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python中有哪些概率分布类型

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Python的优点有哪些

1、简单易用,与C/C++、Java、C# 等传统语言相比,Python对代码格式的要求没有那么严格;2、Python属于开源的,所有人都可以看到源代码,并且可以被移植在许多平台上使用;3、Python面向对象,能够支持面向过程编程,也支持面向对象编程;4、Python是一种解释性语言,Python写的程序不需要编译成二进制代码,可以直接从源代码运行程序;5、Python功能强大,拥有的模块众多,基本能够实现所有的常见功能。

一、离散概率分布(概率质量函数)

1、伯努利分布

一种离散分布,有两种可能的结果。1表示成功,出现的概率为p(其中0

2、二项分布

重复n次的独立的伯努利试验(事件发生概率为p),每次试验相互独立,如抛硬币。

3、泊松分布

是显示事件在预定时间段内可能发生的次数的分布,用于独立事件,这些事件在给定的时间间隔内以恒定的速率发生。 

二、几何分布(概率密度函数)

是具有连续取值(例如一条实线上的值)的函数。

1、正态分布

通过排列数据中每个值的概率分布来呈现数据的形式,大多数值保持在平均值附近,从而使排列对称。

2、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。

3、β分布(beta distribution)

是伯努利分布和二项式分布的共轭先验分布的密度函数,是一组定义在(0,1)的连续概率分布(概率的概率分布)。

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