概率密度函式表示 -> 表示乙個特定範圍的值的發生概率
import numpy as np
正態分佈概率密度函式
均勻分布的概率分布函式是什麼形狀呢?在某這個範圍之外，沒有任何值，在這個範圍之內，則是一條水平直線，因為所有值出現的概率都是相同的
均勻分布圖
指數概率分布函式，其函式值以指數方式下降。指數下降，是指一條曲線上在 0 附近的值發生的概率很高，但當遠離 0 時，值會急速下降。
指數分布概率密度函式
概率質量函式處理的是離散資料
二項分布
泊松概率質量函式
如果你知道了在給定時間段內某個事情發生的平均次數，那麼就可以使用泊松概率質量函式 來**未來某個時段這個事情發生另乙個次數的概率。
泊松分布
一般來說，如果將資料集中所有資料排好順序，那麼第 x 個百分位數就是這樣乙個點:資料集中 x% 的資料都小於它。
矩可以定義為描述概率密度函式形狀的數量指標。
矩就是用在概率密度函式中描述資料分布形狀的乙個指標引數，它有乙個非常棒的 數學定義:
一階矩是均值，二階矩是方差，三階矩是偏度，四階矩是峰度。我們已經 知道了什麼是均值和方差。偏度表示資料的偏斜程度，即資料的尾部偏向哪一側。峰度表示資料 分布有多尖銳，即從兩側向中間被擠壓的程度。
條件概率分布 聯合概率分布和邊緣概率分布
一.聯合概率分布 小明玩扔飛鏢，飛鏢偏離靶心是不確定的，所以適合用概率模型來描述。先已知飛鏢偏離靶心與標靶距離和風速都有關。假定標靶距離可以是10 20公尺，風速可以是1 10公尺 秒，現統計每個標靶距離 每個風速下，小明所扔飛鏢小於1厘公尺的概率。距離 公尺 風速 公尺 秒 偏離小於1厘公尺的概率...
條件概率分布與邊緣概率分布
1.條件概率分布 這是理解馬爾科夫鏈的重要概念，單獨成文 設x和y分別是概率分布 如正態分佈那種直觀的 那麼 x,y 就是聯合概率分布，又稱為二維隨機變數。這種聯合概率分布就不那麼直觀了。但用條件概率分布這個概念定義，可以把抽象變為形象。具體這樣做，假設x是均勻分布，1 10這個數字出現的可能性都是...
概率分布之共軛分布
共軛分布 conjugate distribution 的概率中一共涉及到三個分布 先驗 似然和後驗，如果由先驗分布和似然分布所確定的後驗分布與該先驗分布屬於同一種型別的分布，則該先驗分布為似然分布的共軛分布，也稱為共軛先驗。比較繞嘴，下面從公式來理一下思路。假設變數 x 服從分布p x 其觀測樣本...