概率分布深度解析:PMF、PDF和CDF的技术指南

概率密度函数(PDF)概率密度函数(PDF)用于描述连续随机变量。与为离散值分配概率的PMF不同,PDF描述了随机变量落在特定范围内的可能性。在连续分布中,任一具体点的概率为零,但我们可以通过对PDF在某个区间上进行积分来计算变量落在该区间内的概率。正态分布(也称为高斯分布)是最常用的连续概率分布之一。其PDF可以...

中石化申请炼化设备的风险矩阵生成方法专利,可制定更准确的风险...

得到无故障运行时间集合的概率密度函数,并求解对应的累积分布函数确定无故障运行时间集合的分位数,拆分无故障运行时间集合为n个子集,计算各子集的中位值作为风险矩阵的横坐标界定值;生成故障后果集合

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——总体标准差和样本标准差五、常用的统计分布1.概率论基础知识:概率、样本空间、事件2.随机变量及其分3.离散型&连续型随机变量4.离散型随机变量及其分布5.连续型随机变量及分布6.如何理解概率密度函数7.正态分布的定义8.正态分布的特征9.不同均值和方差的正态分布对比10.最常...

航空发动机燃油控制装置可靠性研究综述

学术界对机械产品的失效概率密度分布,所持观点也各不相同,Bochi认为:整机各零部件的失效概率密度分布,可以近似认为服从指数分布,他认为运用指数分布来评估机械产品寿命过于保守。但大多数试验表明,机械产品失效概率密度分布,大多服从对数正态分布或者威布尔分布。国内在20世纪80年代初,为了贯彻落实“军工产品质量第一”方针...

数据并非都是正态分布:三种常见的统计分布及其应用

在探讨体重减轻的模型时,我们通常会遇到各种统计分布,其中最常见的是正态分布和泊松分布。正态分布,因其钟形的概率密度函数而广为人知,常用于描述自然现象中的随机变量,比如人的体重。它假设数据围绕一个中心值(平均值)对称分布,并且数据的分散程度(标准差)决定了分布的宽窄。

升维思考,降维行动

从数学的角度看,我们需要一个(相对)最优概率;??????从物理的角度看,系统需要(相对)最低势能状态;??????????从决策的角度看,人类必须采取行动并接受一个黑白分明的结果(www.e993.com)2024年11月3日。多面骰子在空中飞舞,最终只能选择一面朝上。投资者最终需要做出“买或不买、卖或不买”的决策,而且行动越少越简单越好。

用机器识别涌现发生:Neural Information Squeezer|集智百科

另外,在本文中,我们回避使用先验分布(priordistribution)来称呼这个基础分布,是因为这里的变量z和其他场合下的隐变量不同,在标准化流模型中,一旦x确定了,z也随之确定下来,不存在随机性,也没有后验概率这一说法,所以不能称其为隐变量。王磊、尤亦庄等由标准化流技术提出了使用神经网络来对数据进行...

大盘点 | 自动驾驶中的规划控制概述

采用联合分布建模。一般概率方法,即POMDP(partiallyobservableMarkovdecisionprocess)模型。而机器学习方法,数据驱动型,IRL(inversereinforcementlearning)可以是最合适的框架。3SDPendleton,etal.“Perception,Planning,Control,andCoordinationforAutonomousVehicles”,Machines2017,5,6...

浅谈基于充电行为分析的电动汽车充电负荷预测

通过式(2)得到,即:考虑到车型的不同,充电电量Q难以确定,文献[14]研究了交通以及气温状况对充电电量的影响,文献[15]将用户每次用车时的电池电荷状态SOC的概率密度函数(StateofCharge)视为正态分布,通过概率密度函数随机抽取得到SOC,通过式(3)即可得到充电电量Q,其中a为期望充电完成后的荷电状态,一般来说a取为1,...

【机器学习】图解朴素贝叶斯|算法|高斯|定理|特征值_网易订阅

如果特征是连续变量,如何去估计似然度呢?高斯模型是这样做的:我们假设在的条件下,服从高斯分布(正态分布)。根据正态分布的概率密度函数即可计算出,公式如下:回到上述例子,如果身高是我们判定人性别(男/女)的特征之一,我们可以假设男性和女性的身高服从正态分布,通过样本计算出身高均值和方差,对应上图中公式...