均匀分布顺序统计量的分布函数

数理统计4：均匀分布的参数估计，次序统计量的分布，Beta分布

接下来我们就对除了正态分布以外的常用参数分布族进行参数估计,具体对连续型分布有指数分布.均匀分布,对离散型分布有二项分布.泊松分布几何分布. 今天的主要内容是均匀分布的参数估计,内容比较简单,读者应尝试一边阅读,一边独立推导出本文的结论.由于本系列为我独自完成的,缺少审阅,如果有任何错误,欢迎在评论区中指出,谢谢! 目录 Part 1:均匀分布的参数估计 Part 2:次序统计量 Part 3:均匀分布次序统计量与$\beta$分布 Part 1:均匀分布的参数估计一般说来,离散分布似乎比连续

【概率论与数理统计】小结4 - 一维连续型随机变量及其Python实现

注:上一小节总结了离散型随机变量,这个小节总结连续型随机变量.离散型随机变量的可能取值只有有限多个或是无限可数的(可以与自然数一一对应),连续型随机变量的可能取值则是一段连续的区域或是整个实数轴,是不可数的.最常见的一维连续型随机变量有三种:均匀分布,指数分布和正态分布.下面还是主要从概述.定义.主要用途和Python的实现几个方面逐一描述. 以下所有Python代码示例,均默认已经导入上面的这几个包,导入代码如下: import numpy as np from scipy import st

R语言︱分布函数与概率密度+随机数产生

1.常见概率分布 ##正态分布 pnorm(1.96) #P(x<=1.96)时的分布概率 pnorm(1.96,0,1) #上同 pnorm(1.96,lower.tail = F) #P(x>1.96)注意与pnorm的区别 qnorm(0.975) #已知分布概率求x值 dnorm(0) #f(0)概率密度值 rnorm(111) #产生符合正态分布的111个随机数 ##泊松分布 Possion(x,λ) dpois(2,0.9) #等同概率密度 dpois(2.1,0.9) #x一定需

rvs产生服从指定分布的随机数 pdf概率密度函数 cdf累计分布函数 ppf 分位点函数

统计工作中几个常用用法在python统计函数库scipy.stats的使用范例. 正态分布以正态分布的常见需求为例了解scipy.stats的基本使用方法. 1.生成服从指定分布的随机数 norm.rvs通过loc和scale参数可以指定随机变量的偏移和缩放参数,这里对应的是正态分布的期望和标准差.size得到随机数数组的形状参数.(也可以使用np.random.normal(loc=0.0, scale=1.0, size=None)) In [4]: import numpy as np I

概率论中常见分布总结以及python的scipy库使用：两点分布、二项分布、几何分布、泊松分布、均匀分布、指数分布、正态分布

概率分布有两种类型: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数(probability mass function).离散概率分布的例子有伯努利分布(Bernoulli distribution).二项分布(binomial distribution).泊松分布(Poisson distribution)和几何分布(geometric distribution)等. 连续概率分布也称为概率密度函数(probability densit

逆分布函数法生成随机数(指数分布) R语言实现

先说明一下符号:U(0,1)-均匀分布,”~“表示服从xxx分布,F(x),为需要生成的随机数的分布函数,invF(x)表示逆分布函数,那么算法步骤如下: step 1: 产生 u~U(0,1) step 2:计算X=invF(u) 那么X就是服从分布函数为F(x)的随机数,一个简单的证明: 证明: P(X<y)=P(invF(u)<y)=P(u<F(y))=F(y); 证毕. 你会感觉好简单啊,对是很简,下面就给出常用的指数分布首先,指数分布的分布函数: F(x)=1-e

均匀分布（uniform distribution）期望的最大似然估计（maximum likelihood estimation）

maximum estimator method more known as MLE of a uniform distribution [0,θ] 区间上的均匀分布为例,独立同分布地采样样本 x1,x2,-,xn,我们知均匀分布的期望为:θ2. 首先我们来看,如何通过最大似然估计的形式估计均匀分布的期望.均匀分布的概率密度函数为:f(x|θ)=1θ,0≤x≤θ.不失一般性地,将 x1,x2,-,xn 排序为顺序统计量:x(1)≤x(2)≤⋯≤x(n).则根据似然函数定义,在此样本集合上的似然函

TensorFlow 学习（九）—— 初始化函数（概率分布函数 api、常数生成函数）

在 TensorFlow 中,一个变量的值在被使用之前,其初始化过程需要被明确地调用. 1. 随机数生成函数 tensorflow 下的概率分布函数,一般用于对变量进行初始化,这里的变量显然是指神经网络的参数(连接层之间的权值矩阵和偏执向量). 标准高斯:tf.random_normal([2, 3], stddev=2),均值为 0,标准差为 2 截断正态分布:tf.truncated_normal() 如果随机出来(采样得到)的值偏离平均值超过 2 个标准差,该数将会舍去,重新采样获得,直到

图形学理论知识 BRDF 双向反射分布函数（Bidirectional Reflectance Distribution Function）

图形学理论知识 BRDF 双向反射分布函数 Bidirectional Reflectance Distribution Function BRDF理论 BRDF表示的是双向反射分布函数(Bidirectional Reflectance Distribution Function),它描述了光线如何在物体表面进行反射,可以用来描述材质属性. BRDF的输入参数是入射光的的仰角.方位角.出射光的仰角.方位角,还与入射光的波长相关. BRDF的输出结果是一个数值,表示在给定的入射条件下,出射方向上

C语言生成服从均匀分布, 瑞利分布, 莱斯分布, 高斯分布的随机数

用c语言产生服从均匀分布, 瑞利分布,莱斯分布,高斯分布的随机数一,各个分布对应的基本含义: 1. 均匀分布或称规则分布,顾名思义,均匀的,不偏差的.植物种群的个体是等距分布,或个体之间保持一定的均匀的间距. 2. 高斯分布, 即正态分布(Normal distribution),也称“常态分布”,又名高斯分布(Gaussian distribution),最早由A.棣莫弗在求二项分布的渐近公式中得到.C.F.高斯在研究测量误差时从另一个角度导出了它.P.S.拉普拉斯和高斯研究了它的性

布朗语料库中条件概率分布函数ConditionalFreqDist使用

布朗语料库中使用条件概率分布函数ConditionalFreqDist,可以查看每个单词在各新闻语料中出现的次数.这在微博情感分析中非常有用,比如判断feature vector中代表positive or negative or neutral的各feature在每条tweet中出现的次数高低来判断该tweet的情感极性. from nltk.corpus import brown cfd=nltk.ConditionalFreqDist((genre,word)for genre in br

R--相关分布函数、统计函数的使用

分布函数家族: *func()r : 随机分布函数d : 概率密度函数p : 累积分布函数q : 分位数函数 func()表示具体的名称如下表: 例子 #r : 随机分布函数 #d : 概率密度函数 #p : 累积分布函数 #q : 分位数函数 #生成符合二项分布的数据 # 二项分布 # X~(N,P) str(rbinom) x<-rbinom(,,0.5) #做1次试验,假设正面概率为0.5,进行5次观察,每1次试验中正面出现的次数为别为 0 0 1 1 0 x<-rbinom(,,0.5

div均匀分布代码实例

多个div在同一行以相同间隔分布: 这样的布局效果使用非常的频繁,也就是让多个div在一行分布,并且div于div之间的间隙是一样的,多用在对于产品的展示之用,下面就介绍一下如何实现此中布局,代码实例如下: <!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset=" utf-8"> <title>div均匀分布代码实例</title> <style type="tex

Matlab 高斯分布均匀分布以及其他分布的随机数

Matlab 高斯分布均匀分布以及其他分布的随机数 betarnd 贝塔分布的随机数生成器 binornd 二项分布的随机数生成器 chi2rnd 卡方分布的随机数生成器 exprnd 指数分布的随机数生成器 frnd f分布的随机数生成器 gamrnd 伽玛分布的随机数生成器 geornd 几何分布的随机数生成器 hygernd 超几何分布的随机数生成器 lognrnd 对数正态分布的随机数生成器 nbinrnd 负二项分布的随机数生成器 ncfrnd 非中心f分布的随机数生成器 nct

第K顺序统计量

1.第K顺序统计量概念在一个由n个元素组成的集合中,第k个顺序统计量是该集合中第k小的元素.例如,最小值是第1顺序统计量,最大值是第n顺序统计量. 2.求Top K元素与求第K顺序统计量不同 Top K元素:是指求数组中的最大(或者最小的)K个元素,一般K比较小,采用最大(或者最小)堆实现.之前写过的一篇有关文章是: 海量数据处理的 Top K算法(问题) 小顶堆实现第K顺序统计量:只求解数组中的第K大元素,是求解一个元素.一般使用“快速排序”的思想,将数组划分求解. 3.第K顺序统计量求解

【Unity Shaders】Diffuse Shading——使用2D ramp texture来创建一个假的BRDF（双向反射分布函数）

本系列主要参考<Unity Shaders and Effects Cookbook>一书(感谢原书作者),同时会加上一点个人理解或拓展. 这里是本书所有的插图.这里是本书所需的代码和资源(当然你也可以从官网下载). ========================================== 分割线 ========================================== 终于到了Diffuse Shading一章的最后一篇了!回忆一下,在上一篇中,一共学习了两种改善漫反

雷达无线电系列（一）几种常见的幅度分布函数（matlab）

文件下载地址: https://github.com/mufasa007/myblog/tree/master/%E9%9B%B7%E8%BE%BE%E6%97%A0%E7%BA%BF%E7%94%B5%E7%B3%BB%E5%88%97%EF%BC%88%E4%B8%80%EF%BC%89%E5%87%A0%E7%A7%8D%E5%B8%B8%E8%A7%81%E7%9A%84%E5%B9%85%E5%BA%A6%E5%88%86%E5%B8%83%E5%87%BD%E6%95%B0%EF%B

Javascript 随机数函数学习之一：产生服从均匀分布随机数

大家都知道Math.random是 javascript 中返回伪随机数的函数,但查看 MDN, The Math.random() function returns a floating-point, pseudo-random number in the range [0, 1) that is, from 0 (inclusive) up to but not including 1 (exclusive) 再看 ECMAScript 5.1 (ECMA-262) 标准,描述如下: R

excel中散点图和折线图的区别（散点图时间均匀分布）

折线图可以显示随单位(如:单位时间)而变化的连续数据,因此非常适用于显示在相等时间间隔下数据的趋势.散点图显示若干数据系列中各数值之间的关系,或者将两组数绘制为 xy 坐标的一个系列.------------------------------------在折线图中,类别数据沿水平轴均匀分布,所有值数据沿垂直轴均匀分布. 散点图有两个数值轴,沿水平轴(x 轴)方向显示一组数值数据,沿垂直轴(y 轴)方向显示另一组数值数据.散点图将这些数值合并到单一数据点并以不均匀间隔或簇显示它们.散点图通常用于

np.random.rand均匀分布随机数和np.random.randn正态分布随机数函数使用方法

np.random.rand用法觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 生成特定形状下[0,1)下的均匀分布随机数 np.random.rand(a1,a2,a3...)生成形状为(a1,a2,a3...),[0,1)之间的均匀分布随机数 np.random.rand(3,2) array([[ 0.14022471, 0.96360618], #random [ 0.37601032, 0.25528411], #random [ 0.49313049, 0.949098

巴特西