matlab怎么伯努利分布,伯努利分布 Bernoulli distribution

伯努利分布 是一种离散分布,有两种可能的结果。1表示成功，出现的概率为p(其中0

概率分布有两种类型：离散(discrete)概率分布和连续(continuous)概率分布。

离散概率分布也称为概率质量函数(probability mass function)。离散概率分布的例子有伯努利分布(Bernoulli distribution)、二项分布(binomial distribution)、泊松分布(Poisson distribution)和几何分布(geometric distribution)等。

连续概率分布也称为概率密度函数(probability density function)，它们是具有连续取值(例如一条实线上的值)的函数。正态分布(normal distribution)、指数分布(exponential distribution)和β分布(beta distribution)等都属于连续概率分布。

二项分布的例子：抛掷10次硬币，恰好两次正面朝上的概率是多少？

假设在该试验中正面朝上的概率为0.3，这意味着平均来说，我们可以期待有3次是硬币正面朝上的。我定义掷硬币的所有可能结果为k = np.arange(0,11)：你可能观测到0次正面朝上、1次正面朝上，一直到10次正面朝上。我使用stats.binom.pmf计算每次观测的概率质量函数。它返回一个含有11个元素的列表(list)，这些元素表示与每个观测相关联的概率值。

对于这样的问题，可以使用python来解决，这样理解起来更容易得多了，代码如下：

#python 3.5.3 蔡军生

#http://edu.csdn.net/course/detail/2592

#

from scipy.stats import binom

import matplotlib.pyplot as plt

import numpy as np

n = 10

p = 0.3

k = np.arange(0, 21)

binomial = binom.pmf(k, n, p)

print(binomial)

plt.plot(k, binomial, 'o-')

plt.title('Binomial: n = %i, p=%0.2f' % (n, p),fontsize = 15)

plt.xlabel('Number of successes')

plt.ylabel('Probability of sucesses', fontsize = 15)

plt.show()

运行这个程序之后，就可以输出这样的结果了，是否一目了然的感觉？

1. C++标准模板库从入门到精通

2.跟老菜鸟学C++

3. 跟老菜鸟学python

4. 在VC2015里学会使用tinyxml库

5. 在Windows下SVN的版本管理与实战

7.在VC2015里使用protobuf协议

8.在VC2015里学会使用MySQL数据库

总结

以上是生活随笔为你收集整理的matlab怎么伯努利分布,伯努利分布 Bernoulli distribution的全部内容，希望文章能够帮你解决所遇到的问题。

如果觉得生活随笔网站内容还不错，欢迎将生活随笔推荐给好友。