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有很多办法可以用。最简单的是histogram,就是直方图方法:每个数据点代表一个单位长方体,对每个数据点进行统计求和即可。这是KDE(kernel Density estimation)方法的一个特例。你可以上网去查,如果有具体的问题我们可以再讨论。
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嗯,信息,我自己去找找看,只是现在没分,等有了就给你啊。

正态分布概率密度函数在某一点的值是多少??

在某点的概率密度.就是x取得0.8时的概率

对于连续分布,不同于离散分布,它表现得是“某个区间上”的概率。正如此,

才有“概率密度”这一说。而单就某点,则概率www.Bkjia.Com为0

一组离散的数据如何估计其概率密度

怎么计算一组数据的“离散度”?

离散度,应该就是可以用标准差来显示的
每个数和平均数的差的平方相加再除以个数,最后开方.

补充:那样算出来的不是方差吗?不过一样的拉,都可以用来显示离散度的,我们刚学过的.
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OK

设总体X具有概率密度f(x)=θX^(θ-1)求θ的矩估计和极大似然估计

解:(1)E(X)=∫<0,1>xθx^(θ-1)dx=θ∫<0,1>x^θdx
=[θx^(θ+1)/(θ+1)]|<0,1>=θ/(θ+1)
令E(X)=x_,解得θ=x_/(1-x_),x_表示x的平均值
(2)似然函数L(x1,x2,…,xn;θ)=Π<i=1,n>[θxi^(θ-1)]
=(θ^n)[Π<i=1,n>xi]^(θ-1),当0<x1,x2,…,xn<1时
0,其它
当0<x1,x2,…,xn<1时,有
lnL=nlnθ+(θ-1)[∑<i=1,n>lnxi],令
dlnL/dθ=n/θ+∑<i=1,n>lnxi=0,求得极大似然估计值
θ=-n/∑<i=1,n>lnxi

概率密度例题

假定二维随机变量均匀分布求X得边缘Z=X+Y的分布函数,以及概率密度的例题,咋做呢?
二种思路:

1,分布函数法。
P{Z≤z} = P{X+Y≤ z }
作图积分

2,卷积公式。

注:均匀分布要考虑它的特性:就是可以直接通过面积之比来计算
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谢谢

概率密度估计

为什么要概率密度估计
这是在连续型里面,因为连续里面一个点的概率没什么实际意义,这个概率密度你也可以理解为一根密度不均匀的线,因为他在不同的长度段质量不一样,概率密度就是估计在某个区域的概率,就像刚刚那个线上某段长度的质量,必须根据这段区域的密度来算可以通过积分来算
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谢谢

概率密度曲线

用excel怎样做标准正态分布概率密度函数曲线
因为是标准正太分布,即μ=0,σ=1,做曲线图按以下步骤:
1.在A1输入公式 =(ROW(A1)-1)*0.25-3
2.在B1输入公式 =NORMDIST(A1,0,1,0)
3.下拉复制上面的两个公式分别到A25和B25
4.以A列为X轴,B列为Y轴插入“XY散点图”,选择散点图的类型为“带平滑线的散点图”
确定即可,给个好评吧!
概率密度函数积分得到分布函数,我想知道积分的过程和结果,谢谢!!问题补充此题是 =0,σ=1的正态分布,求概率只要查标准正态分布表(任何一本概率书

概率密度分布函数

概率密度函数与分布函数的区别
y=f(x)这是概率密度函数,反应了函数的整体分布情况,而F(x)=P(x<X),表示x<X的概率,,,

回答:

从数学上看,分布函数F(x)=P(X<x),表示随机变量X的值小于x的概率。这个意义很容易理解。

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)≈f(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。
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嗯,回答还不错!!!

www.bkjia.comtruehttp://www.bkjia.com/doc/255641058.htmlTechArticle有很多办法可以用。最简单的是histogram,就是直方图方法:每个数据点代表一个单位长方体,对每个数据点进行统计求和即可。这是KDE(ke...

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