概率论基础(4)五种重要的分布(二项、泊松、均匀、指数、正态分布)
概率论对于学习 NLP 方向的人,重要性不言而喻。于是我打算从概率论基础篇开始复习,也顺便巩固巩固基础。
这是基础篇的第四篇知识点总结
基础:下面前三篇的链接地址:
概率论基础(1)古典和几何概型及事件运算
概率论基础(2)条件概率、全概率公式和贝叶斯公式
概率论基础(3)一维随机变量(离散型和连续型)
基本求导公式:
1.离散型-二项分布
形式:
分布律:
即当 X=k 时,概率为以上公式
下面是几道例题:
理解:二项分布其实很好理解,主要在于抓住每个量所对应的意义。当直接求的时候如果情况比较复杂,可以考虑求它的逆事件。
理解:这种形式较为常见,尤其涉及两个具有相互关联的二项分布时。注意灵活运用逆事件。
2.离散型-泊松分布
形式:
分布律:
下面是几道例题:
理解:注意0的阶乘是等于1的。
理解:这是一个比较常用的结论,可以记忆一下即可。
3.连续型-均匀分布
形式:
概率密度:
例题:
理解:这里用到了上一篇当中的求解步骤,求概率密度,不要忘了基础的求导公式。
4.连续型-指数分布
形式:
概率密度:
注意:
例题:
理解:这里用到了指数函数的无记忆性的特点。
5.连续型-正态分布(重要分布)
形式:
概率密度:
显然,这里需要知道两个量的具体值: σ 和 μ
常用的性质:
例题:
理解:这个题目直接根据性质就可以解出。
理解:由对称性质,可推出结果。
理解:注意,σ 越小,则曲线越陡
标准正态分布
形式:
概率密度:
几个重要性质:
例题:
理解:运用性质可拆解为标准正态分布之间的运算,题目中也已经给出结果。
理解:σ=2, μ=2,运用性质可以发现等于D选项。
理解:这个题是再一次练习标准正态分布的性质运用。
6.总结
下面是五个重要分布的小节及它们的分布律或概率密度
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