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。 |