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统计学基础:连续型分布

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发表于 2023-7-10 09:01:35 | 显示全部楼层 |阅读模式
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。
统计学基础:连续型分布.png
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发表于 2023-7-10 10:19:10 | 显示全部楼层
统计学是当前大数据分析的基础

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发表于 2023-9-4 10:00:53 | 显示全部楼层
统计学是质量人的必修课啊
毕业之际入社会,一入质量误终身!

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发表于 2023-7-10 10:51:47 | 显示全部楼层
感谢分享!学习了。

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发表于 2023-7-10 09:50:24 | 显示全部楼层
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