Advertisement

二项分布概率质量函数（PMF）定义如下。

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
该资源提供概率密度函数和概率质量函数（PMF）。随机变量的概率质量函数（PMF）定义为：其中，n代表路径数量，p则表示成功的概率。为了在浏览器中利用该功能，需要安装 `distributions-binomial-pmf` 包。具体操作如下：使用 JavaScript 代码，通过 `require` 函数引入该模块：`var pmf = require ( distributions-binomial-pmf ) ;` 然后，调用 `pmf(x[，选项])` 函数来计算概率质量函数。参数 `x` 可以是数组、类型数组或矩阵。例如，可以通过以下代码计算：`var matrix = require ( dstructs-matrix ) , mat , out , x , i ;out = pmf ( 1 ) ;// 返回 0.5out = pmf ( - 1 ) ;// 返回 0out = pmf ( 1.5 ) ;// 返回 1.5`

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 二项分布的概率质量函数（PMF）：Binomial-PMF
    优质
    简介：二项分布的概率质量函数(Binomial PMF)描述了在固定次数的伯努利试验中成功次数的离散概率分布，用于计算特定条件下事件发生的概率。 概率密度函数与概率质量函数（PMF）相关。随机变量的PMF定义为其中n表示路径数，p表示成功概率。 安装命令如下：`npm install distributions-binomial-pmf` 使用方法： ```javascript var pmf = require(distributions-binomial-pmf); pmf(x[, options]) ``` 计算给定x值的概率质量函数（PMF）。x可以是数值、数组、类型化数组或矩阵。 示例代码如下： ```javascript var matrix = require(dstructs-matrix), mat, out, x, i; out = pmf(1); // 返回0.5 out = pmf(-1); // 返回0 out = returns(1.5) ;//返回值取决于具体实现和输入参数的定义。 ```
     
  • 二项分布的概率质量函数（PMF）：Binomial-PMF
    优质
    二项分布的概率质量函数（PMF）描述了在固定次数的伯努利试验中成功次数的离散概率分布。此函数对于分析特定成功概率和试验次数下的事件发生可能性至关重要，广泛应用于统计学、机器学习等领域。 概率密度函数与概率质量函数（PMF）有关。对于随机变量的 PMF 来说，其表达式为其中 n 表示路径数量而 p 则是成功发生的概率。 安装相关模块可以使用命令：`npm install distributions-binomial-pmf` 在浏览器中使用时，请采用相应的方法引入。 用法如下： ```javascript var pmf = require(distributions-binomial-pmf); pmf(x[, options]) ``` 该函数用于计算 PMF 的值。x 可以是数字、数组、类型化数组或矩阵等不同形式的数据结构。 例如，以下是一些使用示例： ```javascript var matrix = require(dstructs-matrix), mat, out, x, i; out = pmf(1); // 返回 0.5 out = pmf(-1); // 返回 0 // 注意：原文中的 `returns` 应该是 `pmf` out = pmf(1.5); // 根据函数定义，可能会返回特定值或抛出异常，具体取决于实现细节。 ``` 请根据实际需求调整参数并使用此方法。
     
  • MATLAB.rar_概率分布_MATLAB 二项分布_MATLAB 正态分布_二项分布_正态概率分布
    优质
    本资源包提供关于使用MATLAB进行概率分布分析的教学内容，涵盖二项分布与正态分布的应用及计算方法。适合学习统计学和数据分析的学生及研究者参考使用。 概率密度或分布的通用函数包括正态分布、二项分布和指数分布等多种类型。
     
  • 概率密度分布函数图表.rar_matlab 概率密度_分布概率密度_概率密度图表_正态函数_韦伯分布
    优质
    本资源包含多种概率密度分布函数的MATLAB绘制代码及图表，包括但不限于正态分布与韦伯分布，适用于学习和研究概率统计中的分布特性。 使用MATLAB仿真了常用的概率分布图，包括瑞利分布、对数正态分布和韦布尔分布的概率密度函数图像。
     
  • 正态分布的概率分布函数：计算正态分布曲线下概率的MATLAB实现
    优质
    本文介绍了如何使用MATLAB编程来计算和绘制标准正态分布及其变种的概率密度函数，并求解特定区间内的累积概率值。 此函数用于计算正态分布曲线下的概率，并可选择绘制图形及计算面积。 输入参数： - x：在正态分布曲线上的一点。 - mean：正态分布的平均值。 - sigma：正态分布的标准偏差。（提示：对于标准正态分布，其均值为0且sigma等于1。） - plotting（可选）：如果设置为1，则绘制计算出的面积。 输出： 函数返回从负无穷大到点x之间的曲线下面积。 示例代码： ```matlab x = -20:20; % 定义数据范围，例如从-20至20。 sigma = length(x)/2/3.5; % 设置PDF的宽度为约3.5个标准差单位。 mean_value = 0; normaldistribution(mean_value, sigma, 1); ``` 注意：该函数由谢里夫·奥姆兰编写，他是苏黎世大学和大学医院的研究人员。日期标注为2009年5月。
     
  • 稳定分布的概率密度函数、参数估计、随机数生成及累积分布函数
    优质
    本研究探讨了稳定分布的相关理论与应用实践，包括概率密度函数解析表达式、参数估计方法、随机数生成算法以及累积分布函数的计算。 stable分布的概率密度函数、参数估计方法、随机数生成以及累积密度函数的相关内容。
     
  • 稳定分布的概率密度函数、参数估计、随机数生成及累积分布函数
    优质
    本研究探讨了稳定分布的关键特性，包括概率密度函数和累积分布函数，并介绍了参数估计方法与随机数生成技术。 stable分布的概率密度函数、参数估计方法、随机数生成以及累计密度函数的相关内容。
     
  • Python绘制二项分布概率图表实例
    优质
    本实例详细讲解了如何使用Python语言及其库（如matplotlib和scipy）来绘制二项分布的概率密度函数图。适合初学者学习统计学与数据可视化技能。 本段落主要介绍了使用Python绘制二项分布概率图的方法，涉及到了基于numpy和math的数值运算以及matplotlib图形绘制的相关操作技巧。需要相关资料的朋友可以参考此内容。
     
  • Beta分布概率密度的MATLAB代码-量表函数与标量回归分析...
    优质
    本资源提供基于MATLAB编写的Beta分布概率密度计算代码，并包含用于量表函数和标量回归分析的应用示例。 多形胶质母细胞瘤（GBM）是最常见且最具侵袭性的癌症类型之一，通常起源于大脑中的单个细胞，并随着肿瘤的增殖表现出复杂的生理与形态特征。这些特性导致了治疗效果预测及患者预后的不确定性增加。 为了更好地理解这种复杂性，我们的研究旨在探究图像强度变化与其他临床、人口统计学以及遗传因素之间的关联。为此，我们整理并分析了一组64名患者的放射影像数据和相应的基因组及临床信息。该数据集涵盖了这些患者手术前的T1加权对比成像资料，并包括了生存率、临床特征与基因表达等多维度的数据。 通过这项研究，我们希望能够识别出肿瘤异质性所引起的特定标志物，并揭示它们如何影响患者的治疗反应和预后情况。