【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
- solr 配置中文分析器/定义业务域/配置DataImport功能(测试用)
一.配置中文分析器 使用IKAnalyzer 配置方法: 1)把IK的jar包添加到solr工程中/WEB-INF/lib目录下 2)把IK的配置文件扩展词典, ...
- XML-RPC-3XML-RPC 与 XML-RPC 服务器类
http://codeigniter.org.cn/user_guide/libraries/xmlrpc.html XML-RPC 与 XML-RPC 服务器类 CodeIgniter 的 XML- ...
- adminMongo:mongoDB node GUI(mongoDB图形化界面)
adminMongo:mongoDB node GUI(mongoDB图形化界面) 获取项目项目 克隆:git clone https://github.com/mrvautin/adminMongo ...
- java封装数据类型——Boolean
众所周知,java对常见的原始数据类型都提供了对应的封装类型,增加一些常用的特性(如 计算hash值.比较相等.类型转换等),以扩展他们对数据处理的能力,使得他们更好地适应面向对象编程的各种场景.今天 ...
- 1 使用webpack搭建vue开发环境
1 先去node.js官网下载nodejs并且安装 安装成功之后在命令行输入node -v 回车,npm -v回车如果显示对应的版本号,说明node安装成功,自带的npm也安装成功 2 在d盘下创建一 ...
- Java 之 泛型
一.泛型概述 集合中是可以存放任意对象的,只要把对象存储集合后,那么这时他们都会被提升成 Object 类型.当我们取出一个对象,并且进行相应的操作,这时必须采用类型转换. 先观察下面代码: publ ...
- leetcode-29.两数相除(不用乘除法和mod)
如题,不用乘除法和mod实现两数相除. 这里引用一位clever boy 的解法. class Solution { public: int divide(int dividend, int divi ...
- 解决sqoop抽数报错:IO Error: Connection reset
遇到的问题:进行sqoop抽数时,虽然能成功执行,但是过程中有很多这样的信息 19/11/20 15:17:11 INFO mapreduce.Job: Task Id : attempt_15737 ...
- iframe中的target属性
在使用iframe的时候,我们有时候会遇到,外面的链接,去操作iframe中的页面 <!DOCTYPE html> <html> <head> <meta c ...
- 第九届蓝桥杯国赛+第二天的第11届acm省赛的总结
第九届蓝桥杯国赛+第二天的第11届acm省赛的总结 25号坐的去北京的火车,10个小时的火车,然后挤了快两个小时的地铁,最终达到了中国矿业大学旁边的订的房间.12个小时很难受,晕车症状有点严重,吃了快 ...