【概率论】3-4:二维分布(Bivariate Distribution)
title: 【概率论】3-4:二维分布(Bivariate Distribution)
categories:
- Mathematic
- Probability
keywords: - Discrete Joint Distribution
- 离散联合分布
- Continuous Joint Distribution
- 连续联合分布
- Mixed Bivariate Distribution
- 混合分布
- Bivariate Cumulative Distribution Functions
- 二维累计分布
toc: true
date: 2018-02-07 09:35:57

Abstract: 本文主要介绍双变量的分布情况,以及其中的一些有用的性质
Keywords: Discrete Joint Distribution,Continuous Joint Distribution,Mixed Bivariate Distribution,Bivariate Cumulative Distribution Functions
开篇废话
今天的废话还是想劝诫自己也劝诫那些看过我的博客和希望学有所成的人,学习也好,开发也好,投资也好,最忌急功近利,想一年翻十倍,有可能,但是概率小到报表,到后面学到具体的一些分布的时候,就知道这个方差有多大,人生需要经历,经历了就明白了,感谢周围所有的人,帮助过我们的,让我们受到人们,他们做的所有都在促进我们成长,一步一个脚印,慢就是稳,稳就是快。
本文我们介绍两个变量的分布,数学的两大分支,理论数学和应用数学,这两者没有明确的界限,不管什么理论,只有应用了以后才能推动社会进步,同时存进新的理论形成,所以,两者没有什么主次,都是重要的,概率论的应用性极强,我们不断学习,知识逐渐变得复杂,这个目的不是为了复杂而复杂,而是为了接近真相,我们生活中很少简单单变量的事件,出了扔硬币,甚至中国国粹打麻将扔骰子都是一次扔两个,那么就有了两个随机变量组合的问题,当然你也可以发明一个一边扔骰子一边扔硬币的游戏。
我们不断地复杂模型,就是为了去更好的描述实际情况,而简单的模型所能模拟的情况,多半是我们自己为了附会模型而创造的。
Joint Distribution
对于双变量,我们有下面这些组合:
Bivariate={DiscreteDiscrete,DiscreteContinuousContinuous,ContinuousHybridDiscrete,Continuous
\text{Bivariate}=
\begin{cases}
Discrete & \text{Discrete,Discrete}\\
Continuous & \text{Continuous,Continuous}\\
Hybrid & \text{Discrete,Continuous}
\end{cases}
Bivariate=⎩⎪⎨⎪⎧DiscreteContinuousHybridDiscrete,DiscreteContinuous,ContinuousDiscrete,Continuous
学习概率从一开始我们就是按照先离散后连续的方式逐步进行,像上台阶一样,那么我们二维随机变量也从离散开始。
Definition Joint/Bivariate Distribution:Let XXX and YYY be random varibales.The joint distribution or bivariate distribution of XXX and YYY is the collection of all probabilities of the form Pr[(X,Y)∈C]Pr[(X,Y)\in C]Pr[(X,Y)∈C] for all sets CCC of pairs of real numbers such that (X,Y)∈C{(X,Y)\in C}(X,Y)∈C is an event
再次回忆随机变量(函数),和样本空间(集合)之间的关系,随机变量是一个函数,把样本空间上的样本点映射到实数,那么如果有两个样本空间,那么这两个集合的笛卡尔积将会组成一个新的样本空间,这个新的样本空间产生的随机变量以及随机变量的分布就是联合分布
以上为节选内容,完整原文地址:https://www.face2ai.com/Math-Probability-3-4-Bivariate-Distribution转载请标明出处
原文地址2:https://www.tony4ai.com/Math-Probability-3-4-Bivariate-Distribution转载请标明出处
【概率论】3-4:二维分布(Bivariate Distribution)的更多相关文章
- 【概率论】3-5:边缘分布(Marginal Distribution)
title: [概率论]3-5:边缘分布(Marginal Distribution) categories: Mathematic Probability keywords: Marginal p. ...
- EDA cheat sheet
%config InlineBackend.figure_format = 'svg' 在jupyter notebook中使用这个命令绘制更清晰的图像,注意百分号后不能有空格. 1. Univari ...
- 【概率论】5-10:二维正态分布(The Bivariate Normal Distributions)
title: [概率论]5-10:二维正态分布(The Bivariate Normal Distributions) categories: - Mathematic - Probability k ...
- 【概率论】5-5:负二项分布(The Negative Binomial Distribution)
title: [概率论]5-5:负二项分布(The Negative Binomial Distribution) categories: - Mathematic - Probability key ...
- 【概率论】5-4:泊松分布(The Poisson Distribution)
title: [概率论]5-4:泊松分布(The Poisson Distribution) categories: - Mathematic - Probability keywords: - Po ...
- 【概率论】5-3:超几何分布(The Hypergeomtric Distribution)
title: [概率论]5-3:超几何分布(The Hypergeomtric Distribution) categories: - Mathematic - Probability keyword ...
- 【概率论】5-1:分布介绍(Special Distribution Introduction)
title: [概率论]5-1:分布介绍(Special Distribution Introduction) categories: - Mathematic - Probability keywo ...
- 【概率论】3-3:累积分布函数(Cumulative Distribution Function)
title: [概率论]3-3:累积分布函数(Cumulative Distribution Function) categories: Mathematic Probability keywords ...
- 正态分布(Normal distribution)又名高斯分布(Gaussian distribution)
正态分布(Normal distribution)又名高斯分布(Gaussian distribution),是一个在数学.物理及project等领域都很重要的概率分布,在统计学的很多方面有着重大的影 ...
随机推荐
- 关于微信小程序发布新版本后的提示用户更新的方法详解
当小程序发布新的版本后 ,用户如果之前访问过该小程序,通过已打开的小程序进入(未手动删除),则会检测新版本,提醒用户更新新的版本 话不多说,上代码 App({ onLaunch: function ( ...
- css3flex布局实现商品列表
首先看图 手机商场经常会有商品列表功能,这样其实可以用flex布局实现 注意两个地方: 1.商品列表平衡间距(flex布局的换行加两端对齐) 2.中间文字行数不一样,会出现下方留下空白,如何解决(fl ...
- pymsql及事务
MySQL知识点补充 1.去重 distinct select distinct name,age from t1; # 针对查找出来的结果整行(记录)进行去重,也就是相同行只保存一个 注意点:dis ...
- js如何获取数值
获取jsfunction返回的值1,首先,用初始化代码创建一个新的HTML5文件,如下所示.2,创建一个新的H1标记来接收JS中函数休闲鹿的返回值.3,创建一个新的脚本标记并在标记中创建一个新函数.函 ...
- S2-052
前言 S2-052的RCE漏洞和以前的有些不同,不再是ognl表达式注入了,而是xml反序列化漏洞导致的RCE(另外还有S2-055漏洞是fastjson的反序列化漏洞).我复现的时候遇到一个坑,导致 ...
- RAII Theory && auto_ptr
RAII(Resource Acquisition is Initialization),也称为"资源获取即初始化",是C++语言的一种管理资源,避免泄露的惯用法. C++标准保证 ...
- K2 BPM_携手捷普:让流程立于云端,臻于至上_全球领先的工作流引擎
在工业4.0地催化下,新一代信息技术与高科制造业深度融合,正在引发影响深远的产业变革,形成了新的生产方式.产业形态.商业模式和经济增长点. 捷普作为世界上最大型的电子制造服务公司之一,正站在新的历史发 ...
- EditPlus使用技巧
1.p{$$}*10 按ctrl+E 自动 填写10行 P标签. $表示数字,$$表示2位数... p{b$}*10 2.cltr +j 复制当前行. 3.自动填充开启. --------锚 ...
- Netty4实现JTT809对接
网上的使用的netty版本过老,最近自己接触到这一块,重新写了一个 服务器流程 1,判定报文起始和结束标识 ,2去掉头尾标识进行转义,3,去掉CRC码进行CRC计算,4读取报文头,(5,如果加密则解密 ...
- 机器学习 三剑客 之 pandas + numpy
机器学习 什么是机器学习? 机器学习是从数据中自动分析获得规律(模型),并利用规律对未知数据进行预测 机器学习存在的目的和价值领域? 领域: 医疗.航空.教育.物流.电商 等... 目的: 让机器学习 ...