离散的样本信息进行扩展，得到样本信息中所不包含的样本点的信息。...在python的scipy这个库中实现了线性插值算法和三次样条插值算法，而numpy库中实现了线性插值的算法，我们通过这两者的不同使用方式，来看下所得到的插值的结果。

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机器学习统计概率分布全面总结（Python）

随机变量离散随机变量随机实验的所有可能结果都是随机变量。一个随机变量集合用表示。如果实验可能的结果是可数的，那么它被称为离散随机变量。...密度函数我们使用密度函数来描述随机变量的概率分布。 PMF：概率质量函数返回离散随机变量等于的值的概率。所有值的总和等于 1。PMF 只能用于离散变量。 PMF。...离散分布伯努利分布我们只有一个试验（只有一个观察结果）和两个可能的结果。例如，抛硬币。我们有一个真的(1)的结果和一个假的(0)的结果。假设我们接受正面为真（我们可以选择正面为真或成功）。...在 t 分布中，自由度变量也被考虑在内。根据自由度和置信水平在 t 分布表中找到关键的 t 值。这些值用于假设检验。...我们可以从任何分布（离散或连续）开始，从人群中收集样本并记录这些样本的平均值。随着我们继续采样，我们会注意到平均值的分布正在慢慢形成正态分布。

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概率学中的随机变量与分布

通常可以将随机变量分为离散型随机变量（Discrete Random Variable）和连续型随机变量（Continuous Random Variable），它们的分布方式则对应为离散分布（Discrete...对于离散型随机变量X而言，若要掌握它的统计规律，则必须且只需知道X的所有可能可能取值以及取每一个可能值的概率。在概率论中，是通过分布律来表现的。其公式可以记为： ?...最简单的分布律为(0-1)分布，扔硬币的案例就属于这种离散分布，它的随机变量要么为0，要么为1，各自的概率均为50%。...正态分布是最重要的一种连续型分布，现实生活中有很多例子都满足正态分布的钟形曲线，例如人的身高，高个子和矮个子都是少数，中等身材的人居多；市场销售额，特别差的特别好都是少数，多数处于中间状态；学生在一个班级或年级中的成绩分布...前面介绍的中心极限定理则是19世纪20年代林德伯格和勒维证明的，即“在任意分布的总体中抽取样本，其样本均值的极限分布为正态分布”。

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python scipy.stats实现各种常见的统计分布

scipy作为数据分析包更是被广为熟知，scipy.stats用来做统计分析非常好用。scipy.stats包含了各种连续分布和离散分布模型。...是一个数组，是给数组中的每个x坐标值绘制直线，数值线y坐标最小值是0，y坐标最大值是对应的pList中的值''' plt.vlines(X,(0,0),pList) plt.xlabel('随机变量...：概率质量函数（PMF） #它返回一个列表，列表中每个元素表示随机变量中对应的概率 pList=stats.binom.pmf(X,n,p) #在离散分布中，请将pdf改为pmf print(pList...np.arange(1,k+1,1) #第2步：#求对应分布的概率：概率质量函数（PMF） #它返回一个列表，列表中每个元素表示随机变量中对应值的概率 #分别表示表白第1次成功的概率，表白第2次成功的概率...泊松分布的期望和方差都是λ。计算下周发生10次的概率几乎为0。 4.

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深度好文｜探索 Scipy 与统计分析基础

随机变量和概率分布常见的股票概率分布方法[1] 累积分布累积分布函数，又叫分布函数，是概率密度函数的积分，能完整描述一个实随机变量X的概率分布。...若该变量是离散变量，则累积概率分布是由分布律加和求得的函数。...，二项分布是n个独立的成功/失败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。 PMF(概率质量函数)对离散随机变量的定义，是离散随机变量在各个特定取值的概率。...地位:是统计方法(描述性统计和推断性统计) 中推断性统计(参数估计和假设检验)的两大方法之一。应用:常用于产品生产中，产品质量的检验等问题上。

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概率论10 方差与标准差

除了期望，方差(variance)是另一个常见的分布描述量。如果说期望表示的是分布的中心位置，那么方差就是分布的离散程度。方差越大，说明随机变量取值越离散。...方差对于一个随机变量[$X$]来说，它的方差为: 正态分布的标准差正等于正态分布中的参数σσ。这正是我们使用字母σσ来表示标准差的原因！...可以预期到，正态分布的σσ越大，分布离散越大，正如我们从下面的分布曲线中看到的: 当方差小时，曲线下的面积更加集中于期望值0附近。当方差大时，随机变量更加离散。...指数分布的表达式为它的方差为如下图所示: Chebyshev不等式我们一直在强调，标准差(和方差)表示分布的离散程度。...然而，上面的计算和表述依赖于分布的类型（正态分布）。如何将相似的方差含义套用在其它随机变量身上呢？

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深度好文｜探索 Scipy 与统计分析基础

若该变量是连续变量，则累积概率分布是由概率密度函数积分求得的函数。若该变量是离散变量，则累积概率分布是由分布律加和求得的函数。...，二项分布是n个独立的成功/失败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。 PMF(概率质量函数)对离散随机变量的定义，是离散随机变量在各个特定取值的概率。...地位:是统计方法(描述性统计和推断性统计) 中推断性统计(参数估计和假设检验)的两大方法之一。应用:常用于产品生产中，产品质量的检验等问题上。...在大数据运营场景中，通常用在某个变量(或特征)值是不是和因变量有显著关系。

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连载 | 概率论与数理统计(3) – 一维离散型随机变量及其Python实现

上一小节对随机变量做了一个概述，这一节主要记录一维离散型随机变量以及关于它们的一些性质。...Python中调用一个分布函数的步骤 ---- scipy是Python中使用最为广泛的科学计算工具包，再加上numpy和matplotlib，基本上可以处理大部分的计算和作图任务。...SciPy包含的模块有最优化、线性代数、积分、插值、特殊函数、快速傅里叶变换、信号处理和图像处理、常微分方程求解和其他科学与工程中常用的计算。...自定义分布函数以及经验分布函数 ---- 从本质上讲，只要满足”概率密度（质量）函数的性质”的函数都可以作为分布函数，对于离散型随机变量就是：所有可能取值被取到的概率不小于0；所有以上概率的和等于1...根据上面的条件，我们完全可以自定义无数个不同与上述三类分布的离散型随机变量。

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基于离散傅里叶变换和逆离散傅里叶变换的OFDM信号生成和恢复

基于离散傅里叶变换（DFT）和逆离散傅里叶变换（IDFT）的OFDM（正交频分复用）信号生成和恢复的过程。...XXX 是生成的16-QAM符号。X 是扩展后的符号序列，包括保护间隔和共轭对称部分，以满足实数时间信号的要求。3....通过DFT将采样信号 xn 和IFFT信号 xn1 转换回频域，并验证恢复的信号是否与原始信号一致。结果分析e 是连续信号 xt 和采样信号 xn 之间的误差。...ee 和 ee2 分别是通过DFT和FFT恢复的信号与原始信号之间的误差。如果这些误差足够小，说明信号恢复是成功的。...总结这段代码通过生成16-QAM调制的OFDM信号，并通过IDFT、DFT和IFFT验证信号的恢复，展示了OFDM信号处理的基本原理。通过对比不同方法生成的信号，可以验证信号处理的准确性和一致性。

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概率论10 方差与标准差

除了期望，方差(variance)是另一个常见的分布描述量。如果说期望表示的是分布的中心位置，那么方差就是分布的离散程度。方差越大，说明随机变量取值越离散。 ?...)^2/2 \sigma^2} dx$$ 的方差为 $$Var(X) = \sigma^2$$ 正态分布的标准差正等于正态分布中的参数[$\sigma$]。...当方差小时，曲线下的面积更加集中于期望值0附近。当方差大时，随机变量更加离散。此时分布曲线的“尾部”很厚，即使在取值很偏离0时，比如[$x=4$]时，依然有很大的概率可以取到。...Chebyshev不等式我们一直在强调，标准差(和方差)表示分布的离散程度。标准差越大，随机变量取值偏离平均值的可能性越大。如何定量的说明这一点呢？...然而，上面的计算和表述依赖于分布的类型（正态分布）。如何将相似的方差含义套用在其它随机变量身上呢？ Chebyshev不等式让我们摆脱了对分布类型的依赖。

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概率论06 连续分布

在随机变量中，我提到了连续随机变量。相对于离散随机变量，连续随机变量可以在一个连续区间内取值。比如一个均匀分布，从0到1的区间内取值。...连续随机变量在某个区间内的概率可以使用累积分布函数相减获得，即密度函数在相应区间的积分。在随机变量中，我们了解了一种连续分布，即均匀分布(uniform distribution)。...如果没有系统误差，那么测量到的长度值是一个符合正态分布的随机变量。再比如，在电子信号中白噪音，也很有可能符合正态分布。...De Moivre最早用离散的二项分布来趋近这一分布，而高斯给出了这一分布的具体数学形式。正态分布自从一出生就带着无比强大的“主角光环”，它的特殊地位在后面文章中的中心极限定理中凸显出来。...练习，利用scipy.stats.gamma绘制 image.png 的Gamma分布密度函数。总结我们研究了三种连续随机变量的分布，并使用概率密度函数的方法来表示它们。

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【机器学习】在不确定的光影中：机器学习与概率论的心灵共舞

{'是' if independent else '否'}") # 输出: 否 1.3 随机变量在概率论中，随机变量是一个非常重要的概念，它将随机事件与数值联系起来，使我们能够用数学方法描述和分析随机现象...1.3.1 随机变量的定义随机变量（Random Variable）是一个函数，它将样本空间中的每个基本事件映射到一个实数。根据取值的不同，随机变量可以分为两大类：离散随机变量和连续随机变量。...离散随机变量：取值为有限个或可数无限个具体数值。例如，掷一枚骰子的点数（1到6）就是一个离散随机变量。连续随机变量：取值为不可数无限多个数值，通常是在某个区间内。...例如，一个人的身高或体重就是连续随机变量，因为它们可以取无限多个值。 1.3.2 离散随机变量离散随机变量的取值是可数的，通常可以列举出来。...2.1 离散概率分布在概率论中，离散概率分布用于描述离散随机变量的概率结构。

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概率论06 连续分布

在随机变量中，我提到了连续随机变量。相对于离散随机变量，连续随机变量可以在一个连续区间内取值。比如一个均匀分布，从0到1的区间内取值。...连续随机变量在某个区间内的概率可以使用累积分布函数相减获得，即密度函数在相应区间的积分。在随机变量中，我们了解了一种连续分布，即均匀分布(uniform distribution)。...如果没有系统误差，那么测量到的长度值是一个符合正态分布的随机变量。再比如，在电子信号中白噪音，也很有可能符合正态分布。...De Moivre最早用离散的二项分布来趋近这一分布，而高斯给出了这一分布的具体数学形式。正态分布自从一出生就带着无比强大的“主角光环”，它的特殊地位在后面文章中的中心极限定理中凸显出来。...练习，利用scipy.stats.gamma绘制[$\alpha = 1, \lambda = 1$]和[$\alpha = 5, \lambda = 1$]的Gamma分布密度函数。

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