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python的概率分布有哪些类型?

宋雪维

python数据可视化。无非是把各种各样的数据以视图的形式展现出来,可以更直观的分析数据。python的数据可视化离不开概率分布,有两种类型,即离散概率分布和连续概率分布。离散概率分布有伯努利分布、二项分布、泊松分布和几何分布等。连续概率分布有正态分布、指数分布、和β分布。

一、离散概率分布(概率质量函数)

1、伯努利分布

一种离散分布,有两种可能的结果。1表示成功,出现的概率为p(其中0<p<1)。0表示失败,出现的概率为q=1-p。

2、二项分布

重复n次的独立的伯努利试验(事件发生概率为p),每次试验相互独立,如抛硬币。

3、泊松分布

是显示事件在预定时间段内可能发生的次数的分布,用于独立事件,这些事件在给定的时间间隔内以恒定的速率发生。 

二、几何分布(概率密度函数

是具有连续取值(例如一条实线上的值)的函数。

1、正态分布

通过排列数据中每个值的概率分布来呈现数据的形式,大多数值保持在平均值附近,从而使排列对称。

2、指数分布

是描述泊松过程中的事件之间的时间的概率分布,即事件以恒定平均速率连续且独立地发生的过程。

3、β分布(beta distribution)

是伯努利分布和二项式分布的共轭先验分布的密度函数,是一组定义在(0,1)的连续概率分布(概率的概率分布)。

以上就是python的概率分布的两种类型介绍,希望可以帮助到你进行数据可视化操作哟~

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