概率与概率密度的区别

类似质量和密度的区别：密度在体积上积分是质量；概率密度在概率空间上积分就是概率。

真颛2023-05-23 12:57:572

怎样求条件概率密度？

条件概率密度=联合概率密度/边缘概率密度X的边缘密度：对y进行积分，被积函数是联合密度Y的边缘密度：对x进行积分，被积函数是联合密度积分区域的话，可以画出图来，就比较明了了希望对楼主有帮助~

LuckySXyd2023-05-23 12:57:572

怎么求概率密度？

求X和Y的联合概率密度。设含有a的二次方程a^2+2Xa+Y=0,试求a有实根的概率？扩展资料：概率指事件随机发生的机率，对于均匀分布函数，概率密度等于一段区间(事件的取值范围)的概率除以该段区间的长度，它的值是非负的，可以很大也可以很小。定理：设随机变量X具有概率密度fX(x)，-∞<x<∞，由设函数g(x)处处可导且恒有g"(x)>0（或恒有g"(x)<0），则Y=g(X)是连续型随机变量。参考资料来源：百度百科-概率密度

Chen2023-05-23 12:57:571

概率密度公式是怎样的啊？

具体回答如图：事件随机发生的机率，对于均匀分布函数，概率密度等于一段区间(事件的取值范围)的概率除以该段区间的长度，它的值是非负的，可以很大也可以很小。扩展资料：设随机变量X具有概率密度fX(x)，-∞<x<∞，由设函数g(x)处处可导且恒有g"(x)>0（或恒有g"(x)<0），则Y=g(X)是连续型随机变量。把概率密度看成是纵坐标，区间看成是横坐标，概率密度对区间的积分就是面积，而这个面积就是事件在这个区间发生的概率，所有面积的和为1。所以单独分析一个点的概率密度是没有任何意义的，它必须要有区间作为参考和对比。随机变量在不同的条件下由于偶然因素影响，可能取各种不同的值，故其具有不确定性和随机性，但这些取值落在某个范围的概率是一定的，此种变量称为随机变量。随机变量可以是离散型的，也可以是连续型的。参考资料来源：百度百科——概率密度

九万里风9 2023-05-23 12:57:571

概率密度的计算公式？

已知概率密度f(x)，那么求F(x)对f(x)进行积分即可，在x<a时，f(x)都等于0，显然积分F(x)=0而在a<x<b时，f(x)=1/(b-a)不定积分结果为x/(b-a)，代入上下限x和a于是在a到x上积分得到概率为(x-a)/(b-a)那么x大于等于b时，概率就等于1，所以得到了上面的式子扩展资料：分布函数（英文Cumulative Distribution Function, 简称CDF），是概率统计中重要的函数，正是通过它，可用数学分析的方法来研究随机变量。分布函数是随机变量最重要的概率特征，分布函数可以完整地描述随机变量的统计规律，并且决定随机变量的一切其他概率特征。设离散性随机变量X的分布列为 由概率的可列可加性得  ，即  其中和式是对满足  的一切k求和．离散型随机变量的分布函数是分段函数，  的间断点就是离散型随机变量的各可能取值点，并且在其间断点处右连续．离散型随机变量 的分布函数  的图形是阶梯形曲线． 在  的一切有(正)概率的点  ，皆有一个跳跃，其跳跃度正好为  取值  的概率  ，而在分布函数  的任何一个连续点x上，  取值x的概率皆为零。离散型随机变量的分布律和它的分布函数是相互唯一决定的。它们皆可以用来描述离散型随机变量的统计规律性，但分布律比分布函数更直观简明，处理更方便。因此，一般是用分布律(概率函数)而不是分布函数来描述离散型随机变量。参考资料：百度百科-分布函数

gitcloud2023-05-23 12:57:571

概率论，知道分布函数求概率密度，如何求，谢谢

概率密度必须满足两个条件：（1）非负（2）在(-∞,+∞)上积分为1。(A)(C)无法保证（2）成立，都不正确。(D)无法保证（1）成立，不正确。只有(C)可以同时保证（1）和（2）成立，所以答案是(C)。

FinCloud2023-05-23 12:57:561

几率密度和概率密度一样吗

一样。几率就是一种量子状态在其表象中出现这种量子态的概率，几率密度积分就是概率，所以一样。概率密度是密度函数的简称，在数学中，连续型随机变量的概率密度函数是一个描述这个随机变量的输出值，在某个确定的取值点附近的可能性的函数。函数的定义通常分为传统定义和近代定义，函数的两个定义本质是相同的，只是叙述概念的出发点不同，传统定义是从运动变化的观点出发，而近代定义是从集合、映射的观点出发。

苏萦2023-05-23 12:57:561

什么是概率密度函数

概率密度函数加起来就是概率函数（离散变量），或者积分（连续变量）

NerveM 2023-05-23 12:57:561

判断是不是概率密度

首先判断是不是概率密度，必须要满足两个条件：1、f(x)>02、∫(-∞,∞)f(x)dx=1解析：因为x～f(x)，所以f(x)>0，且∫(-∞,∞)f(x)dx=1第一个：∫(-∞,∞)f(2x)dx=(1/2)∫(-∞,∞)f(2x)d(2x)=1/2≠1，所以f(2x)不是概率密度第三个：因为∫(-∞,∞)f(x)dx=1，当f(x)>1时，又f^2(x)>f(x)，∫(-∞,∞)f^2(x)dx>∫(-∞,∞)f(x)dx=1当f(x)<1时，f^2(x)<f(x)，∫(-∞,∞)f(x)dx<∫(-∞,∞)f(x)dx=1从而∫(-∞,∞)f^2(x)dx≠1第二个：因为f(x)>0，所以f(-x)>0，又∫(-∞,∞)f(-x)dx=-∫(-∞,∞)f(-x)d(-x)=-1不等于1，因此第二个也不是概率密度。第二个要加绝对值，加了绝对值才是概率密度！

bikbok2023-05-23 12:57:562

概率密度的计算公式是什么啊？

具体回答如图：事件随机发生的机率，对于均匀分布函数，概率密度等于一段区间(事件的取值范围)的概率除以该段区间的长度，它的值是非负的，可以很大也可以很小。扩展资料：设随机变量X具有概率密度fX(x)，-∞<x<∞，由设函数g(x)处处可导且恒有g"(x)>0（或恒有g"(x)<0），则Y=g(X)是连续型随机变量。把概率密度看成是纵坐标，区间看成是横坐标，概率密度对区间的积分就是面积，而这个面积就是事件在这个区间发生的概率，所有面积的和为1。所以单独分析一个点的概率密度是没有任何意义的，它必须要有区间作为参考和对比。随机变量在不同的条件下由于偶然因素影响，可能取各种不同的值，故其具有不确定性和随机性，但这些取值落在某个范围的概率是一定的，此种变量称为随机变量。随机变量可以是离散型的，也可以是连续型的。参考资料来源：百度百科——概率密度

水元素sl2023-05-23 12:57:561

概率密度怎么求

具体回答如图：事件随机发生的机率，对于均匀分布函数，概率密度等于一段区间(事件的取值范围)的概率除以该段区间的长度，它的值是非负的，可以很大也可以很小。扩展资料：设随机变量X具有概率密度fX(x)，-∞<x<∞，由设函数g(x)处处可导且恒有g"(x)>0（或恒有g"(x)<0），则Y=g(X)是连续型随机变量。把概率密度看成是纵坐标，区间看成是横坐标，概率密度对区间的积分就是面积，而这个面积就是事件在这个区间发生的概率，所有面积的和为1。所以单独分析一个点的概率密度是没有任何意义的，它必须要有区间作为参考和对比。随机变量在不同的条件下由于偶然因素影响，可能取各种不同的值，故其具有不确定性和随机性，但这些取值落在某个范围的概率是一定的，此种变量称为随机变量。随机变量可以是离散型的，也可以是连续型的。参考资料来源：百度百科——概率密度

真颛2023-05-23 12:57:561

概率密度是什么

概率密度，指事件随机发生的几率。概率密度等于一段区间（事件的取值范围）的概率除以该段区间的长度，它的值是非负的，可以很大也可以很小。电子运动的状态有波函数Ψ来描述，|Ψ|²表示电子在核外空间某处单位体积内出现的概率，即概率密度。处于不同运动状态的电子，它们的|Ψ|各不相同，|Ψ|²当然也不同。密度大则事件发生的分布情况多，反之亦然。若用黑点的疏密程度来表示各个电子概率密度的大小，则|Ψ|²大的地方黑点较密，其概率密度大，反之亦然。在原子核外分布的小黑点，好像一团带负电的云，把原子核包围起来，人们称它为电子云。

人类地板流精华2023-05-23 12:57:561

什么是概率密度函数？

设：概率分布函数为：F(x)概率密度函数为：f(x)二者的关系为：f(x) = dF(x)/dx即：密度函数f 为分布函数 F 的一阶导数。或者分布函数为密度函数的积分。定义分布函数，是因为在很多情况下，我们并不想知道在某样东西在某个特定的值的概率，顶多想知道在某个范围的概率，于是，就有了分布函数的概念。而概率密度，如果在x处连续的话。就是分布函数F(x)对x求导，反之，知道概率密度函数，通过负无穷到x的积分，也可以求得分布函数。             概率密度：单纯的讲概率密度没有实际的意义，它必须有确定的有界区间为前提。可以把概率密度看成是纵坐标，区间看成是横坐标，概率密度对区间的积分就是面积，而这个面积就是事件在这个区间发生的概率，所有面积的和为1。所以单独分析一个点的概率密度是没有任何意义的，它必须要有区间作为参考和对比。以上内容参考：百度百科-概率密度

北营2023-05-23 12:57:561

概率密度是什么意思

对概率密度积分，就能得到一定范围内的概率。比如一个取值0和10之间的均匀随机数，它在0和10之间出现的概率为1，而概率密度为一定值0.1，那它在1和2之间出现的概率为0.1*(2-1)=0.1

tt白2023-05-23 12:57:563

概率密度怎么求？

分布函数的定义是这样的：定义函数F(x)=P{X<=x} (注意:是小于等于,保证F(x)的右连续)。然后如对于随机变量X的分布函数F（x），如果存在非负函数f（x）。使对于任意实数x，有F（x）＝∫（－∞，x）f（t）dt则X成为连续型随机变量。其中函数f（x）称为X的概率密度函数，简称概率密度．这是概率密度的定义。举例：已知二维随机变量（X,Y）具有概率密度f(x,y)= 2e-(2x+y),x>0,y>00，其他求联合分布函数F（x，y）边缘概率密度fx（x）和fy（y）判断X于Y是否相互独立．解：F（x，y）＝2∫（0，x）e＾（－2x）dx∫（0，y）e＾（－y）dy＝（e＾（－2x）－1）＊（e＾（－y）－1）fx（x）＝2∫（0，∞）e＾（－2x）e＾（－y）dy＝2e＾（－2x）fy（y）＝2∫（0，∞）e＾（－2x）e＾（－y）dx＝e＾（－y）X于Y是相互独立。扩展资料概率密度和概率密度函数的区别：概率指事件随机发生的机率，概率密度的概念也大致如此，指事件发生的概率分布。在数学中，连续型随机变量的概率密度函数（在不至于混淆时可以简称为密度函数）是一个描述这个随机变量的输出值，在某个确定的取值点附近的可能性的函数。probabilitydensityfunction，简称PDF。概率密度函数加起来就是概率函数（离散变量），或者积分（连续变量）。在数学中，连续型随机变量的概率密度函数（在不至于混淆时可以简称为密度函数）是一个描述这个随机变量的输出值。在某个确定的取值点附近的可能性的函数。而随机变量的取值落在某个区域之内的概率则为概率密度函数在这个区域上的积分。当概率密度函数存在的时候，累积分布函数是概率密度函数的积分。概率密度函数一般以小写标记。定义：对于一维实随机变量X，设它的累积分布函数是，如果存在可测函数满足：，那么X是一个连续型随机变量，并且是它的概率密度函数。

拌三丝2023-05-23 12:57:561

何为概率密度？

①先求出X、Y的边缘分布密度函数。根据定义，X的边缘分布密度函数fX(x)=∫(0,2)f(x,y)dy=2x。同理，Y的边缘分布密度函数fY(y)=∫(0,1)f(x,y)dx=y/2。②求期望值。按照定义，E(X)=∫(0,1)xfX(x)dx=∫(0,1)2x²dx=2/3。同理，E(Y)=∫(0,2)yfY(y)dy=∫(0,2)y²dy/2=4/3。E(XY)=∫∫Df(x,y)xydxdy=∫(0,1)x²dx∫(0,2)y²dy=8/9，∴E(XY+1)=E(XY)+1=8/9+1=17/9。含义则X为连续型随机变量，称f(x)为X的概率密度函数，简称为概率密度。单纯的讲概率密度没有实际的意义，它必须有确定的有界区间为前提。可以把概率密度看成是纵坐标，区间看成是横坐标，概率密度对区间的积分就是面积，而这个面积就是事件在这个区间发生的概率，所有面积的和为1。所以单独分析一个点的概率密度是没有任何意义的，它必须要有区间作为参考和对比。

左迁2023-05-23 12:57:561

概率密度的性质

概率密度的性质:非负性和规范性这两条基本性质可以用来判断一个函数是否为某一连续型随机变量的概率密度函数。概率密度指事件随机发生的几率。概率密度等于一段区间（事件的取值范围）的概率除以该段区间的长度，它的值是非负的，可以很大也可以很小。单纯的讲概率密度没有实际的意义，它必须有确定的有界区间为前提。可以把概率密度看成是纵坐标，区间看成是横坐标，概率密度对区间的积分就是面积，而这个面积就是事件在这个区间发生的概率，所有面积的和为1。所以单独分析一个点的概率密度是没有任何意义的，它必须要有区间作为参考和对比。

凡尘2023-05-23 12:57:561

概率密度的简介

电子运动的状态有波函数Ψ来描述，∣Ψ∣^2表示电子在核外空间某处单位体积内出现的概率，即概率密度。处于不同运动状态的电子，它们的∣Ψ∣各不相同，∣Ψ∣^2当然也不同。密度大则事件发生的分布情况多，反之亦然。若用黑点的疏密程度来表示各个电子概率密度的大小，则∣Ψ∣^2大的地方黑点较密，其概率密度大，反之亦然。在原子和外分布的小黑点，好像一团带负电的云，把原子核包围起来，人们称它为电子云。 1926年，奥地利物理学家薛定谔运用偏微分方程，建立了描述微观粒子运动的波动方程，即薛定谔方程。由薛定谔方程式的可知，对于一个质量为m，在势能为V的势场中运动的微粒来说，有一个与这个微粒运动相联系的波函数ψ，这个波函数就是薛定谔方程的一个合理的解，每一个解都与相应的常数E对应，就是微粒在这一运动状态的能量（或能级）。l ψ l&sup2;表示原子核外空间某点P(x,y,z)处电子出现的概率密度，即在该点处单位体积中电子出现的概率。用来表示概率密度的几何图形俗称电子云，电子云并非众多电子弥散在核外空间，而是电子在核外空间各处出现的概率密度的形象表现。

大鱼炖火锅2023-05-23 12:57:561

如何计算概率密度？

介绍两个公式：1、若G的概率密度分布函数为g(x),α为常数则αG的分布概率密度函数为[g(x/α)]/α2、若G的概率密度分布函数为g(x)；H的概率密度分布函数为h(x)；u1为G的期望值；u2为H的期望值，则G+H的概率密度分布函数为：（g(x-u2)+h(x-u1)）/2在上述两个公式的提示下，相信可以解决你的题目。

mlhxueli 2023-05-23 12:57:562

概率密度函数怎么求？

设：概率分布函数为：F(x)概率密度函数为：f(x)二者的关系为：f(x) = dF(x)/dx即：密度函数f 为分布函数 F 的一阶导数。或者分布函数为密度函数的积分。定义分布函数，是因为在很多情况下，我们并不想知道在某样东西在某个特定的值的概率，顶多想知道在某个范围的概率，于是，就有了分布函数的概念。而概率密度，如果在x处连续的话。就是分布函数F(x)对x求导，反之，知道概率密度函数，通过负无穷到x的积分，也可以求得分布函数。             概率密度：单纯的讲概率密度没有实际的意义，它必须有确定的有界区间为前提。可以把概率密度看成是纵坐标，区间看成是横坐标，概率密度对区间的积分就是面积，而这个面积就是事件在这个区间发生的概率，所有面积的和为1。所以单独分析一个点的概率密度是没有任何意义的，它必须要有区间作为参考和对比。以上内容参考：百度百科-概率密度

人类地板流精华2023-05-23 12:57:561

随机过程这个概率密度咋算？

计算过程如下：概率指事件随机发生的机率，对于均匀分布函数，概率密度等于一段区间(事件的取值范围)的概率除以该段区间的长度，它的值是非负的，可以很大也可以很小。单纯的讲概率密度没有实际的意义，它必须有确定的有界区间为前提。可以把概率密度看成是纵坐标，区间看成是横坐标，概率密度对区间的积分就是面积，而这个面积就是事件在这个区间发生的概率，所有面积的和为1。所以单独分析一个点的概率密度是没有任何意义的，它必须要有区间作为参考和对比。电子运动的状态有波函数Ψ来描述，|Ψ|²表示电子在核外空间某处单位体积内出现的概率，即概率密度。处于不同运动状态的电子，它们的|Ψ|各不相同，|Ψ|²当然也不同。密度大则事件发生的分布情况多，反之亦然。若用黑点的疏密程度来表示各个电子概率密度的大小，则|Ψ|²大的地方黑点较密，其概率密度大，反之亦然。在原子核外分布的小黑点，好像一团带负电的云，把原子核包围起来，人们称它为电子云。1926年，奥地利物理学家薛定谔运用偏微分方程，建立了描述微观粒子运动的波动方程，即薛定谔方程。由薛定谔方程式的可知，对于一个质量为m，在势能为V的势场中运动的微粒来说，有一个与这个微粒运动相联系的波函数ψ，这个波函数就是薛定谔方程的一个合理的解，每一个解都与相应的常数E对应，就是微粒在这一运动状态的能量（或能级）。|Ψ|²表示原子核外空间某点P(x,y,z)处电子出现的概率密度，即在该点处单位体积中电子出现的概率。用来表示概率密度的几何图形俗称电子云，电子云并非众多电子弥散在核外空间，而是电子在核外空间各处出现的概率密度的形象表现。

北境漫步2023-05-23 12:57:561

怎么求概率密度？

已知概率密度，数学期望求法如下：单纯的讲概率密度没有实际的意义，它必须有确定的有界区间为前提。可以把概率密度看成是纵坐标，区间看成是横坐标，概率密度对区间的积分就是面积，而这个面积就是事件在这个区间发生的概率，所有面积的和为1。对于随机变量X的分布函数F（x）如果存在非负可积函数f(x)，使得对任意实数x；则X为连续型随机变量，称f(x)为X的概率密度函数，简称为概率密度。单纯的讲概率密度没有实际的意义，它必须有确定的有界区间为前提。可以把概率密度看成是纵坐标，区间看成是横坐标，概率密度对区间的积分就是面积，而这个面积就是事件在这个区间发生的概率，所有面积的和为1。所以单独分析一个点的概率密度是没有任何意义的，它必须要有区间作为参考和对比。

kikcik2023-05-23 12:57:561

概率密度

指事件发生的概率分布。电子运动的状态有波函数Ψ来描述，∣Ψ∣^2表示电子在核外空间某处单位体积内出现的概率，即概率密度。在数学中，连续型随机变量的概率密度函数（在不至于混淆时可以简称为密度函数）是一个描述这个随机变量的输出值，在某个确定的取值点附近的可能性的函数。而随机变量的取值落在某个区域之内的概率则为概率密度函数在这个区域上的积分。当概率密度函数存在的时候，累积分布函数是概率密度函数的积分。概率密度函数一般以小写标记。单纯的讲概率密度没有实际的意义，它必须有确定的有界区间为前提。可以把概率密度看成是纵坐标，区间看成是横坐标，概率密度对区间的积分就是面积，而这个面积就是事件在这个区间发生的概率，所有面积的和为1。所以单独分析一个点的概率密度是没有任何意义的，它必须要有区间作为参考和对比。

NerveM 2023-05-23 12:57:551

我想知道概率密度的含义

就像质量密度不是质量一样，概率密度也不是概率。但是，质量密度表达了某一点附近所含有质量的多寡。同样，某一点处的概率密度，也表达了随机变量落入那一点附近的概率的大小程度。假设，在X=a处概率密度为0.1，在X=b处的概率密度为0.2，那么随机变量落入b附近的概率比之随机变量落入a附近的概率要大。

陶小凡2023-05-23 12:57:554

概率密度的概念是什么？

求X和Y的联合概率密度。设含有a的二次方程a^2+2Xa+Y=0,试求a有实根的概率？扩展资料：概率指事件随机发生的机率，对于均匀分布函数，概率密度等于一段区间(事件的取值范围)的概率除以该段区间的长度，它的值是非负的，可以很大也可以很小。定理：设随机变量X具有概率密度fX(x)，-∞<x<∞，由设函数g(x)处处可导且恒有g"(x)>0（或恒有g"(x)<0），则Y=g(X)是连续型随机变量。参考资料来源：百度百科-概率密度

北境漫步2023-05-23 12:57:551

概率密度函数是什么意思？

概率密度函数是针对连续性随机变量而言的，假设对于连续性随机变量x，其分布函数为f(x)，概率密度为f(x)。首先，对于连续性随机变量x，其分布函数f（x）应该是连续的，然而你给出的这个函数在x=-1，x=1点都不连续，所以是没有概率密度函数的，可能你在求解分布函数的时候求错了。如果f（x）求正确了，你可以按照下面的思路计算概率密度：由定义f(x)=∫[-∞,x]。f(y)dy可知f"(x)=f(x)，也就是分布函数的导数等于概率密度函数，所以你只需要在原来求出的分布函数基础上求导即可得到概率密度函数。简介概率分布函数是概率论的基本概念之一。在实际问题中，常常要研究一个随机变量ξ取值小于某一数值x的概率，这概率是x的函数，称这种函数为随机变量ξ的分布函数，简称分布函数，记作F(x)，即F(x)=P(ξ<x) (-∞<x<+∞)，由它并可以决定随机变量落入任何范围内的概率。 例如在桥梁和水坝的设计中，每年河流的最高水位ξ小于x米的概率是x的函数，这个函数就是最高水位ξ的分布函数。实际应用中常用的分布函数有正态分布函数、普阿松分布函数、二项分布函数等等。

瑞瑞爱吃桃2023-05-23 12:57:551

概率密度函数怎么求？

根据变量的取值范围，对联合概率密度函数积分，对y积分得到X的边缘概率密度，对x积分得到Y的边缘概率密度过程如下：扩展资料：由于随机变量X的取值 只取决于概率密度函数的积分，所以概率密度函数在个别点上的取值并不会影响随机变量的表现。更准确来说，如果一个函数和X的概率密度函数取值不同的点只有有限个、可数无限个或者相对于整个实数轴来说测度为0（是一个零测集），那么这个函数也可以是X的概率密度函数。连续型的随机变量取值在任意一点的概率都是0。作为推论，连续型随机变量在区间上取值的概率与这个区间是开区间还是闭区间无关。要注意的是，概率P{x=a}=0，但{X=a}并不是不可能事件。最简单的概率密度函数是均匀分布的密度函数。对于一个取值在区间[a,b]上的均匀分布函数  ，它的概率密度函数： 也就是说，当x不在区间[a,b]上的时候，函数值等于0；而在区间[a,b]上的时候，函数值等于这个函数  。这个函数并不是完全的连续函数，但是是可积函数。正态分布是重要的概率分布。它的概率密度函数是：随着参数μ和σ变化，概率分布也产生变化。

肖振2023-05-23 12:57:551

如何计算概率密度？

介绍两个公式：1、若G的概率密度分布函数为g(x),α为常数则αG的分布概率密度函数为[g(x/α)]/α2、若G的概率密度分布函数为g(x)；H的概率密度分布函数为h(x)；u1为G的期望值；u2为H的期望值，则G+H的概率密度分布函数为：（g(x-u2)+h(x-u1)）/2在上述两个公式的提示下，相信可以解决你的题目。

拌三丝2023-05-23 12:57:552

什么是概率密度？他的作用是什么

概率密度摘要电子运动的状态有波函数Ψ来描述，∣Ψ∣2表示电子在核外空间某处单位体积内出现的概率，即概率密度。概率密度的简介　　电子运动的状态有波函数Ψ来描述，∣Ψ∣2表示电子在核外空间某处单位体积内出现的概率，即概率密度。处于不同运动状态的电子，它们的∣Ψ∣各不相同，∣Ψ∣2当然也不同。概率指事件随机发生的机率，概率密度的概念也大致如此，指事件发生的概率分布。密度大则事件发生的分布情况多，反之亦然。

康康map2023-05-23 12:57:551

概率密度的性质

概率密度的性质连续型随机变量的概率密度函数（在不至于混淆时可以简称为密度函数）是一个描述这个随机变量的输出值，在某个确定的取值点附近的可能性的函数。而随机变量的取值落在某个区域之内的概率则为概率密度函数在这个区域上的积分。当概率密度函数存在的时候，累积分布函数是概率密度函数的积分。概率密度函数一般以小写标记。注意事项：单纯的讲概率密度没有实际的意义，它必须有确定的有界区间为前提。可以把概率密度看成是纵坐标，区间看成是横坐标，概率密度对区间的积分就是面积，而这个面积就是事件在这个区间发生的概率，所有面积的和为1。所以单独分析一个点的概率密度是没有任何意义的，它必须要有区间作为参考和对比。随机事件和概率，包括样本空间与随机事件；概率的定义与性质（含古典概型、几何概型、加法公式）；条件概率与概率的乘法公式；事件之间的关系与运算（含事件的独立性）；全概公式与贝叶斯公式；伯努利概型。2.随机变量及其概率分布，包括随机变量的概念及分类；离散型随机变量概率分布及其性质；连续型随机变量概率密度及其性质；随机变量分布函数及其性质；常见分布；随机变量函数的分布。3.二维随机变量及其概率分布，包括多维随机变量的概念及分类；二维离散型随机变量联合概率分布及其性质；二维连续型随机变量联合概率密度及其性质。二维随机变量联合分布函数及其性质；二维随机变量的边缘分布和条件分布；随机变量的独立性；两个随机变量的简单函数的分布。

wpBeta2023-05-23 12:57:551

求概率密度

条件概率密度=联合概率密度/边缘概率密度X的边缘密度：对y进行积分，被积函数是联合密度Y的边缘密度：对x进行积分，被积函数是联合密度积分区域的话，可以画出图来，就比较明了了。对于连续型的随机变量，在一点处的取值概率为0，但是当这个问题出现在求条件概率密度时，思考的方向就变了，不能单纯的应用条件概率公式解题。对于第三问如果你用条件概率公式那么分母P（x=1/3）,我的第一想法是这个概率为0啊，这样还怎么解题？此处出现重大认识上的误区！正确的做法应该是你求出x的边缘概率密度，然后看x=1/3处的结果，是多少就是多少，所以对于这道题而言，求出x的边缘概率密度是必须的！扩展资料：定义类条件概率密度函数是指在已知某类别的特征空间中，出现特征值X的概率密度，指第类样品其属性X是如何分布的。假定只用其一个特征进行分类，即n=1，并已知这两类的类条件概率密度函数分布，如图1所示，概率密度函数是正常药品的属性分布，概率密度函数是异常药品的属性分布。例如，全世界华人占地球上人口总数的20%，但各个国家华人所占当地人口比例是不同的，类条件概率密度函数是指条件下出现X的概率密度，在这里指第类样品其属性X是如何分布的。在工程上的许多问题中，统计数据往往满足正态分布规律。正态分布简单、分析方便、参量少，是一种适宜的数学模型。如果采用正态密度函数作为类条件概率密度的函数形式，则函数内的参数，如期望和方差是未知的。那么问题就变成了如何利用大量样品对这些参数进行估计，只要估计出这些参数，类条件概率密度函数也就确定了。在大多数情况下，类条件密度可以采用多维变量的正态密度函数来模拟。

Ntou1232023-05-23 12:57:551

概率，请问y的概率密度怎么求

分享一种解法，应用公式法求解。由题设条件，X的概率密度fX(x)=2x，0<x<1、fX(x)=0，x为其它。又，Y=X/(1+X)，∴y=x/(1+x)=1-1/(1+x)。而，0<x<1，∴-1<-1/(1+x)<-1/2。∴0<y<1/2。由y=x/(1+x)得出，x=y/(1-y)。∴dx/dy=1/(1-y)²。∴应用公式法，Y的概率密度为fY(y)=fX(y)*丨dx/dy丨=2y/(1-y)³，0<y<1/2、fY(y)=0，y为其它。供参考。

FinCloud2023-05-23 12:57:551

概率密度函数是什么意思?

概率密度函数:在数学中，连续型随机变里的概率密度函数（在不至于混淆时可以简称为密度函数）是一个描述这个随机变里的输出值，在某个确定的取值点附近的可能性的函数。公式：其中入>0是分布的一个参数,常被称为率参数(rate par ameter)。即每单位时间内发生某事件的次数。指数分布的区间是[o, oo)。如果一个随机变里X呈指数分布，则可以写作:x~Exponential(入 )。分布：在概率论和统计学中，指数分布(Exponential distribution)是一种连续概率分布。指数分布可以用来表示独立随机事件发生的时间间隔，比如旅客进机场的时间间隔、中文维基百科新条目出现的时间间隔等等。许多电子产品的寿命分布一般服从指数分布。有的系统的寿命分布也可用指数分布来近似。它在可靠性研究中是最常用的一种分布形式。指数分布是伽玛分布和威布尔分布的特殊情况，产品的失效是偶然失效时，其寿命服从指数分布。

小白2023-05-23 12:57:551

如何计算边际概率密度？

根据变量的范围，对联合概率密度函数进行积分，得到Y积分的边际概率密度，得到X积分的边际概率密度如下：扩展资料：连续型随机变量的概率密度函数有如下性质：如果概率密度函数fX(x)在一点x上连续，那么累积分布函数可导，并且它的导数：由于随机变量X的取值 只取决于概率密度函数的积分，所以概率密度函数在个别点上的取值并不会影响随机变量的表现。更准确来说，如果一个函数和X的概率密度函数取值不同的点只有有限个、可数无限个或者相对于整个实数轴来说测度为0（是一个零测集），那么这个函数也可以是X的概率密度函数。连续型的随机变量取值在任意一点的概率都是0。作为推论，连续型随机变量在区间上取值的概率与这个区间是开区间还是闭区间无关。要注意的是，概率P{x=a}=0，但{X=a}并不是不可能事件。

肖振2023-05-23 12:57:551

概率密度函数与概率是什么关系？

概率密度函数是针对连续性随机变量而言的，假设对于连续性随机变量X，其分布函数为F(x)，概率密度为f(x)。可以按照下面的思路计算概率密度：由定义F(x)=∫[-∞,x]。f(y)dy可知F"(x)=f(x)，也就是分布函数的导数等于概率密度函数，所以你只需要在原来求出的分布函数基础上求导即可得到概率密度函数。分布函数是概率统计中重要的函数，正是通过它，可用数学分析的方法来研究随机变量。分布函数是随机变量最重要的概率特征，分布函数可以完整地描述随机变量的统计规律，并且决定随机变量的一切其他概率特征。

苏州马小云2023-05-23 12:57:551

概率与概率密度的区别

打个很简单的比方:现在在一个盒子里面有1-10000这样的数字,你随便在里面拿出一个数字,出现个位数的概率是9/10000,出现两位数的概率是9/1000,出现三位数的概率是90/1000出现四位数的概率是900/1000.出现五位数的概率是1/10000 你不难发现:出现四位数的概率最大,也就是说它的概率密度大,出现五位数的概率最小,也就是说它的概率密度小.概率密度的概念是:某种事物发生的概率占总概率(1)的比例,越大就说明密度越大. 概率密度是概率的时空分布,反映概率的大小分布情况

小白2023-05-23 12:57:551

概率密度和概率在本质上有何区别

概率密度等于一段区间(事件的取值范围)的概率除以该段区间的长度，百科上最清楚了。可以把概率密度想成水的密度，区间想成水的体积。那么一滴水落在某块水域的概率为，这块水域的面积乘以概率密度。

人类地板流精华2023-05-23 12:57:552

什么是概率密度函数？

概率密度函数是针对连续性随机变量而言的，假设对于连续性随机变量x，其分布函数为f(x)，概率密度为f(x)首先，对于连续性随机变量x，其分布函数f（x）应该是连续的，然而你给出的这个函数在x=-1，x=1点都不连续，所以是没有概率密度函数的，可能你在求解分布函数的时候求错了！如果f（x）求正确了，你可以按照下面的思路计算概率密度：由定义f(x)=∫[-∞,x]f(y)dy可知f"(x)=f(x)，也就是分布函数的导数等于概率密度函数，所以你只需要在原来求出的分布函数基础上求导即可得到概率密度函数。希望对你有帮助，如果满意请采纳！

康康map2023-05-23 12:57:551

概率密度与分布函数的关系是什么？

概率密度函数图形是有“界”的（若无界则不可积，即其分布会不存在），而分布函数图形是无界的。　　从数学上看，分布函数F(x)=P(X<=x)　　概率密度f(x)是F(x)在x处的关于x的一阶导数，即变化率。如果在某一x附近取非常小的一个邻域Δx，那么，随机变量X落在(x, x+Δx)内的概率约为f(x)Δx，即P(x<X< x+Δx)　　换句话说，概率密度f(x)是X落在x处“单位宽度”内的概率。“密度”一词可以由此理解。

康康map2023-05-23 12:57:551

概率密度函数的性质

非负性。非负性：f（x）≥0，x∈（-∞，+∞）。规范性：∫f(x)dx=1。这两条基本性质可以用来判断一个函数是否为某一连续型随机变量的概率密度函数。单纯的讲概率密度没有实际的意义，它必须有确定的有界区间为前提。可以把概率密度看成是纵坐标，区间看成是横坐标，概率密度对区间的积分就是面积，而这个面积就是事件在这个区间发生的概率，所有面积的和为1。所以单独分析一个点的概率密度是没有任何意义的，它必须要有区间作为参考和对比。

康康map2023-05-23 12:57:551

什么是概率密度函数

设二维随机向量(X,Y)的分布函数为F(x,y).如果存在一个非负函数f(x,y),使得对任意实数x,y,总有则称(X,Y)为连续型随机向量概率密度函数,简称概率密度.

bikbok2023-05-23 12:57:551

基础化学 概率与概率密度有什么区别？

打个很简单的比方:现在在一个盒子里面有1-10000这样的数字,你随便在里面拿出一个数字,出现个位数的概率是9/10000,出现两位数的概率是9/1000,出现三位数的概率是90/1000出现四位数的概率是900/1000.出现五位数的概率是1/10000 你不难发现:出现四位数的概率最大,也就是说它的概率密度大,出现五位数的概率最小,也就是说它的概率密度小.概率密度的概念是:某种事物发生的概率占总概率(1)的比例,越大就说明密度越大.概率密度是概率的时空分布,反映概率的大小分布情况

豆豆staR2023-05-23 12:57:551

概率论 随机变量的密度函数是什么?

连续型随机变量概率分布的讨论是在某个区间上来讨论的，在任何一个定点的概率都是零。而密度函数是来描述连续型随机变量在某点附近取值的密集程度。比如英语考试成绩服从均值为85的正态分布，正态分布的密度函数是在85处取到最大值，也就是表明成绩在85分附近的考生最多。而均匀分布指的是在某个区间上随机变量取值是均等的，比如公交车每个整点10分钟一趟从总站开出，你早上6点30到6点45随机地到车站乘车，到达时间就是一个随机变量，并且是服从均匀分布的，密度函数就是1/15，问你等候时间不超过4分钟的概率是多少？也就是求密度函数在6点36到6点40上的积分，即P=4/15.所以，连续型随机变量在某个区间上的概率，就是密度函数在这个区间上的积分.

西柚不是西游2023-05-23 12:57:551

概率密度函数的性质

非负性：f（x）≥0，x∈（-∞，+∞）。规范性：∫f(x)dx=1。这两条基本性质可以用来判断一个函数是否为某一连续型随机变量的概率密度函数。在数学中，连续型随机变量的概率密度函数（在不至于混淆时可以简称为密度函数）是一个描述这个随机变量的输出值，在某个确定的取值点附近的可能性的函数。 而随机变量的取值落在某个区域之内的概率则为概率密度函数在这个区域上的积分。当概率密度函数存在的时候，累积分布函数是概率密度函数的积分。概率密度函数一般以小写标记。 单纯的讲概率密度没有实际的意义，它必须有确定的有界区间为前提。可以把概率密度看成是纵坐标，区间看成是横坐标，概率密度对区间的积分就是面积，而这个面积就是事件在这个区间发生的概率，所有面积的和为1。所以单独分析一个点的概率密度是没有任何意义的，它必须要有区间作为参考和对比。

CarieVinne 2023-05-23 12:57:551

概率如何表示?

表示方法如下:只有A发生 [即A发生, B,C不发生] : A (1-B) (1-C)只有B发生 [即B发生, A,C不发生] : (1-A) B (1-C)只有C发生 [即C发生, A,B不发生] : (1-A) (1-B) CABC 同时发生 : ABC不多于一个事件发生:  A (1-B) (1-C) + (1-A) B (1-C) + (1-A) (1-B) C不多于两个事件发生 : 1- ABC概率论是研究随机现象数量规律的数学分支。随机现象是相对于决定性现象而言的。在一定条件下必然发生某一结果的现象称为决定性现象。例如在标准大气压下，纯水加热到100℃时水必然会沸腾等。随机现象则是指在基本条件不变的情况下，每一次试验或观察前，不能肯定会出现哪种结果，呈现出偶然性。例如，掷一硬币，可能出现正面或反面。随机现象的实现和对它的观察称为随机试验。随机试验的每一可能结果称为一个基本事件，一个或一组基本事件统称随机事件，或简称事件。典型的随机试验有掷骰子、扔硬币、抽扑克牌以及轮盘游戏等。事件的概率是衡量该事件发生的可能性的量度。虽然在一次随机试验中某个事件的发生是带有偶然性的，但那些可在相同条件下大量重复的随机试验却往往呈现出明显的数量规律。

kikcik2023-05-23 12:57:541

概率，几率，频率各是什么意思

概率，又称或然率、机会率、机率（几率）或可能性，它是概率论的基本概念。概率是对随机事件发生的可能性的度量，一般以一个在0到1之间的实数表示一个事件发生的可能性大小。越接近1，该事件更可能发生；越接近0，则该事件更不可能发生。几率就是概率。频率与概率是不同概念。频率，是单位时间内完成周期性变化的次数，是描述周期运动频繁程度的量。

gitcloud2023-05-23 12:57:541

概率的公式是怎么计算的？

1、A52是以下面的数（5）开始乘4乘3……所乘数的个数为上面的数（2）.如A73=7×6×5=2102、C52=A52÷2！，即这个组合数（C52）的排列数（A52）除以上面那个数（2）的阶乘（2×1）.如C73=A73÷3！=（7×6×5）÷（3×2×1）=35另外，C52=C53，即若两数之和为下面那个数（m+n=5），则C5m=C5n

此后故乡只2023-05-23 12:57:541

什么叫概率?

【概率的定义】 随机事件出现的可能性的量度。概率论最基本的概念之一。人们常说某人有百分之多少的把握能通过这次考试，某件事发生的可能性是多少，这都是概率的实例。 ■概率的频率定义 随着人们遇到问题的复杂程度的增加，等可能性逐渐暴露出它的弱点，特别是对于同一事件，可以从不同的等可能性角度算出不同的概率，从而产生了种种悖论。另一方面，随着经验的积累，人们逐渐认识到，在做大量重复试验时，随着试验次数的增加，一个事件出现的频率，总在一个固定数的附近摆动，显示一定的稳定性。R.von米泽斯把这个固定数定义为该事件的概率，这就是概率的频率定义。从理论上讲，概率的频率定义是不够严谨的。A.H.柯尔莫哥洛夫于1933年给出了概率的公理化定义。 ■概率的严格定义 设E是随机试验，S是它的样本空间。对于E的每一事件A赋于一个实数，记为P(A)，称为事件A的概率。这里P(·)是一个集合函数，P(·)要满足下列条件： （1）非负性：对于每一个事件A，有P(A)≥0; （2）规范性：对于必然事件S，有P(S)=1;

kikcik2023-05-23 12:57:541

哪位有排列组合概率方面的公式

1．排列及计算公式 从n个不同元素中,任取m(m≤n)个元素按照一定的顺序排成一列,叫做从n个不同元素中取出m个元素的一个排列；从n个不同元素中取出m(m≤n)个元素的所有排列的个数,叫做从n个不同元素中取出m个元素的排列数,用符号 p(n,m)表示.p(n,m)=n(n-1)(n-2)……(n-m+1)= n!/(n-m)!(规定0!=1).2．组合及计算公式 从n个不同元素中,任取m(m≤n)个元素并成一组,叫做从n个不同元素中取出m个元素的一个组合；从n个不同元素中取出m(m≤n)个元素的所有组合的个数,叫做从n个不同元素中取出m个元素的组合数.用符号 c(n,m) 表示.c(n,m)=p(n,m)/m!=n!/((n-m)!*m!)；c(n,m)=c(n,n-m); 3．其他排列与组合公式 从n个元素中取出r个元素的循环排列数＝p(n,r)/r=n!/r(n-r)!.n个元素被分成k类,每类的个数分别是n1,n2,...nk这n个元素的全排列数为 n!/(n1!*n2!*...*nk!).k类元素,每类的个数无限,从中取出m个元素的组合数为c(m+k-1,m).排列（Pnm(n为下标,m为上标)） Pnm=n×（n-1）.（n-m+1）；Pnm=n!/（n-m）!（注：!是阶乘符号）；Pnn（两个n分别为上标和下标） =n!；0!=1；Pn1（n为下标1为上标）=n 组合（Cnm(n为下标,m为上标)） Cnm=Pnm/Pmm ；Cnm=n!/m!（n-m）!；Cnn（两个n分别为上标和下标） =1 ；Cn1（n为下标1为上标）=n；Cnm=Cnn-m

gitcloud2023-05-23 12:57:542

高等数学问题,条件概率(急)要用条件概率的方法算

设甲第一次不能击落乙的事件a，则p(a)=0.8;乙击落甲的事件为bp(b|a)表示在a发生的情况下b发生的概率，p(a|b)=0.3根据p(ab)=p(b|a)×p(a)=0.24第二问，设甲第一次击落乙的事件为c，乙击落甲的事件为d，甲第二次击落乙的事件为f则乙被击落有两种可能：1，第一次被甲击落，p(第一次被甲击落)=p(c)=0.2p(第二次被甲击落)=(1-p(c))×(1-p(d))×p(f)=0.224p(乙被击落）=p(第一次被甲击落)+p(第二次被甲击落)=0.424

mlhxueli 2023-05-23 12:57:541

条件概率公式 P(A|B)= P(AB)/P(B)是怎么推出来的？？

这样想：AB都发生的概率就是B发生的概率乘以B发生的情况下A发生的概率，即就是P(A|B)*P(B)=P(AB)其实也等于P(B|A)*P(A)所以P(A|B)=P(AB)/P(B)，P(B|A)=P(AB)/P(A)只要想通就好了！！

拌三丝2023-05-23 12:57:541

条件概率怎么理解

条件概率怎么理解如下：1:样本空间，随机事件E的所有基本结果组成的集合为E的样本空间。样本空间的元素称为样本点或基本事件。2:随机事件：随机事件是在随机试验中，可能出现也可能不出现，而在大量重复试验中具有某种规律性的事件叫做随机事件(简称事件)。随机事件通常用大写英文字母A、B、C等表示。随机试验中的每一个可能出现的试验结果称为这个试验的一个样本点，记作ωi。全体样本点组成的集合称为这个试验的样本空间，记作Ω．即Ω={ω1，ω2，…，ωn，…}。仅含一个样本点的随机事件称为基本事件，含有多个样本点的随机事件称为复合事件。3:随机试验（random experiment）是在相同条件下对某随机现象进行的大量重复观测。开展统计分析的基础。概率统计需要对某随机现象进行大量的重复观测，或在相同条件下重复试验，观察其结果，才能获得统计规律性的认识。任何随机试验都包含试验条件和试验结果两个方面。试验条件必须相同，而试验结果具有随机性。所以，随机试验具有以下特点：（1）在试验前不能断定其将发生什么结果，但可明确指出或说明试验的全部可能结果是什么；（2）在相同的条件下试验可大量地重复；（3）重复试验的结果是以随机方式或偶然方式出现的。

u投在线2023-05-23 12:57:541

条件概率公式是什么意思?

AB上面加一个横杠表示该事件不发生的概率。求出事件发生的概率后用1减去事件发生的概率即可。1、先求P(A∩B)根据之前条件概率公式的变形：P(A∩B) = P(A) × P(B|A)。2、再求P(B)事件B有两种发生方式：与事件A一起发生，不与事件A一起发生。即可以利用下式求出P(B)：P(B) = P(A∩B) + P(A′∩B)。加法法则：定理：设A、B是互不相容事件（AB=φ），则：P（A∪B）=P（A）+P（B）-P（AB）推论1：设A1、 A2、…、 An互不相容，则：P(A1+A2+...+ An)= P(A1) +P(A2) +…+ P(An)推论2：设A1、 A2、…、 An构成完备事件组，则：P(A1+A2+...+An)=1条件概率计算公式：当P(A)>0，P(B|A)=P(AB)/P(A)。当P(B)>0，P(A|B)=P(AB)/P(B)。

CarieVinne 2023-05-23 12:57:541

条件概率三大公式

　　条件概率三大公式有：乘法公式，全概公式，贝叶斯公式。条件概率是指事件A在另外一个事件B已经发生条件下的发生概率。条件概率表示为：P（A|B），读作“在B的条件下A的概率”。 　　条件概率可以用决策树进行计算。条件概率的谬论是假设P(A|B)大致等于P(B|A)。数学家JohnAllenPaulos在其《数学盲》一书中指出医生、律师以及其他受过很好教育的非统计学家经常会犯这样的错误。这种错误可以通过用实数而不是概率来描述数据的方法来避免。

kikcik2023-05-23 12:57:541

条件概率与无条件概率的区别

1、所求条件不一样：条件概率是在已知条件下所求的概率，无条件概率则没有限制条件。2、概念不一样：条件概率是指事件A在另外一个事件B已经发生条件下的发生概率。条件概率表示为：P（A|B），读作“在B的条件下A的概率”。若只有两个事件A，B，那么，  。无条件概率反映随机事件出现的可能性（likelihood)大小。随机事件是指在相同条件下，可能出现也可能不出现的事件。3、性质不一样：条件概率：设A，B 是两个事件，且A不是不可能事件，则称  为在事件A发生的条件下，事件B发生的条件概率。一般地，  ，且它满足以下三条件：非负性；规范性；可列可加性。无条件概率：性质1：P(Φ)=0；性质2：（有限可加性）当n个事件A1,?,An两两互不相容时：　P(A1∪...∪An)=P(A1)+...+P(An)；性质3：对于任意一个事件A：P(A)=1-P(非A)；性质4：当事件A,B满足A包含于B时：P(B-A)=P(B)-P(A)，P(A)≤P(B)；性质5：对于任意一个事件A，P(A)≤1；性质6：对任意两个事件A和B，P(B-A)=P(B)-P(A∩B)；性质7：（加法公式）对任意两个事件A和B，P(A∪B)=P(A)+P(B)-P(A∩B)。参考资料来源：百度百科--条件概率

小菜G的建站之路2023-05-23 12:57:541

条件概率

你说条件概率的反面应该是对立事件，集合论的术语叫事件的逆或补，它取决于基本事件的集合，如果基本事件的集合是：对目标射击两次所有可能的结果，那么有（中-中）、（中-不中）、（不中-中）、（不中-不中），你说的就是第三种，其对立事件是其余三种的集合。

苏萦2023-05-23 12:57:541

概率密度怎么求

具体回答如图：事件随机发生的机率，对于均匀分布函数，概率密度等于一段区间(事件的取值范围)的概率除以该段区间的长度，它的值是非负的，可以很大也可以很小。扩展资料：设随机变量X具有概率密度fX(x)，-∞<x<∞，由设函数g(x)处处可导且恒有g"(x)>0（或恒有g"(x)<0），则Y=g(X)是连续型随机变量。把概率密度看成是纵坐标，区间看成是横坐标，概率密度对区间的积分就是面积，而这个面积就是事件在这个区间发生的概率，所有面积的和为1。所以单独分析一个点的概率密度是没有任何意义的，它必须要有区间作为参考和对比。随机变量在不同的条件下由于偶然因素影响，可能取各种不同的值，故其具有不确定性和随机性，但这些取值落在某个范围的概率是一定的，此种变量称为随机变量。随机变量可以是离散型的，也可以是连续型的。参考资料来源：百度百科——概率密度

真颛2023-05-23 12:57:541

概率与密度的关系是什么?

设：概率分布函数为：F(x)概率密度函数为：f(x)二者的关系为：f(x) = dF(x)/dx即：密度函数f 为分布函数 F 的一阶导数。或者分布函数为密度函数的积分。定义分布函数，是因为在很多情况下，我们并不想知道在某样东西在某个特定的值的概率，顶多想知道在某个范围的概率，于是，就有了分布函数的概念。而概率密度，如果在x处连续的话。就是分布函数F(x)对x求导，反之，知道概率密度函数，通过负无穷到x的积分，也可以求得分布函数。             概率密度：单纯的讲概率密度没有实际的意义，它必须有确定的有界区间为前提。可以把概率密度看成是纵坐标，区间看成是横坐标，概率密度对区间的积分就是面积，而这个面积就是事件在这个区间发生的概率，所有面积的和为1。所以单独分析一个点的概率密度是没有任何意义的，它必须要有区间作为参考和对比。以上内容参考：百度百科-概率密度

Chen2023-05-23 12:57:541

概率密度

概率密度（Probability Density），指事件随机发生的几率。概率密度等于一段区间(事件的取值范围)的概率除以该段区间的长度，它的值是非负的，可以很大也可以很小。单纯的讲概率密度没有实际的意义，它必须有确定的有界区间为前提。可以把概率密度看成是纵坐标，区间看成是横坐标，概率密度对区间的积分就是面积，而这个面积就是事件在这个区间发生的概率，所有面积的和为1。所以单独分析一个点的概率密度是没有任何意义的，它必须要有区间作为参考和对比。概率密度的物理概念：电子运动的状态有波函数Ψ来描述，|Ψ|²表示电子在核外空间某处单位体积内出现的概率，即概率密度。处于不同运动状态的电子，它们的|Ψ|各不相同，|Ψ|²当然也不同。密度大则事件发生的分布情况多，反之亦然。若用黑点的疏密程度来表示各个电子概率密度的大小，则|Ψ|²大的地方黑点较密，其概率密度大，反之亦然。在原子核外分布的小黑点，好像一团带负电的云，把原子核包围起来，人们称它为电子云。

meira2023-05-23 12:57:541

一道关于几何分布的概率论题

此题分析如下：先做此题的一个简化版：设Y1为从12张卡片中放回抽取，直到抽出A，B，C其中任何一个为止的次数。那么显然 Y1满足几何分布 ：其中p1为抽中目标牌ABC的成功率，即3/12=1/4则右几何分布的期望公式可得那么此题的X和Y1是什么关系呢？想下载抽出A，B，C中任何一个后，无论是A，B，C中的哪一个，因为对称性，对X的大小是没有影响的。不妨设先抽出的是C。那么第二阶段，设Y2为从12张卡片中放回抽取，直到抽出A，B中任何一个为止的次数。同理：不妨设第二阶段抽中的是B。第三阶段，设Y3为从12张卡片中放回抽取，直到抽出A的次数。同理：X可以分为上述三个阶段分别抽取的次数，即：

西柚不是西游2023-05-23 12:57:531

几何分布的概率密度

几何分布是帕斯卡分布当r=1时的特例。 在伯努利试验中，成功的概率为p，若ξ表示出现首次成功时的试验次数，则ξ是离散型随机变量，它只取正整数，且有P(ξ=k)=(1-p)的(k-1)次方乘以p (k=1，2，…，0<p<1)，此时称随机变量ξ服从几何分布。它的期望为1/p，方差为(1-p)/(p的平方)。电子运动的状态有波函数Ψ来描述，|Ψ|²表示电子在核外空间某处单位体积内出现的概率，即概率密度。处于不同运动状态的电子，它们的|Ψ|各不相同，|Ψ|²当然也不同。密度大则事件发生的分布情况多，反之亦然。若用黑点的疏密程度来表示各个电子概率密度的大小，则|Ψ|²大的地方黑点较密，其概率密度大，反之亦然。在原子核外分布的小黑点，好像一团带负电的云，把原子核包围起来，人们称它为电子云。

小菜G的建站之路2023-05-23 12:57:521

指数分布的概率密度是什么？

指数分布的概率密度是指数函数是重要的基本初等函数之一。一般地，y=ax函数(a为常数且以a>0，a≠1)叫做指数函数，函数的定义域是 R 。注意，在指数函数的定义表达式中，在ax前的系数必须是数1，自变量x必须在指数的位置上，且不能是x的其他表达式，否则，就不是指数函数。细胞的分裂是一个很有趣的现象，新细胞产生的速度之快是十分惊人的。例如，某种细胞在分裂时，1个分裂成2个，2个分裂成4个，因此，理想条件下第x次分裂得到新细胞数y与分裂次数x的函数关系式即为：这个函数便是指函数的形式，且自变量为幂指数，我们下面来研究这样的函数。

u投在线2023-05-23 12:57:371

指数分布的概率密度是什么?

指数分布的概率密度是指数函数是重要的基本初等函数之一。其中λ＞0是分布的一个参数，常被称为率参数，即每单位时间发生该事件的次数。指数分布的区间是［0,∞）。如果一个随机变量X呈指数分布，则可以写作：X ~ Exponential（λ）。分布：在概率论和统计学中，指数分布（Exponential distribution）是一种连续概率分布。指数分布可以用来表示独立随机事件发生的时间间隔，比如旅客进机场的时间间隔、中文维基百科新条目出现的时间间隔等等。许多电子产品的寿命分布一般服从指数分布。有的系统的寿命分布也可用指数分布来近似。它在可靠性研究中是最常用的一种分布形式。指数分布是伽玛分布和威布尔分布的特殊情况，产品的失效是偶然失效时，其寿命服从指数分布。指数分布可以看作当威布尔分布中的形状系数等于1的特殊分布，指数分布的失效率是与时间t无关的常数，所以分布函数简单。

wpBeta2023-05-23 12:57:371

概率论里的指数分布是什么意思

陶小凡2023-05-23 12:57:362

【大学概率统计】指数分布和卡方分布如何转换

能问一下你这个题从哪里找的嘛？

gitcloud2023-05-23 12:57:364

【大学概率统计】指数分布和卡方分布如何转换

如果x服从指数分布，那么[x]就服从几何分布。[x]是x取整的意思。一般概率统计中有关于指数分布和泊松分布的关系和演化，几何分布与指数分布如何互相演变，几何分布与指数分布之间好像也没有什么深刻的关联。分布函数：f(x)=0.5exp(-0.5x)P{X>=2}=（从2到无穷大的积分）f(x)dx=1/e注意指数分布“永远年轻”，即：P{X>=10|X>=9}=P{X>=1}=（从1到无穷大的积分）f(x)dx=e^(-0.5)扩展资料：常常把一个式子中独立变量的个数称为这个式子的“自由度”，确定一个式子自由度的方法是：若式子包含有 n 个变量，其中k 个被限制的样本统计量，则这个表达式的自由度为 n-k。比如中包含ξ1，ξ2，…，ξn这 n 个变量，其中ξ1-ξn-1相互独立，ξn为其余变量的平均值，因此自由度为 n-1。参考资料来源：百度百科-卡方分布

豆豆staR2023-05-23 12:57:361

概率论中X～E(λ)属于什么分布及其特点？

指数分布，可以用来表示独立随机事件发生的时间间隔。指数分布的参数为λ，则指数分布的期望为1/λ，方差为(1/λ)的平方。

拌三丝2023-05-23 12:57:362

指数分布的概率密度

概率密度函数：在数学中，连续型随机变量的概率密度函数（在不至于混淆时可以简称为密度函数）是一个描述这个随机变量的输出值，在某个确定的取值点附近的可能性的函数。 公式 其中λ>0是分布的一个参数，常被称为率参数(rate parameter)。即每单位时间内发生某事件的次数。指数分布的区间是[0,∞)。如果一个随机变量X呈指数分布，则可以写作:X~Exponential(λ)。

meira2023-05-23 12:57:341

指数分布的条件概率公式

P(x>5 | x>3) = P(x >5,x>3) / P(x>3) = P(x>5) / P(x>3). 而P(x>3) = p(x)在[0,3]之间的积分,P(x>5) = p(x)在[0,5]之间的积分.计算得到下面结果 P(x>3) = 1-e^(-3),P(x>5) = 1-e^(-5). 所以所求条件概率的最终结果为 (1-e^(-5)) / (1-e^(-3)).

北营2023-05-23 12:57:341

概率论(指数分布)

指数分布中的λ其实就是数学期望的倒数，也可以理解为均值的倒数。

无尘剑 2023-05-23 12:57:341

二项分布概率公式怎么理解

二项分布概率公式的理解是n是试验次数，X表示随机试验的结果，k是指定事件发生的次数，p是指定事件在一次试验中发生的概率，二项分布是由伯努利提出的概念，指的是重复n次独立的伯努利试验。在概率论和统计学中，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。一般的二项分布是n次独立的伯努利试验的和。它的期望值和方差分别等于每次单独试验的期望值和方差的和。

余辉2023-05-23 12:57:321

概率论 两点分布与二项分布有什么区别?

两点分布是一次实验. 成功的概率是p,失败的概率是1-p 二项分布是n次实验 每次实验服从两点分布：成功概率为p,失败概率为1-p B(n,p) 两点分布也就是B(1,p)

ardim2023-05-23 12:57:321

二项分布的概率密度函数怎么求？

EX拔=EX，DX拔=DX/n∵随机变量X服从二项分布X～B（n，p），且E（X）=3，D（X）=2，∴E（X）=3=np，①D（X）=2=np（1-p）②①与②相除可得1-p=  23 ∴p= 13 ，n=9图形特点对于固定的n以及p，当k增加时，概率P{X=k}先是随之增加直至达到最大值，随后单调减少。可以证明，一般的二项分布也具有这一性质，且:当（n+1）p不为整数时，二项概率P{X=k}在k=[(n+1)p]时达到最大值；当（n+1）p为整数时，二项概率P{X=k}在k=(n+1)p和k=(n+1)p-1时达到最大值。

NerveM 2023-05-23 12:57:321

二项分布概率公式

二项分布概率公式：P（X=k）=C（n，k）（p^k）*（1-p）^（n-k）。在n次独立重复的伯努利试验中，设每次试验中事件A发生的概率为p。用X表示n重伯努利试验中事件A发生的次数，则X的可能取值为0，1，…，n，且对每一个k（0≤k≤n），事件{X=k}即为“n次试验中事件A恰好发生k次”，随机变量X的离散概率分布即为二项分布。概率，亦称“或然率”，它是反映随机事件出现的可能性（likelihood）大小。随机事件是指在相同条件下，可能出现也可能不出现的事件。例如，从一批有正品和次品的商品中，随意抽取一件，“抽得的是正品”就是一个随机事件。设对某一随机现象进行了n次试验与观察，其中A事件出现了m次，即其出现的频率为m/n。经过大量反复试验，常有m/n越来越接近于某个确定的常数（此论断证明详见伯努利大数定律）。该常数即为事件A出现的概率，常用P（A）表示。

ardim2023-05-23 12:57:301

偏度是什么意思？在概率中有什么使用价值

金融数据的尖峰厚尾特征是相比较标准正态分布来说的，标准正态分布的偏度为0，峰度为3，通常做实证分析时，会假设金融数据为正态分布，这样方便建模分析，但是实证表明，很多数据并不符合正态分布

北有云溪2023-05-22 22:50:171

股价正态分布的概率和偏度有关吗

股价正态分布的概率和偏度有关。根据查询相关资料信息显示，最长达到协议价的可能性越大，最短则越小。

阿啵呲嘚2023-05-22 22:50:161

求大神解概率论题目，证明服从大数定律。

阿啵呲嘚2023-05-22 22:50:081

概率论中大数定理

概率论历史上第一个极限定理属于伯努利，后人称之为“大数定律”。概率论中讨论随机变量序列的算术平均值向常数收敛的定律。概率论与数理统计学的基本定律之一，又称弱大数理论。大数定律(law of large numbers)，又称大数定理[1] ，是一种描述当试验次数很大时所呈现的概率性质的定律。但是注意到，虽然通常最常见的称呼是大数“定律”，但是大数定律并不是经验规律，而是严格证明了的定理。有些随机事件无规律可循，但不少是有规律的，这些“有规律的随机事件”在大量重复出现的条件下，往往呈现几乎必然的统计特性，这个规律就是大数定律。确切的说大数定律是以确切的数学形式表达了大量重复出现的随机现象的统计规律性，即频率的稳定性和平均结果的稳定性，并讨论了它们成立的条件。[2] 简单地说，大数定理就是“当试验次数足够多时，事件出现的频率无穷接近于该事件发生的概率”。该描述即贝努利大数定律。

wpBeta2023-05-22 22:50:071

概率模型（三）大数定律：偶然中的必然

查理芒格说：“一个人只要掌握80到90个思维模型，就能够解决90%的问题。”这是老锦关于思维模型的第8篇文章（No. 3 概率模型）。 在上一篇文章《概率模型（二）福利彩票的那些坑，你也中招了吗？》末尾，我给大家留一个思考题。 小明和小东研究了最近100期的双色球蓝球的走势图，发现号码5出现的了20次，号码1只出现了2次。 小明说：从过去100期的5号球的表现，他判断接下来5号球出现的概率应该比别的号码更大。 小东说：从理论上讲，每个数字出现的概率都是1/16。号码1在过去100期出现的频次更少，因此，接下来号码1出现的概率将更高。 小明和小东说得都挺有道理的，你觉得到底谁说得对呢？你get到了吗？ 正确的答案是：小明和小东都错了。 根据上一篇文章所学的知识，我们知道小明和小东，都犯了同一个错误：把独立随机事件错误地理解成关联事件。 16选1的双色球蓝色球的号码，每一次摇奖都是独立的随机事件。 每一次摇奖结果每个数字出现的概率总是1/16，不因为前面几期（无论是5期还是1万期）的开奖结果而改变。 然而，你可能不知道，这里小东还犯了另一个赌徒缪误：误用大数定律。 什么是误用大数定律？ 别急，这就是我们今天要学习的新知识： 大数定律及大数定律误用。1.大数定律是什么？ 大数定律：当随机事件发生的次数足够多时，随机事件发生的频率趋近于预期的概率。以抛硬币为例。 一枚理想对称的硬币，抛掷的结果，正面朝上，记为1；反面朝上，记为0。我们知道，每一次抛掷，1和0出现的概率均为1/2。 当我们进行n次抛掷实验后，得到1的次数为n（1），比值P（1）=n（1）/n，叫作1出现的频率。 1出现的频率并不一定等于概率（1/2）。但是，当n逐渐增大时，频率就会逐渐趋近于1/2。 也就是说， 随着实验次数增大，频率趋近于概率，这就是大数定律。2.大数定律误用 那么，大数定律误用是什么呢？我们就以思考题中的小东为案例进行分析吧！ 案例： 小明和小东研究了最近100期的双色球蓝球的走势图，发现号码5出现的了20次，号码1只出现了2次。 小东说：从理论上讲，每个数字出现的概率都是1/16。号码1在过去100期出现的频次更少，因此，接下来号码1出现的概率将更高。根据大数定律，随着实验次数增大，号码1出现的频率会最终趋近于它的预期概率1/16。 小东说的不就是这么回事吗？ 错！ 小东这里犯的错误是： a.把短期频率当成长期概率； 频率V.S.概率频率不一定等于概率。 频率取决于多次实验后的结果；而概率是一个极限值。 案例中，小东错把最近100-200期号码的短期频率当成了长期的概率。b.把无限的情况当成有限的情况来分析。 大样本区间V.S.小样本区间 大数定律能够适用的是大样本区间。 问题在于，多少次实验才算“足够多”。答案是：实验的次数是理论上的无穷大，实际中难以定论。 对于双色球蓝色球而言，100期乃至10000期的走势图都只是小样本区间。 小样本区间的频率分布不能等同于大样本区间的概率分布。事实上，任何一段有限次的试验得到的频率对于足够多次试验的频率几乎没有什么影响。大数定律说的是总频率趋近于概率值，如上图所示，小样本区间实验的结果并不影响最后趋近的概率。3.总结 a.大数定律：当随机事件发生的次数足够多时，发生的频率趋近于预期的概率。 b.频率不一定等于概率。 当实验次数足够多时，事件发生的频率终究会趋向于它的概率。 c.大数定律能够适用的是大样本区间。 实验的次数是理论上的无穷大，实际中难以定论。 d. 看一百期的彩票走势图，其实是对小样本区间历史数据的归纳，不适用大数定律，不足以对未来作出正确的判断。4.思考题 你知道墨菲定律吗？ 墨菲定律：凡事有可能会出错，就一定会出错。 换言之，如果暂时没有出错，也只是时间的问题。 这个跟大数定律有没有关系呢？ 快来用今天学到的知识来分析一下吧！

Ntou1232023-05-22 22:50:071

久赌必赢的概率学原理是什么？

久赌必输是概率学原理中的“赌场定理”。它指出，无论赌场采用何种方式发牌或摇骰子，也无论玩家以何种方式下注，长期来看，赌场总能从中获得利润而玩家总会亏损。这是因为赌场的赔率总是略低于实际中奖概率，这样一来，玩家就需要赢得比赔率更多的游戏才能得到盈利，而这在长时间内是非常不可能的。因此，久赌必赢这种想法是错误的，是一种场会随时间和运气的影响，从而产生盈亏的游戏。

FinCloud2023-05-22 22:50:072