第三部份、常用計數型控制圖一、離散資料機率分佈二、經典不良率P和不良數NP控制圖三、經典單位缺陷U和缺陷數C控制圖四、過度離散和欠離散P圖和U圖五、其他屬性控制圖一、離散資料機率分佈（一）、機率分佈概論（二）、二項分佈（三）、泊松分佈（一）...

圖片來源：WolframAlpha伯努利分佈可以表示可能性不同的結果，例如拋擲一枚不均勻的硬幣...

計算機率指數隨機變數取小於或者等於某一特定值X0的機率且指數機率分佈的期望=標準差指數分佈vs泊松分佈泊松分佈：1.是離散型機率分佈 2.描述每一區間中事件發生的次數指數分佈：1.是連續型機率分佈 2.描述事件發生的時間間隔的長度為了說明問...

標準正態分佈的分佈函式：影象如下：計算三種類型的機率（這裡需要說明一點，只有標準正態分佈時，隨機變數才用z表示）：●z小於或者等於某個給定值的機率,直接帶入分佈函式得出如：p（z<=1）=φ（1）=0...

我的理論是，波函式在第五維的不同點描述了同一粒子的許多歷史...

這就引出了重要的定理：如果一個馬爾可夫鏈是{Xn}，並且有一個狀態空間S，具有轉移機率{pij}，其初始機率分佈為{μi}，那麼對於作為S元素的任何i，我們得到：P（X1=i）=∑μPi（S的所有k元素之和）因此，我們還應考慮交易對手的當前...

指數分佈與分佈指數族的分類不同，後者是包含指數分佈作為其成員之一的大類機率分佈，也包括正態分佈，二項分佈，伽馬分佈，泊松分佈等等...

二維隨機變數的聯合分佈函式：二維隨機變數的聯合分佈函式二維離散型隨機變數的機率分佈：二維隨機變數的機率分佈二維離散型隨機變數的邊緣分佈：二維離散型隨機變數的邊緣分佈二維離散型隨機變數的條件分佈：二維離散型隨機變數的條件分佈題型一：求二維離散...

b）c） 演算法：d） 在非監督學習中的應用：監督學習的訓練資料為輸入輸出對，可以解決分類、迴歸、標註等任務，有時訓練資料中只有輸入沒有對應的輸出，這樣的資料學習模型為非監督學習問題...

今天，葉老師將透過正態分佈的概念及個人的深入理解、正態分佈圖像的特點、正態分佈的高考題剖析等三個方面向大家詳細講述一下正態分佈，爭取帶大家攀越機率分佈列的最後一座大山，讓大家徹底戰勝機率分佈列的相關內容，取得實質性的勝利...

二項分佈是離散分佈表示n個獨立伯努利試驗中x次成功的機率...

對於離散型隨機變數，熵定義的是如下函式其中xi為隨機變數取第i個值的機率...

然而機率分佈有數百種，好在實踐中經常出現的機率分佈只有15種（且都是鄉里鄉親關係密切，如下圖），今天我們只重點介紹最重要的一種分佈：正態分佈...

那麼，伯努利分佈就是——- 生一次孩子，生男孩的機率為 p = 60%， 而生女孩的機率為 1 - p = 40%...

二項分佈是離散分佈表示n個獨立伯努利試驗中x次成功的機率...