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条件边缘分布
什么是
边缘分布
,什么是
条件分布
答:
某一组概率的加和,叫
边缘概率
。边缘概率的分布情况,就叫
边缘分布
。和“边缘”两个字本身没太大关系,因为是求和,在表格中往往将这种值放在margin(表头)的位置,所以叫margin distribution。
条件分布
是二维随机变量(X,Y)作为一个整体,具有联合
概率分布
,其中的X或Y作为单个随机变量,具有边缘概率分布。
条件分布
和
边缘分布
可以相互转化吗
答:
不可以。
条件分布
和
边缘分布
不可以相互转化,条件分布其实就是联合分布与边缘分布的比值。联合分布唯一确定边缘分布和条件分布,反之,边缘分布和条件分布都不能唯一确定联合分布。
联合分布有
边缘分布
和
条件分布
吗?
答:
(1)X的
边缘分布
律为:X -2 -1 1 2 P 1/4 1/4 1/4 1/4 Y的边缘分布律为:Y 1 4 P 1/2 1/2 易求得,E(X)=0,E(Y)=5/2,E(XY)=-2·4·1/4+(-1)·1·1/4+1·1·1/4+2·1·1/4=0 ∵Cov(X,Y)=E(XY)-E(X)·E(Y)=0 ∴X与Y不相关。(2)P(X=-...
什么是
边缘分布
?
答:
边缘分布
(Marginal Distribution)指在概率论和统计学的多维随机变量中,只包含其中部分变量的
概率分布
。在这个边缘分布中,我们得到只关于一个变量的概率分布,而不再考虑另一变量的影响,实际上进行了降维操作。在实际应用中,例如人工神经网络的神经元互相关联,在计算它们各自的参数的时候,就会使用边缘分...
什么是
边缘分布
?
答:
边缘分布
(有时也翻译成边界分布)。如果我们把每一个变量的
概率
分布称为一个概率分布,那么边缘分布就是若干个变量的概率加和所表现出的分布。举个例子,假设P(B),P(C),P(A|B),P(A|C)已知,求P(A)。那么P(A)=sum(P(B)*P(A|B)+P(C)*P(A|C))。再举个简单的例子:对于一个任意...
正态分布的
条件分布
与
边缘分布
答:
本文总结多元正态分布的
条件分布
与
边缘分布
,证明不难,但都比较繁琐,故不做详细证明,有兴趣可以参考 Pattern Recognition and Machine Learningy 一书。对于联合正态分布变量 ,定义精度矩阵(the precision matrix)为协方差矩阵的逆,即 ,做分块处理:那么,条件分布 其中 如何证明?证明的关键...
什么是“
边缘分布
律”?
答:
边缘分布
律是指在概率论和统计学的多维随机变量中,只包含其中部分变量的
概率分布
。边缘分布中,我们得到只关于一个变量的概率分布,而不再考虑另一变量的影响,实际上进行了降维操作。在实际应用中,例如人工神经网络的神经元互相关联,在计算它们各自的参数的时候,就会使用边缘分布计算得到某一特定神经元...
如何理解
边缘分布
的概念?
答:
对于y的边缘密度,就是x在整个范围内的积分,那么,0≤x≤1 对于y,最大可以取到x,而x取到1,所以y就是最大到1,所以就是0≤y≤1 其实可以从二重积分来看,
边缘分布
,就是对联合分布求单积分。y的边缘分布,就是积分x,那么y就是外层积分,y的积分限就是y的范围。同理,x的边缘分布也如此 ...
怎样求
边缘分布
?
答:
1、
边缘分布
(Marginal Distribution)指在概率论和统计学的多维随机变量中,只包含其中部分变量的
概率分布
。在这个边缘分布中,我们得到只关于一个变量的概率分布,而不再考虑另一变量的影响,实际上进行了降维操作。2、在实际应用中,例如人工神经网络的神经元互相关联,在计算它们各自的参数的时候,就会...
边缘分布
律怎么求?
答:
分布律就是做个表,把值和概率对应的填进去就可以了。至于
边缘分布
律,以x为例,x取的概率是1/6,取-1概率是1/3+1/12=5/12,取2的概率就是5/12,那么做一个表,回第一行是可能的取值0,1,2第二行把相应概率填进去。求X的边缘分布律就是把每一纵列相加,把y全部积分,x不积分。0+0...
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