本文主要介绍推论统计中的概率分布和抽样分布,本文结构如下:

一、概率分布

随机变量:在一定条件下,某件事情可能发生或者不发生,这个事件就叫随机事件。例如抛硬币哪面朝上。随机变量X就是用来量化随机事件的函数,是将随机事件每一个可能出现的结果映射到数值的一个函数。

随机变量又包含:

  • 离散随机变量(结果可以一个一个列举出来,比如明天是否下雨)
  • 连续随机变量(有无限个结果,比如明天下雨的雨量)

概率分布:数据在统计图中的形状叫做分布,将随机变量、概率、分布组合起来并表现出来就是概率分布。

接下来介绍上述两种概率分布中更加细分的概率分布,针对每种概率分布,将从以下2个方面进行介绍:

  1. 这种分布有什么特点
  2. 这种分布的概率如何计算及如何使用Python计算和绘图

前提知识:Numpy是一个N维数组容

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