如何从给定的概率分布中抽样？ - 腾讯云开发者社区

文章/答案/技术大牛

发布

在统计学中概率分布中的概率密度函数PDF，概率质量PMF，累积分布CDF

概念解释 PDF：概率密度函数（probability density function）, 在数学中，连续型随机变量的概率密度函数（在不至于混淆时可以简称为密度函数）是一个描述这个随机变量的输出值，在某个确定的取值点附近的可能性的函数...PMF : 概率质量函数（probability mass function), 在概率论中，概率质量函数是离散随机变量在各特定取值上的概率。...四.分布函数的意义　　我们从两点来分析分布函数的意义：　　1.为什么需要分布函数？　　...另外，在现实生活中，有时候人们感兴趣的是随机变量落入某个范围内的概率是多少，如掷骰子的数小于3点的获胜，那么考虑随机变量落入某个区间的概率就变得有现实意义了，因此引入分布函数很有必要。　　2....分布函数的意义　　分布函数F(x)F(x)在点xx处的函数值表示XX落在区间(−∞,x](−∞,x]内的概率，所以分布函数就是定义域为RR的一个普通函数，因此我们可以把概率问题转化为函数问题，从而可以利用普通的函数知识来研究概率问题

2.2K3 0

在统计学中概率分布中的概率密度函数PDF，概率质量PMF，累积分布CDF

3.7K13 0

您找到你想要的搜索结果了吗？

是的

没有找到

从贝叶斯定理到概率分布的全面梳理！

本文从最基础的概率论到各种概率分布全面梳理了基本的概率知识与概念，这些概念可能会帮助我们了解机器学习或开拓视野。这些概念是数据科学的核心，并经常出现在各种各样的话题上。...我们如何解决这一问题？我们试着进行一些实验，如果硬币正面向上记录 1，如果反面向上记录 0。重复投掷 1000 次并记录 0 和 1 的次数。...有一个关于贝叶斯定理的非常棒的博客文章，如果你对贝叶斯的推导感兴趣---这并不难。抽样与统计假设我们正在研究人类的身高分布，并渴望发表一篇令人兴奋的科学论文。...我们测量了街上一些陌生人的身高，因此我们的测量数据是独立的。我们从真实人群中随机选择数据子集的过程称为抽样。统计是用来总结采样值数据规律的函数。...连续型数据：数据可以在给定的范围内取任何值，给定的范围可以是有限的或无限的，比如一个女孩的体重或者身高，或者道路的长度。

8612 0

通过实例理解如何选择正确的概率分布

离散概率分布有很多种。离散概率分布的使用取决于数据的属性。例如，使用: 二项分布，计算在每次试验中只有两种可能结果之一的过程的概率，例如掷硬币。...超几何分布，以找出在n次不替换的抽取中k次成功的概率。泊松分布，测量给定时间内发生给定事件数的概率，例如每小时图书馆借书的计数。几何分布，确定在第一次成功之前一定数量的试验发生的概率。...找出公司在抽样和替换时接受货物的概率。我将使用以下公式:试验次数n是5，机器出现故障的概率p是4/10，所以q是6/10,x = 5。超几何分布超几何分布与二项分布非常相似。...超几何分布和二项分布都描述了一个事件在固定次数的试验中发生的次数。二项分布每次试验的概率都是一样的。相比之下，在超几何分布中，每次试验都会改变每次后续试验的概率，因为没有替代。...超几何分布的主要特征: 考虑N= N1 + N2个相似对象的集合，其中N1个属于两个二分类中的一个，N2个属于第二类。从这n个对象中随机选择的n个对象的集合，不进行替换。

1.9K3 0

常见概率分布及在R中的应用

分位数：若概率0的概率分布的分位数Za。是指满足条件p(X>Za)=α的实数。如t分布的分位数表，自由度f=20和α=0.05时的分位数为1.7247。...size是概率函数中的r，即连续成功的次数，prob是单词成功的概率，mu未知.....ngeom(n,prob) 4.超几何分布Hypergeometric Distribution，hyper 它描述了由有限个(m+n)物件中抽出k个物件，成功抽出指定种类的物件的次数（不归还）。...画出正态分布概率密度函数的大致图形： x<-seq(-3,3,0.1) plot(x,dnorm(x)) plot中的x,y要有相关关系才会形成函数图。...Gamma分布中的参数α，称为形状参数（shape parameter），即上式中的s，β称为尺度参数（scale parameter）上式中的a E(x)=s*a, Var(x)=s*a^2.

4.9K7 0

如何通过抽样分布估计你的模型的不确定性

虽然我们知道使用小数据集会导致模型在训练期间快速过拟合，但还有一个经常很少讨论的问题，即模型性能的不确定性问题。在这篇文章中，我将演示如何评估模型性能的不确定性，以及数据集的大小如何影响它。...由于测试集是我们整个数据集的随机样本(它扮演统计总体的角色)，我们从它计算的所有统计数据都是随机变量，它们具有一些潜在的分布。...通过在许多随机生成的测试集上评估你的模型并记录结果，你可以估计你的统计数据的抽样分布，从而估计μ和σ。...当你从总体（整个数据集）生成更多样本（测试集）时，由于中心极限定理，任何统计量的采样分布都接近正态分布。用符号X表示我们的统计信息，其抽样分布在数学上表示为： ?...结论在这篇文章中，我们介绍了一种快速而简单的方法，通过估计统计数据的抽样分布来计算机器学习模型的不确定性。

7193 0

机器学习中的统计学——概率分布

在机器学习领域，概率分布对于数据的认识有着非常重要的作用。不管是有效数据还是噪声数据，如果知道了数据的分布，那么在数据建模过程中会得到很大的启示。...本文总结了几种常见的概率分布，比如离散型随机变量的分布代表伯努利分布以及连续型随机变量的分布代表高斯分布。对于每种分布，不仅给出它的概率密度函数，还会对其期望和方差等几个主要的统计量进行分析。...）是Beta分布在高维度上的推广，它是关于一组d个连续变量μiϵ[0,1] 的概率分布....若先验分布和抽样分布决定的后验分布与先验分布是同类型分布，则称先验分布为抽样分布的共轭分布。...当先验分布与抽样分布共轭时，后验分布与先验分布属于同一种类型，这意味着先验信息和样本信息提供的信息具有一定的同一性。

1.4K3 0

概率学中的随机变量与分布

对于离散型随机变量X而言，若要掌握它的统计规律，则必须且只需知道X的所有可能可能取值以及取每一个可能值的概率。在概率论中，是通过分布律来表现的。其公式可以记为： ?...: return 1 正态分布 Normal Distribution 在连续型随机变量中，最重要的一种随机变量是具有钟形概率分布的随机变量。...中心极限定理对于统计学而言意义深远，因为要从一个总体中收集所有的数据是很难操作或者不可行的，而基于中心极限定理，我们可以从总体中获取数据的子集，然后对这个样本进行统计分析，以得到总体的结论。...从随机变量的角度来讲，我们要考虑的随机变量可以表示为很多个独立的随机变量之和。例如在物理实验中，测量误差是由许多观察不到的微小误差合成的，它们往往近似地服从正态分布。...因此，说正态分布为“分布之王（the king of distribution）”似乎也不为过；而中心极限定理也被许多人推认为是概率论中的首席定理。

2.4K4 0

【MATLAB 从零到进阶】day10 概率密度、分布和逆概率分布函数值的计算（上）

概率密度、分布和逆概率分布函数值的计算 MATLAB统计工具箱中有这样一系列函数，函数名以pdf三个字符结尾的函数用来计算常见连续分布的密度函数值或离散分布的概率函数值，函数名以cdf三个字符结尾的函数用来计算常见分布的分布函数值...，函数名以inv三个字符结尾的函数用来计算常见分布的逆概率分布函数值，函数名以rnd三个字符结尾的函数用来生成常见分布的随机数，函数名以fit三个字符结尾的函数用来求常见分布的参数的最大似然估计和置信区间...常见一元分布随机数 MATLAB统计工具箱中函数名以rnd三个字符结尾的函数用来生成常见分布的随机数。...例如： betarnd Beta分布 exprnd 指数分布 gamrnd Gamma分布 lognrnd 对数正态分布 normrnd 正态分布 poissrnd 泊松分布 randsample 从有限总体中随机抽样...其中卡方分布的参数（自由度）为10 >> x = random('chi2', 10, 10000, 1); >> [fp, xp] = ecdf(x); % 计算经验累积概率分布函数值 >> ecdfhist

2.9K2 0

R中的概率分布函数及可视化

写在前面：概率分布函数乍一看十分复杂，很容易让学习者陷入困境。对于非数学专业的人来说，并不需要记忆与推导这些公式，但是需要了解不同分布的特点。...对此，我们可以在R中调用相应的概率分布函数并进行可视化，可以非常直观的辅助学习。...R中拥有众多的概率函数，既有概率密度函数，也有概率分布函数，可以调用函数，也可以产生随机数，其使用规则如下所示： [dpqr]distribution_abbreviation() 其中前面字母为函数类型...为概率分布名称的缩写，R中的概率分布类型如下所示：对于概率密度函数和分布函数，其使用方法举例如下：例如正态分布概率密度函数为dnorm()，概率分布函数pnorm()，生成符合正态分布的随机数rnorm...R也可以产生多维随机变量，例如MASS包中的mvrnorm()函数可以产生一维或者多维正态分布的随机变量，其使用方法如下所示： mvrnorm(n=1, mu, Sigma...)

2.4K3 0

概率论和统计学中重要的分布函数

这是为了确保正态分布曲线下的面积总是等于1。我们从正态分布中可以得到很多有用的数据分割信息。以下图为例： ?...正态分布的值分割图如图所示，如果我们从平均值右移一个标准差，这个分布存储了总质量的34.1%；如果我们从平均值右移2个标准偏差，则为49.8%。因为这条曲线是对称的，所以两边都适用。...最简单的说，这个分布是多次重复实验的分布以及它们的概率，其中预期结果要么是“成功”要么是“失败”。 ? 二项分布从图像上可以看出，它是一个离散的概率分布函数。...主要参数为n（试验次数）和p（成功概率）。现在假设我们有一个事件成功的概率p，那么失败的概率是（1-p），假设你重复实验n次（试验次数=n）。那么在n个独立的伯努利试验中获得k个成功的概率是： ?...伯努利分布在二项分布中，我们有一个特殊的例子叫做伯努利分布，其中n=1，这意味着在这个二项实验中只进行了一次试验。当我们把n=1放入二项PMF（概率质量函数）中时，nCk等于1，函数变成： ?

2K1 0

入门干货：从《权力的游戏》战斗场景中搞懂数据抽样和过滤

两者的区别是，抽样主要依赖随机化技术，从数据中随机选出一部分样本，而过滤依据限制条件仅选择符合要求的数据参与下一步骤的计算。 ?...应该如何淘汰呢？不妨和上面例子一样，我们按照二分之一的概率淘汰一个，例如我们淘汰了2。...例如，为了解某大学一年级新生英语学习的情况，拟从503名大学一年级学生中抽取50名作为样本，目的是采用系统抽样方法完成这一抽样。...由于总样本的个数为503，抽样样本的容量为50，不能整除，可采用随机抽样的方法从总体中剔除3个个体，使剩下的个体数500能被样本容量50整除，然后再采用系统抽样方法。...分层抽样分层抽样的主要特征是分层按比例抽样，主要使用于总体中的个体有明显差异。其和随机抽样的共同点是每个个体被抽到的概率都相等N/M。

1.7K1 0

可视化数据科学中的概率分布以帮你更好地理解各种分布

离散数据只能采用某些值（例如学校中的学生人数），而连续数据可以采用任何实数或分数值（例如身高和体重的概念）。从离散随机变量中，可以计算出概率质量函数，而从连续随机变量中，可以得出概率密度函数。...概率质量函数给出了一个变量可以等于某个值的概率，相反，概率密度函数的值本身并不是概率，因为它们首先需要在给定范围内进行积分。...自然界中存在许多不同的概率分布（概率分布流程图），在本文中，我将向您介绍数据科学中最常用的概率分布。 ? 首先，让我们导入所有必需的库： ?...均匀分布均匀分布可以很容易地从伯努利分布中得出。在这种情况下，结果的数量可能不受限制，并且所有事件的发生概率均相同。例如，想象一下一个骰子的掷骰。...一个事件可以发生任何次数（在定义的时间段内）。两个事件不能同时发生。事件发生之间的平均速率是恒定的。在下图中，显示了改变周期（λ）中可能发生的事件的预期数目如何改变泊松分布。 ? ?

1.3K2 0

从 Logits 到概率：Softmax 是如何做到语义无损的？

二、Softmax如何做到“意义等效”？...✅2.信息可逆（Near-Lossless）给定概率p_i，可通过取对数还原logits（差一个全局常数：这说明Softmax是一个双射映射（在logits空间与概率单纯形之间），原始信息并未丢失，只是被...✅3.最大熵原则：最保守的归一化在已知“高分项应更可能”的约束下，Softmax给出的是熵最大的概率分布——即在满足偏好的前提下，引入最少额外假设。...这些只有合法概率分布才能回答。logits无法直接提供置信度解释。2.损失函数依赖概率公理交叉熵损失：要求是合法概率。...3.系统协作需要标准化输出在真实AI系统中，模型输出常被下游使用：模型集成（加权平均概率）；概率校准（使输出≈实际准确率）；异常检测（低最大概率=不确定）；强化学习（策略需归一化动作分布）。

3821 0

MCMC原理解析(马尔科夫链蒙特卡洛方法)

随机模拟方法的核心就是如何对一个概率分布得到样本，即抽样（sampling）。下面我们将介绍常用的抽样方法。...3、Monte Carlo principle Monte Carlo 抽样计算随机变量的期望值是接下来内容的重点：X 表示随机变量，服从概率分布 p(x), 那么要计算 f(x) 的期望，只需要我们不停从...(如果是高斯，就用之前说过的 tricky and faster 的算法更快） y 轴方向：从均匀分布（0, kq(a)) 中抽样得到 u。...对于给定的概率分布p(x),我们希望能有便捷的方式生成它对应的样本。...以上算法收敛后，得到的就是概率分布p(x1,x2,⋯,xn)的样本，当然这些样本并不独立，但是我们此处要求的是采样得到的样本符合给定的概率分布，并不要求独立。

3.5K2 1

教程 | 一文读懂如何用LSA、PSLA、LDA和lda2vec进行主题建模

pLSA 为这些假设增加了概率自旋：给定文档 d，主题 z 以 P(z|d) 的概率出现在该文档中给定主题 z，单词 w 以 P(w|z) 的概率从主题 z 中提取出来 ?...从形式上看，一个给定的文档和单词同时出现的联合概率是： ? 直观来说，等式右边告诉我们理解某个文档的可能性有多大；然后，根据该文档主题的分布情况，在该文档中找到某个单词的可能性有多大。...我不打算深入讲解狄利克雷分布，不过，我们可以对其做一个简短的概述：即，将狄利克雷视为「分布的分布」。本质上，它回答了这样一个问题：「给定某种分布，我看到的实际概率分布可能是什么样子？」...我们不太可能会抽样得到这样一个分布：33％的主题 A，33％的主题 B 和 33％的主题 C。本质上，这就是狄利克雷分布所提供的：一种特定类型的抽样概率分布法。...即使没有看到某个文件，我们可以很容易地从狄利克雷分布中抽样得来，并继续接下来的操作。代码实现 LDA 无疑是最受欢迎（且通常来说是最有效的）主题建模技术。

2.6K1 0

R语言系列第二期（番外篇）：R先生教你统计概率与分布

如果你忘记了，详情点击：R语言系列第二期：②R编程、函数、数据输入等功能在这个部分，我们会给大家介绍一下概率与分布的统计知识以及R中包含的关于随机抽样和处理理论分布的函数，这个部分的内容同时也是下一个系列描述性统计和图表的基础...1 随机抽样我们对随机抽样的理解大多是在箱子里摸球，因为我们在数学课本上学习概率的例子就是摸球的例子，还有一个常用的例子就是掷色子。在R中你可以用sample()函数模拟这个情况。...> sample(1:6,7,replace=T) [1] 5 4 3 5 2 3 4 同时，R可以实现对称抽样和不对称抽样，比如，多次投硬币是有放回的抽样，实际中我们通常认为正反两面的概率是一致的，...其实，dnorm还有其他参数，即均值和标准差，他们分别默认0和1，因为通常我们默认的是标准正态分布。 Part2.累积分布函数累积分布函数描述的是对一个给定分布小于或等于x的累积概率。...pnorm()返回一个在给定分布下取得小于第一个参数事件的概率。对于二项分布，同样可以计算尾部概率。20个病人每人进行2种治疗，问治疗A还是治疗B更好，结果16个病人觉得A好。

2.6K3 0

统计学10个必知问题 (附答案)

但要注意这种分类仅仅是研究基础上非正规的判断常规。 6、问：所有的检验统计都是正态分布的吗？答：并不完全如此，但大多数检验都直接或间接与之有关，可以从正态分布中推导出来，如t检验、F检验或卡方检验。...，和给定的显著性水平，确定拒绝域及其临界值； 5）比较这次抽样中检验统计量的值与临界值的大小，如果检验统计量的值在拒绝域内，则拒绝假设；到这一步，假设检验已经基本完成，但是由于检验是利用事先给定显著性水平的方法来控制犯错概率的...，所以对于两个数据比较相近的假设检验，我们无法知道那一个假设更容易犯错，即我们通过这种方法只能知道根据这次抽样而犯第一类错误的最大概率（即给定的显著性水平），而无法知道具体在多大概率水平上犯错。...计算 P值有效的解决了这个问题，P值其实就是按照抽样分布计算的一个概率值，这个值是根据检验统计量计算出来的。...10、问：如何比较两组数据之间的差异性答：从三个方面来回答， 1）设计类型是完全随机设计两组数据比较，不知道数据是否是连续性变量？

6572 0

10个必知必会的统计学问题 (附答案)

2.3K2 0

教程 | 一文读懂如何用LSA、PSLA、LDA和lda2vec进行主题建模

2.5K0 0

点击加载更多

在统计学中概率分布中的概率密度函数PDF，概率质量PMF，累积分布CDF

在统计学中概率分布中的概率密度函数PDF，概率质量PMF，累积分布CDF

从贝叶斯定理到概率分布的全面梳理！

通过实例理解如何选择正确的概率分布

常见概率分布及在R中的应用

如何通过抽样分布估计你的模型的不确定性

机器学习中的统计学——概率分布

概率学中的随机变量与分布

【MATLAB 从零到进阶】day10 概率密度、分布和逆概率分布函数值的计算（上）

R中的概率分布函数及可视化

概率论和统计学中重要的分布函数

入门干货：从《权力的游戏》战斗场景中搞懂数据抽样和过滤

可视化数据科学中的概率分布以帮你更好地理解各种分布

从 Logits 到概率：Softmax 是如何做到语义无损的？

MCMC原理解析(马尔科夫链蒙特卡洛方法)

教程 | 一文读懂如何用LSA、PSLA、LDA和lda2vec进行主题建模

R语言系列第二期（番外篇）：R先生教你统计概率与分布

统计学10个必知问题 (附答案)

10个必知必会的统计学问题 (附答案)

教程 | 一文读懂如何用LSA、PSLA、LDA和lda2vec进行主题建模

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

社区

活动

圈层

关于

腾讯云开发者

热门产品

热门推荐

更多推荐