随机变量，取两个概率为R的数中的一个
随机变量是概率论和统计学中的重要概念，它表示随机试验结果的数值化描述。随机变量可以分为离散随机变量和连续随机变量。
离散随机变量是指取有限个或可数个数值的随机变量。例如，抛硬币的结果可以用离散随机变量表示，它的取值可以是正面或反面。
连续随机变量是指取无限个数值的随机变量。例如，测量某个物体的重量可以用连续随机变量表示，它的取值可以是任意实数。
随机变量的概率可以用概率密度函数（对于连续随机变量）或概率质量函数（对于离散随机变量）来描述。概率密度函数（Probability Density Function，简称PDF）是一个非负函数，它的积分在整个定义域上等于1。概率质量函数（Probability Mass Function，简称PMF）是一个非负函数，它的所有取值的和等于1。
随机变量在实际应用中有广泛的应用场景。例如，在金融领域，随机变量可以用来描述股票价格的波动；在工程领域，随机变量可以用来描述材料的强度变化；在医学领域，随机变量可以用来描述疾病的发病率等。
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假设：
信号S是一个随机变量，它取概率为{0.3, 0.2, 0.1, 0.4}的{0, 1, 2, 3}值。噪声N是一个随机变量，它取概率为{0.1, 0.1, 0.6, 0.1, 0.1}的{-2, -1, 0, 1, 2}值。SNR是由(Power of S)/(Power of N) = ((Amplitude of S)/(Amplitude of
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分位数对四分位数
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如果他今天情绪低落，那么明天他可能是C、S或G，概率分别为0.2、0.2、0.6。我已经在R中生成了50,000个独立的伪随机数(均匀
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假设我们的P(y，x；theta)服从Bernoulli分布，假设y在Logistic回归中具有二进制输出，这是真的吗？我们考虑伯努利分布有什么具体原因吗？如果1)是真的，那么如果我们考虑P(y，x；θ)为高斯分布，会发生什么呢？我们的成本功能是什么？我的意思是，如果我们假设高斯，我们可以得到均值和方差的最优值，取平均值(y，x)及其方差，这就是我们要最大化的可能性。
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假设我有以下两个随机变量：Y，其中平均值= -42，stdev =5 GenerateRandomNormalValue(6, 3.5); GenerateRandomNorm
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使用Numpy生成N维矩阵
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对于一个特定的任务，我必须在N随机变量上创建一个多元离散概率质量函数。我想通过创建一个由随机数填充的数组A来做到这一点，其中每个元素表示随机变量的联合概率。如果有2个随机变量，分别具有i和j可能值，则可以通过创建一个由随机数填充的(i*j) Numpy数组来完成，其中的总和= 1。
然而，当引入带有k可能值<e
浏览 6提问于2019-11-24得票数 1
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我需要它来解决我正在尝试实现的一个简单的遗传编程问题。给定一个节点，函数应该返回节点本身或它的任何子节点，这样选择节点的概率相对于它的深度是正态分布的(所以函数应该返回大部分中间节点，但有时返回根节点本身或最低的节点-但如果这使它变得更加复杂，那么这并不是真正必要的，如果所有节点都以相等的概率被选择，这就足够了)。
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假设随机变量Z是从两个不同的分布中随机抽取的，概率相等:标准分布N(0,1)和指数分布rate=1。我想生成随机变量Z。因此，在r中，我的方法是: Z=0.5X+0.5Y，因此Z来自N(0,1)和exp(1)的联合分布。R代码将是：我的问题是，我是否可以通过将x和y与其
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在页面下面的公式中，两个都提到了。你能帮我理解一下这一页和一般情况下两者的区别吗？
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考虑a和b作为表示概率的向量。例如，a表示随机变量的概率为0，概率为0.7，而概率为0.3的为1。类似地，b表示另一个随机变量，它的概率
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我需要帮助解释来自的公式
(逻辑)前.我的意思是，作者写这个公式的“快速启动”是怎么回事？给定n=3，结果是8，好的，但在快速排序中8的语义意义是什么？
浏览 1提问于2019-11-03得票数 0
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