统计学基础：连续型分布

Jean210620 · 发表于 2023-7-10 09:01:35

连续型分布是指概率密度函数在某个区间内连续的分布。

连续型分布包括正态分布、均匀分布、指数分布、伽马分布等。

其中，正态分布是最常见的连续型分布之一，它描述了一个随机变量的概率分布情况，具有钟形曲线。

正态分布的参数包括均值和方差，它们控制着分布的形态和分散程度。

均匀分布是指在一个区间内，概率密度函数是一个常数，即每个点的概率相等。

指数分布则是指描述某个事件在单位时间内发生的次数，它的概率密度函数是一个指数函数。

伽马分布则是由伽马函数推导而来，它描述了一个随机变量的概率分布情况，具有类似于正态分布的曲线形态。

在统计学中，连续型分布通常用概率密度函数来描述，概率密度函数的值表示在某个点出现的概率。

使用连续型分布进行估计和推断时，需要计算概率密度函数对应的累积分布函数，并进行抽样和模拟等操作。

wenzhu712 · 发表于 2023-7-10 09:50:24

有难度，有意思

neil0404 · 发表于 2023-7-10 10:15:34

谢谢分享

rose1714 · 发表于 2023-7-10 10:19:10

统计学是当前大数据分析的基础

hounkey · 发表于 2023-7-10 10:51:47

感谢分享！学习了。

TBD16888 · 发表于 2023-7-10 11:27:00

谢谢分享

ks9527 · 发表于 2023-7-10 11:36:59

谢谢分享

flyerchang · 发表于 2023-7-10 14:32:49

谢谢分享

hungbin0501 · 发表于 2023-7-10 19:03:46

謝謝喔

pdcicbt · 发表于 2023-7-10 22:02:05

谢谢分享

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