我是靠谱客的博主 凶狠电话,最近开发中收集的这篇文章主要介绍常见概率分布的特征函数推导,觉得挺不错的,现在分享给大家,希望可以做个参考。

概述

转自:https://blog.csdn.net/shayashi/article/details/82500031

特征函数定义是:设X是实值随机变量,则对任意实数t,有特征函数 称为随机变量X的特征函数,其中i

一、离散概率分布

1.单点分布
单点分布的分布列为单点分布
其特征函数计算方法如下:
单点分布
2.二项分布
二项分布的分布列为二项分布
其特征函数的计算方法如下:
二项分布
3.泊松分布
泊松分布的分布列为泊松分布
其特征函数的计算方法如下:
泊松分布
4.几何分布
几何分布的分布列为几何分布
特征函数的计算方法如下:
几何分布

二、连续概率分布

1.正态分布
正态分布的分布密度是正态分布
特征函数推导过程如下:
正态分布
2.均匀分布
均匀分布的分布密度是均匀分布
特征函数推导过程如下:
均匀分布
3.指数分布
指数分布的分布密度是指数分布
特征函数推导过程如下:
指数分布

--------------------- 本文来自 shayashi 的CSDN 博客 ,全文地址请点击:https://blog.csdn.net/shayashi/article/details/82500031?utm_source=copy

最后

以上就是凶狠电话为你收集整理的常见概率分布的特征函数推导的全部内容,希望文章能够帮你解决常见概率分布的特征函数推导所遇到的程序开发问题。

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