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葛颢：单细胞基因表达的随机数学规律

现在我们知道，Fano factor可以用来刻画一个分布和泊松分布的差距（泊松分布的Fano factor永远是1），但是由于它是有量纲的，不适合作为随机性大小的度量。除了均值和方差以外，这个模型的化学主方程还可以计算出单细胞中mRNA...

如何理解三大抽样分布?知乎

我们从均匀分布U(0,1),超几何分布 hyper(6,12.6)和泊松分布P(2）三种分布对于n=1，3，100三种样本量大小分别取600个样本，那么每种样本量下就可以得到600个均值。这句话不太好理解，你可以对照着掷骰子来理解：600个样本相当...

什么是泊松过程？知乎

但是泊松分布还有另一个极为重要的假设，这个假设将泊松过程与其他的随机过程区分开了，并且这个假设给出了泊松分布的解析表达式。这个假设也很符合直觉，它就是假设3：在一段极短的时间里，事件发生一次的概率正比于该时间段...

做质量数据分析，常用知识点我们帮你整理好了|贝叶斯|f(x)正态分布|方差_网易订阅

泊松概率是另外一个常用的离散型随机变量，它主要用于估计某事件在特定时间或空间中发生的次数。比如一天内中奖的个数，一个月内某机器损坏的次数等。泊松概率的成立条件是在任意两个长度相等的区间中，时间发生的概率是相同的...

正态分布一核心的概率分布

中心极限定理从理论上证明了，在一定的条件下，对于大量独立随机变量来说，只要每个随机变量在总和中所占比重很小，那么不论其中各个随机变量的分布函数是什么形状，也不论它们是已知还是未知，当独立随机变量的个数充分大时，...

机器学习中统计概率分布大全（Python代码）

它是在该时间间隔内发生的事件的已知平均值。是事件在指定时间间隔内发生的次数。如果事件遵循泊松分布，则：在泊松分布中，事件彼此独立。事件可以发生任意次数。两个事件不能同时发生。如每 60 分钟接到 4 个电话。这意味着...

机器学习统计概率分布全面总结（Python）_maths

随机变量(Random Variable)密度函数(Density Functions)伯努利分布(Bernoulli Distribution)二项式分布(Binomial Distribution)均匀分布(Uniform Distribution)泊松分布(Poisson Distribution)正态分布(Normal Distribution)...

《推论统计分析-随机变量》

0,pList)plt.xlabel('随机变量：某路口发生k次事故')plt.ylabel('概率')plt.title('泊松分布：平均值mu=i'%mu)plt.show() 连续概率分布： 1.正太分布计算：f(x)=\frac{1}{\sigma \sqrt{2 \pi}} e^{-\frac{(x-\mu)^{2}}{2 \...

【风险模拟专栏】蒙特卡罗模拟、实物期权分析、随机预测和投资组合优化

蒙特卡洛模拟最简单的形式是一个随机数生成器，可用于预测、估计和风险分析。模拟通过重复地从用户预定义的不确定变量的概率分布中选取值并将这些值用于模型来计算模型的许多场景。由于所有这些场景都会在模型中产生相关的结果...

学生t分布的“学生”是谁？

戈塞特对数据进行了研究，认为酵母细胞的数量可以用已知的泊松分布（Poisson distribution）来描述。泊松分布是一种只包含一个（而不是四个）参数的特殊分布，它并不属于皮尔逊偏斜分布之一。确定了样品中的活酵母细胞数服从...