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概率统计与机器学习:常见分布性质总结
阅读量:6302 次
发布时间:2019-06-22

本文共 275 字,大约阅读时间需要 1 分钟。

参考:https://blog.csdn.net/qq_33638791/article/details/74926573

常见分布:

高斯分布

来源:中心极限定理

定义:大量独立的随机变量之和趋向于正态分布(高斯分布)

前提:样本之间相互独立

 可以看出期望U代表了正态分布的偏移量;方差代表了幅度

 当U=1,方差为0就是标准的正态分布

扩充:为什么测量误差服从正态分布

 由于每次测量误差都和其余测量误差的大小无关,因此是独立条件,所以是独立同分布的

 

转载于:https://www.cnblogs.com/zhibei/p/9590378.html

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