概率论XB（a，b）是什么分布

1. 概率论XB（a，b）是什么分布

由于：F(+无穷，+无穷)=1,得A(B+pi/2)(C+pi/2)=1.(1)由于：F(-无穷，y)=0,特别有F（-无穷，0）=0。得：A(B-pi/2)(C)=0.(2)由于：F(x,-无穷)=0,特别有：F(0,-无穷）=0。即：A(B)(C-pi/2)=0.(3)由于(1),(2),(3),并注意到0<=F(x,y)<=1,知道A、B、C都不为0，且解得：B=C=pi/2,A=1/(pi)^2.

2. 概率论不知道是什么分布

t（n） 是自由度为n的t分布，
自由度为n的t分布是一个分式，由分子和分母构成，
分子是一个标准正态分布，
分母是根号下n分之卡方n，
卡方n是自由度为n的卡方分布,由n个标准正态分布平方再相加的来，
所以t分布平方再取倒数以后，分子变成了n分之卡方n，分母变成了卡方1，
这是第一自由度为n，第二自由度也为1的f分布，记为Y~f(n,1)

3. 概率论几大分布

看到机器学习中，要求训练集和测试集来自同一分布，然后学习了一下概率论中分布的类型，说明如下：
概率论中的六种常用分布，即（0－1）分布、二项分布、泊松分布、均匀分布、指数分布和正态分布。
.0—1分布就是n=1情况下的二项分布。即只先进行一次事件试验，该事件发生的概率为p，不发生的概率为1-p。这是一个最简单的分布，任何一个只有两种结果的随机现象都服从0-1分布。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（Binomial Distribution）。
在概率理论和统计学中，指数分布（也称为负指数分布）是描述泊松过程中的事件之间的时间的概率分布，即事件以恒定平均速率连续且独立地发生的过程。 这是伽马分布的一个特殊情况。 它是几何分布的连续模拟，它具有无记忆的关键性质。 除了用于分析泊松过程外，还可以在其他各种环境中找到。
指数分布与分布指数族的分类不同，后者是包含指数分布作为其成员之一的大类概率分布，也包括正态分布，二项分布，伽马分布，泊松分布等等。
正态分布是自然科学与行为科学中的定量现象的一个方便模型。各种各样的心理学测试分数和物理现象比如光子计数都被发现近似地服从正态分布。尽管这些现象的根本原因经常是未知的，理论上可以证明如果把许多小作用加起来看做一个变量，那么这个变量服从正态分布。正态分布出现在许多区域统计：例如，采样分布均值是近似地正态的，即使被采样的样本的原始群体分布并不服从正态分布。另外，正态分布信息熵在所有的已知均值及方差的分布中最大，这使得它作为一种均值以及方差已知的分布的自然选择。正态分布是在统计以及许多统计测试中最广泛应用的一类分布。在概率论，正态分布是几种连续以及离散分布的极限分布。
帕松分布、普阿松分布、布瓦松分布、布阿松分布、波以松分布、卜氏分配、泊松小数法则（Poisson law of small numbers），是一种统计与概率学里常见到的离散概率分布，由法国数学家西莫恩·德尼·泊松在1838年时发表。
泊松分布适合于描述单位时间内随机事件发生的次数的概率分布。如某一服务设施在一定时间内受到的服务请求的次数，电话交换机接到呼叫的次数、汽车站台的候客人数、机器出现的故障数、自然灾害发生的次数、DNA序列的变异数、放射性原子核的衰变数、激光的光子数分布等等。
在概率论和统计学中，均匀分布也叫矩形分布，它是对称概率分布，在相同长度间隔的分布概率是等可能的。 均匀分布由两个参数a和b定义，它们是数轴上的最小值和最大值，通常缩写为U（a，b）

4. 概率论常见分布

概率分布有两种型别：离散（discrete）概率分布和连续（continuous）概率分布。离散概率分布也称为概率质量函式。离散概率分布的例子有伯努利分布、二项分布、泊松分布和几何分布等。                        扩展资料                       　　连续概率分布也称为概率密度函式（probability density function），它们是具有连续取值（例如一条实线上的值）的函式。正态分布（normal distribution）、指数分布（exponential distribution）和β分布（beta distribution）等都属于连续概率分布。
  　　PDF：概率密度函数（probability density function）, 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。本身不是概率，取值积分后才是概率。
  　　PMF: 概率质量函数（probability mass function), 在概率论中，概率质量函数是离散随机变量在各特定取值上的概率。
  　　CDF: 累积分布函数 (cumulative distribution function)，又叫分布函数，是概率密度函数的积分，能完整描述一个实随机变量X的概率分布。是PDF在特定区间上的积分。  CDF就是PDF的积分，PDF就是CDF的导数
  　　描述发生某事件概率。任何一个CDF，是一个不减函数，最终等于1。

5. 概率论问题，beta分布问题

详细过程是，设t=[(z+1)/5]x。∴x=5t/(1+z)。“□”中的积分=[125/(1+z)³]∫(0,∞)t²e^(-t)dt。
根据伽玛函数的定义，伽玛函数Γ(α)=∫(0,∞)[t^(α-1)]e^(-t)dt，其中α>0；且α为自然数时，有Γ(α)=(α-1)!，
∴∫(0,∞)t²e^(-t)dt=Γ(3)=2！=2。∴结论是“2z/(1+z)³”。
供参考。

6. 概率论，分布

7. 概率论，求分布

这是一个重要结果，
只需要记住(别追问推导过程)
S²~χ²(n-1)
【即自由度为n-1的卡方分部
卡方是χ²的音译】

8. 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。
Y~E(入)
f(y)=入e^(-入y)
期望值1/入，方差1/入²
或
Y~E(a)
f(y)=e^(-y/a)/a
只不过期望值是a,方差a²
扩展资料：
设某一事件A（也是S中的某一区域），S包含A，它的量度大小为μ(A)，若以P(A)表示事件A发生的概率，考虑到“均匀分布”性，事件A发生的概率取为：P(A)=μ(A)/μ(S)，这样计算的概率称为几何概型。若Φ是不可能事件，即Φ为Ω中的空的区域，其量度大小为0，故其概率P(Φ)=0。
参考资料来源：百度百科-概率