Chúng tôi đang làm việc để khôi phục ứng dụng Unionpedia trên Google Play Store
🌟Chúng tôi đã đơn giản hóa thiết kế của mình để điều hướng tốt hơn!
Instagram Facebook X LinkedIn

Hàm mật độ xác suất và Phân phối chuẩn nhiều chiều

Phím tắt: Sự khác biệt, Điểm tương đồng, Jaccard Similarity Hệ số, Tài liệu tham khảo.

Sự khác biệt giữa Hàm mật độ xác suất và Phân phối chuẩn nhiều chiều

Hàm mật độ xác suất vs. Phân phối chuẩn nhiều chiều

Trong toán học, Hàm mật độ xác suất (Tiếng Anh là Probability density function hay PDF) dùng để biểu diễn một phân bố xác suất theo tích phân. Trong lý thuyết xác suất và thống kê, phân phối chuẩn nhiều chiều, đôi khi được gọi là phân phối Gauss nhiều chiều, là tổng quát hóa của phân phối chuẩn một chiều (còn gọi là phân phối Gauss) cho không gian nhiều chiều hơn.

Những điểm tương đồng giữa Hàm mật độ xác suất và Phân phối chuẩn nhiều chiều

Hàm mật độ xác suất và Phân phối chuẩn nhiều chiều có 1 điểm chung (trong Unionpedia): Hàm phân phối tích lũy.

Hàm phân phối tích lũy

Trong lý thuyết xác suất, Hàm phân phối tích lũy (Tiếng Anh là Cumulative distribution function hay CDF) mô tả đầy đủ phân phối xác suất của một biến ngẫu nhiên giá trị thực X. Với mỗi số thực x, hàm phân phối tích lũy được định nghĩa như sau: trong đó vế phải biểu diễn xác suất mà biến ngẫu nhiên X lấy giá trị nhỏ hơn hay bằng x. Do đó, xác suất X nằm trong khoảng (a, b là F(b) − F(a) nếu a \operatorname(X.

Hàm mật độ xác suất và Hàm phân phối tích lũy · Hàm phân phối tích lũy và Phân phối chuẩn nhiều chiều · Xem thêm »

Danh sách trên trả lời các câu hỏi sau

So sánh giữa Hàm mật độ xác suất và Phân phối chuẩn nhiều chiều

Hàm mật độ xác suất có 9 mối quan hệ, trong khi Phân phối chuẩn nhiều chiều có 15. Khi họ có chung 1, chỉ số Jaccard là 4.17% = 1 / (9 + 15).

Tài liệu tham khảo

Bài viết này cho thấy mối quan hệ giữa Hàm mật độ xác suất và Phân phối chuẩn nhiều chiều. Để truy cập mỗi bài viết mà từ đó các thông tin được trích xuất, vui lòng truy cập: