【摘要】
本影片承接上回許願池影片,講解連續變數的機率分布,包含均勻分布、指數分布、常態分布、Gamma 分布和 Beta 分布及他們的機率密度函數與期望值和變異數
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EP02:泰勒展開式說明與應用 (https://youtu.be/SByv7fMtMTY)
EP03:級數審斂法統整與習題 (https://youtu.be/qXCdZF8CV7o)
EP04:積分技巧統整 (https://youtu.be/Ioxd9eh6ogE)
EP05:極座標統整與應用 (https://youtu.be/ksy3siNDzH0)
EP06:極限嚴格定義題型 + 讀書方法分享 (https://youtu.be/9ItI09GTtNQ)
EP07:常見的一階微分方程題型及解法 (https://youtu.be/I8CJhA6COjk)
EP08:重製中
EP09:反函數定理與隱函數定理 (https://youtu.be/9CPpcIVLz7c)
EP10:多變數求極值與 Lagrange 乘子法 (https://youtu.be/XsOmQOTzdSA)
EP11:Laplace 轉換 (https://youtu.be/GZRWgcY5i6Y)
EP12:Fourier 級數與 Fourier 轉換 (https://youtu.be/85q-2nInw7Y)
EP13:換變數定理與 Jacobian 行列式 (https://youtu.be/7z4ad1I0b7o)
EP14:Cayley-Hamilton 定理 & 極小多項式 (https://youtu.be/9c-lCLV4F0M)
EP15:極限、微分和積分次序交換的條件 (https://youtu.be/QRkGLK7Iw4c)
EP16:機率密度函數 (上) (https://youtu.be/PR1NSAOP_Z0)
EP17:機率密度函數 (下) 👈 目前在這裡
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#連續型機率分布 #機率密度函數 #pdf
連續型均勻分布期望值 在 數學老師張旭 Youtube 的最佳解答
【摘要】
本影片介紹離散變數的機率分布,包含二項分布、幾何分布、負二項分布、超幾何分布以及卜松分布,除了講解其機率質量函數如何得到以外,也推導了期望值和變異數;下週第 17 回將講解連續變數的機率分布,包含均勻分布、指數分布、常態分布、Gamma 分布和 Beta 分布及他們的機率密度函數與期望值和變異數
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#這集還沒有機率密度函數喔 #離散變數機率分布 #機率質量函數
連續型均勻分布期望值 在 連續型隨機變數 - YouTube 的美食出口停車場
Comments4 · 伽瑪函數 · 二項分配與常態分配 · Lec07 統計學(一)(基礎統計) Ch5-1 隨機變數及離散型機率 分佈 Discrete Random Variables and the Discrete ... ... <看更多>
連續型均勻分布期望值 在 統計學系列課程-05-03b 二項分配的期望值與變異數證明 的美食出口停車場
李柏堅老師今天介紹"05-03b 二項分配的 期望值 與變異數證明",有興趣的同學可以觀看! ... 間斷型機率分配. Apr 22, 2021 ... 連續型 隨機變數. ... <看更多>
連續型均勻分布期望值 在 Re: [機統] 常態分部觀念問題- 看板Math - 批踢踢實業坊 的美食出口停車場
※ 引述《CClai5566 (我也來56)》之銘言:
: 大家好
: 我想問一個很簡單又想不通的問題
: https://zh.wikipedia.org/wiki/%E6%AD%A3%E6%80%81%E5%88%86%E5%B8%83
: 常態分佈中
: 機率密度函數不是代表的是某個x值相對於期望值出現的機率嗎?
: 因為我現在設定了標準差為0.2
: 期望值是1.3
: 我想要找出出現1.2的機率是多少?
: 請問是不是把x帶入1.2去算出機率密度函數是多少?
: 我用計算機算了一下
: 答案是1.76多
: 這樣不是為違反了機率不可以大於1的規則嗎?
: 還是說1.2出現的機率是要從負無限大積這個機率密度函數至1.2的地方?
: 那這樣針對某點A(例如1.2)帶入所找出的機率密度函數又代表什麼意思?
: 因為不是數學系的 自己找了一些資料還是不太懂
: 懇請解答
: 非常感謝
首先,我想你應該已經知道隨機變數有分離散及連續二種
離散的好比說丟一個公正骰子(1~6),出現X數字的機率,基本上是1/6
連續就是你這邊舉的常態分佈的例子
以離散隨機變數的pdf來說,X帶值進去所得的函數值即為出現X值的機率
但以連續變數的pdf而言,帶值進去所得的函數值並沒有機率上的意義,
連續隨機變數的機率是以積分pdf來定義,因此在連續的情況下,通常我們
會問X小於多少(或大於多少,或多少到多少)的機率值,其算法就是從所求
的範圍對pdf做積分,得到的值就是對應的機率值了。也因此在連續的狀況
下,我們不太討論X等於多少的機率值(因為單點pdf積分為0)
另連續隨機變數的pdf依其定義域,積分值為1,也就是滿足總機率值為1,
因此不會有大於1的情型囉
希望上面的解釋會對您有幫助...^__^
--
※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc)
◆ From: 122.116.112.31
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