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分布函数怎么求在线播放_分布函数怎么求例题(2024年12月免费观看)

内容来源：卡姆驱动平台所属栏目：导读更新日期：2024-12-02

分布函数怎么求

24合工大卷一：难但有趣！这次的24合工大超越卷一真是让我又爱又恨！难度确实有点大，选填部分花了70分钟才搞定，尤其是17、18两题，真是让我绞尽脑汁。不过，幸好后面的题目还算简单，算是有点安慰吧。选填部分 𐟧䍥ˆ函数：画出函数图象，看答案。一阶导数：用定义求二阶导数。单调性和放缩：用已知条件推导。反例：太多了，不说了。矩阵：化简后发现要求a的逆矩阵。正定矩阵：看到a和b都是正定，秒出答案。等价方程：只有零解。分布函数：x服从均匀分布。期望：列出各种情况，发现偶数数量大于奇数，期望大于1，直接选a。似然函数：观察发现b➖a越小，似然函数值越大。不等式：猜的1，答案利用x/1+x < ln(1+x) < x的不等式夹逼准则，很有技巧性。齐次方程：各阶导数的幂为1，系数可以是x的函数。计算：直接计算。线积分：用第二类线积分的对称性简化运算。带值：1，-1带进去看看，不知道怎么会做错。面积：画图算面积，速度快。极限：利用f（0）为零递推相加，类似高中数列的思想，最后的极限化简需要点注意力，利用倍角公式化简。面积分：难算的第一类面积分，投影到xoy面根本算不出来，就算投影到yoz面计算也不简单。极值：在0，0点用极值定义判断。证明：白给的证明。线代：第二问提供一个新思路，可以将特征向量用第一问的列向量组表示，证明a只可能有ka3这一个特征向量。第三问看出特解，结合第二问的特征向量只有一个得出矩阵A的秩为2，然后相加即可。比较常规的线代证明题。正态分布：二维正态简化计算。总的来说，这次的卷子难度确实不小，但也让我学到了不少东西。希望下次能更顺利吧！𐟒ꀀ

拉普拉斯差分隐私，咋这么神奇？最近读到一篇文章，里面提到了用拉普拉斯机制的差分隐私来扰动变量。这个方法还挺有意思的，因为它不仅能保护隐私，还能在扰动后给变量加上范围约束。不过，我有点搞不懂，差分隐私不就是对变量加噪吗？为什么还能这样修改拉普拉斯函数呢？𐟤𗢀♂️ 更让我头疼的是，文章里提到了一个扰动后变量的概率密度分布函数。虽然这个函数看起来挺复杂的，但我怎么都搞不定怎么根据它求出扰动后的值。每次用逆变换采样得到的都是一堆随机值，这还怎么收敛啊？𐟘“ 有没有哪位大神能帮我解释一下，这是怎么回事？差分隐私到底是怎么在有范围约束的情况下还能加噪的？还有，怎么根据那个复杂的概率密度函数求出具体的扰动值？求指导！𐟙

自考数学笔记𐟓š，助你上岸！ 𐟌Ÿ祝大家在自考的道路上逢考必过！今天我们来聊聊自考工程数学27054中概率论与数理统计的一些重要知识点。 𐟓Œ第三章：多维随机变量及其概率分布规范性求参数离散型：∑∑P{X=xi,Y=yj}=1，其中i=1,2,...,n,j=1,2,...,m。连续型：∫∫f(x,y)dxdy=1，其中-∞＜x,y＜+∞。分布函数：F(x,-∞)=0，F(-∞,y)=0，F(-∞,-∞)=0，F(+∞,+∞)=1。求某个范围的概率离散型：P{(X,Y)∈G}=∑∑P{X=xi,Y=yj}，(xi,yj)∈G∩D。连续型：P{(X,Y)∈G}=∫∫f(x,y)dxdy，(x,y)∈G∩D。离散型求某一点的概率 P{X=xi}=∑P{X=xi,Y=yj}=1，其中j=1,2,...,m。 P{Y=yj}=∑P{X=xi,Y=yj}=1，其中i=1,2,...,n。联合求边缘分布函数：FX(x)=F(x,+∞)，FY(y)=F(+∞,y)。离散型：P{X=xi}=∑P{X=xi,Y=yj}=1，其j=1,2,...,m。 P{Y=yj}=∑P{X=xi,Y=yj}=1，其中i=1,2,...,n。连续型：fX(x)=∫f(x,y)dy，其中-∞＜y＜+∞；fY(y)=∫f(x,y)dx，其中-∞＜x＜+∞。独立性 F(x,y)=FX(x)*FY(y)。离散型：P{X=xi,Y=yj}=P{X=xi}*P{Y=yj}，其中i=1,2,...,n,j=1,2,...,m。连续型：f(x,y)=fX(x)*fY(y)。二维均匀分布当(x,y)∈D时，f(x,y)=1/S，其中S为D的面积。 P{(X,Y)∈G}=面积之比。二维正态分布 X与Y相互独立，X~N(,ⲩ,Y~N(,ⲩ，则： X+Y~N(+,ⲫⲩ。 aX+bY~N(a*+b*,aⲪⲫbⲪⲩ。希望这些笔记能帮助大家更好地理解概率论与数理统计，祝大家在自考的道路上取得好成绩！𐟓š𐟒ꀀ

蒙特卡洛方法与拒绝采样：理解与实现蒙特卡洛方法的核心思想是：对于那些无法用公式表达的问题，可以通过采样来近似模拟。以下是几种常用的采样方法：常见分布采样：基于均匀分布、正态分布等进行采样，得到的样本数据服从这些分布。加权采样：基于离散概率分布进行随机采样。逆变换抽样法：对于自定义分布，可以通过其累积分布函数（CDF）进行逆变换采样。具体步骤如下：计算目标分布的CDF。从均匀分布 [0, 1] 中采样一个数 u。根据CDF的逆函数，找到使得 CDF(x) = u 的 x。复杂分布处理：对于复杂的分布，可以借助库函数（如SciPy）来处理。拒绝采样（Rejection Sampling）：当已知概率p(x)太复杂，无法直接采样时，可以选取一个容易采样的参考分布q(x)，并且满足p(x)≤Mq(x)。按照一定的策略拒绝某些样本，剩下的样本就是所求分布p(x)。具体步骤如下：选择候选分布：选择一个易于从中采样的候选分布q(x)，使得对于所有 x，目标分布 p(x)满足 p(x) ≤ M q(x)，其中 M 是一个比例常数。采样候选样本：从候选分布 q(x) 中生成一个样本 x。计算接受概率：计算接受概率 A(x) = p(x) / (M q(x))。接受或拒绝样本：生成一个均匀分布在 [0,1] 之间的随机数 u，如果 u ≤ A(x)，则接受样本 x；否则，拒绝样本并返回步骤 2 重新采样。重复：重复步骤 2-4 直到获得足够多的样本。拒绝采样的优点是简单易实现，适用于目标分布复杂但候选分布易采样的情况。缺点是效率可能较低，尤其是在目标分布和候选分布之间差异较大时，因为可能会拒绝大量样本。

考研数学必知小技巧，轻松突破140+！ 𐟧ᣀ高数部分】判断函数奇偶性时，先看定义域是否关于原点对称；用定义证明函数单调性时，步骤为取值、作差、判断正负；换元法解题时，别忘了换元前后的等价性； f''(x)=0的点不一定是拐点；微分方程通解中的字母C要写任意常数；计算多元积分时，先看能否用对称性简化；有瑕点的反常积分，从瑕点处断开计算。 𐟒›【线性代数部分】行列式两行/列互换后，记得加上负号；矩阵没有乘法交换律，即AB≠BA；正交变换得到的标准型就是矩阵的特征值；填空题求标准型和规范型时，也要和解答题一样更换字母表示。 𐟒š【概率论部分】计算概率时，𘺧篥ˆ†限的时候，注意不要当成0然后忽略掉；做概率论大题一定要数形结合；切比雪夫不等式的方向不要记反了；求分布概率时，不要漏了某个端点，每个点的取值都要体现在分布函数中。 𐟒œ一些数学名师的授课特点总结： ⭕1. 李永乐线性代数跟紧李永乐老师就好了，人称“永乐大帝”稳的一批，讲课细致全面，消化好他的课和书，线代不愁满分。 ⭕2. 汤家凤汤老师上课十分严谨，讲课速度较慢，适合基础不好的同学，就是有点口音，不过影响不大。 ⭕3. 余丙森基础不好的同学可选，余丙森老师的课讲得十分有条理，注重细节。 ⭕4. 张宇: 不建议基础不好的同学听他的课，基础不错或者对自己有信心的小伙伴可以试一下。而且张宇的题也讲究技巧性。 ⭕5. 王式安王式安老师的课较为适合基础不错的。基础差的同学建议先过一遍书本再听王老师的课。

高中数学函数知识点全解析 𐟓š 函数是高中数学中的重要部分，涵盖了周期性、平移伸缩对称翻折、高斯函数、三次函数等多个方面。以下是详细的解析： 𐟔 周期性函数的周期性是指函数在某个固定区间内重复出现。例如，函数f(x) = sin(x)就是一个周期函数，其周期为2€‚ 𐟓ˆ 平移伸缩对称翻折函数的平移、伸缩和对称翻折是指通过平移、伸缩和翻转等操作，将一个函数转换为另一个函数。例如，函数f(x) = x^2经过平移和伸缩后，可以变为f(x) = 2x^2 - 1。 𐟓Š 高斯函数高斯函数是一种常见的连续概率分布函数，用于描述正态分布。例如，函数f(x) = e^(-x^2)就是一个高斯函数。 𐟓‰ 三次函数三次函数是指最高次项为三次的函数。例如，函数f(x) = x^3 + 2x^2 + x + 1就是一个三次函数。 𐟔 函数零点函数的零点是指使得函数值为零的自变量值。例如，函数f(x) = x^2 - 4x + 3的零点为1和3。 𐟓ˆ 判断零点个数或所在区间通过分析函数的性质，可以判断零点的个数或所在区间。例如，对于函数f(x) = x^3 - x^2 - x + 1，可以通过分析其导数来判断零点的个数。 𐟓Š 已知零点个数求参数已知函数的零点个数，可以求出相应的参数。例如，对于函数f(x) = ax^2 + bx + c，已知有两个零点，可以通过韦达定理求出a、b和c的值。 𐟔 其他重要概念同构：将一个函数转换为另一个函数，使得它们具有相同的性质。二次函数恒成立：对于二次函数f(x) = ax^2 + bx + c，当a > 0时，f(x)恒大于等于0。根的分布：对于二次函数f(x) = ax^2 + bx + c，可以通过分析根的分布来了解函数的性质。 𐟓š 通过这些知识点，可以更好地理解和掌握函数的性质和解题方法。希望这些内容对你有所帮助！

合工大超越卷刷题心得分享 𐟓š 这几天终于把合工大超越卷刷完了，感觉收获还挺大的。毕竟现在这个阶段，刷套卷主要是为了找出自己不足的地方，以及做一些没见过的新题型。合工大的卷子特别适合这个目的。明天再复习一下这五套卷，十月的剩下的时间就用来巩固刷题了。下面总结一下这些卷子里比较不错的题和错题：第2题这道题想了好久，1和3无论是换元还是相减求导都搞不定。后来发现，其实应该把整体当成一个函数，然后判断函数的单调性。这题主要靠经验，学到了不少。第6题这是一道很不错的推导题，880上有很多类似的推导思路。AD选项都是通过A=—A得出A等于0来判断的。第8题这道题n等于1的情况直接秒了，没啥难度。第9题画图看成是均匀分布的情况也秒了，思路清晰。第10题补充了二维连续性随机变量的分布函数的概念，通过转化成事件来做。看答案才想起来这种思路，去年李林四有道一模一样的题，结果发现自己还是不会做，唉，复盘的重要性！第12题这道题傻乎乎地去求通解，还忘记带入求积分了。其实完全不用求通解，e的-x次是始终在的，带入+无穷直接为0，直接求积分就好。第19题这道题是难题，自己做到了an+1+an是等比数列，然后就没头绪了。看了一个大佬的讲解，发现可以看成差分方程，直接把an求出来了，太厉害了。我卷子上有写的过程，可以看看积累经验。第22题一开始觉得超纲了吧，证明柏松分布的可加性，不是我专业课的内容吗？看了答案发现他居然直接当结论来用，不用证明。我写了有过程，可以看看拓宽思路，记住柏松分布有可加性就行。总的来说，这次刷题收获不少，尤其是那些错题和难题，感觉自己对数学的理解又深了一层。希望大家也能从我的分享中受益！

期末复习攻略：数学和思政的备考指南 ### 𐟌Ÿ数学类（微积分&高数）题型分布选择题&填空题（约60分）：这部分主要考察概念定义和计算方法，比如极限是否存在、充分必要条件等。虽然难度差异大，但简单题会占一半以上。计算题（约28分）：常见的有求极限、已知极限求常数a、讨论函数连续性、已知函数连续求a（或a，b）的值等。证明题：分值较低，通常出一道简单的和一道难题，或者只出一道难题。复习资料推荐雨课堂练习题、小测题：提前截图保存。老师讲过的例题或课本圈出来的例题。课后作业：一定要认真完成。课本课后题：多做几遍。老师的PPT：复习时可以参考。其他复习资料：比如题库。我的复习准备雨课堂习题、小测题：提前截图保存。课后作业：认真完成。一套模拟题：学长学姐给的，多做几遍。放弃的部分：反三角函数、拉格朗日中值定理和反三角函数的不定积分，最后确实没拿到证明题的分数。小贴士期末考试不会很难，吃透课后题基本就差不多了，大家不用过度担心。 𐟌Ÿ思政类（近代史、马原、思修、毛概）题型分布单选题40分：多刷单选题，保证正确率。多选题10分：少选多选错选都不给分，难度大且分值低，可以少花心思。判断题10分：多刷判断题。主观题40分：先背主观题架构或小标题，再刷单选题和判断题，最后根据架构背完整主观大题。高中所学科目复习思路先背主观题架构或小标题。刷单选题。刷判断题。根据架构背完整主观大题。刷多选题。非高中所学科目复习思路用思维导图过一遍课本，整理主要知识点。再刷题：不理解内容的话，就算错了也很容易忘。背诵技巧先把标题/架构背完再背正文内容，因为考试是按点给分的，小标题或者架构写对了后面正文也可以自己编。尽量提前三天开始背，因为考前一天背压力会很大（大题的题目加起来一般有5000字左右），而且背的第一遍往往很容易忘，记不熟。

396经综数学重点攻略，快来看看吧！嘿，还在死磕数三吗？396经综数学的重点已经为你整理好了！快来看看吧！微积分部分极限的定义和性质：这可是常考内容，主要考察极限是否存在。计算极限：各种求极限的方法，特别是6类未定型极限。连续和间断点：分段函数和无意义点的考察。无穷大无穷小阶数比较：了解不同阶数的比较方法。导数：定义、几何应用、计算（一阶二阶为主，n阶也要掌握），特别是莱布尼茨公式，求高阶导数时会用到。积分：定义、性质、不定积分的计算、定积分的计算、几何应用。多元函数：求偏导（一阶或二阶）、偏导几何应用。数列极限：了解数列极限的概念和计算方法。求旋转体体积：掌握旋转体体积的计算公式和方法。反常积分：反常积分的证明不用看。概率论部分概率计算：基本的概率计算方法。分布函数：了解分布函数的概念和性质。概率密度：掌握概率密度的计算方法。常见分布：了解常见的概率分布类型。二维随机变量分布：基本概念，离散型为主。随机变量函数的分布：了解随机变量函数的分布计算方法。随机变量的数字特征：掌握随机变量的各种数字特征。线性代数部分行列式计算：行列式的计算方法。余子式：概念和计算方法。矩阵：矩阵的计算、矩阵方程、逆矩阵、伴随矩阵。向量线性相关性：了解向量的线性相关性。秩：掌握秩的计算方法。齐次/非齐次方程组的解：了解方程组的解法。极大向量无关组：了解极大向量无关组的概念。同解、公共解：了解同解和公共解的概念。（反）对称矩阵：了解对称矩阵和反对称矩阵的概念。赶紧收藏起来，按照这些重点来复习吧！祝大家考试顺利！𐟓–✨

方浩概率论强化：随机变量数字特征详解大家好，来给大家分享方浩概率论强化第四讲的内容啦！这一讲真的是满满干货，题目多又难，所以我决定分两天来分享。方浩老师的独创名词和解题方法真是太有趣了，比如“曹冲称象，浩哥称狗𐟐𖰟𖢀和“刚好遇见你”，大家一定要好好体会浩哥的高山看海感哦𐟌Š𐟌Š 注意事项： ❶ 曹冲称象，浩哥称狗法：这个方法特别适用于解决一些复杂的概率问题，比如例4.4和题22。 ❷ 二维随机变量降维：如果能降维就尽量降维，线性一次幂的用卷积公式，非线性的用定义。 ❸ 卷积公式降幂：找固定区间和可变区间，然后用“刚好遇见你”方法找关键点。 ❹ 求概率密度：可以用分布函数求导，这是通用方法；也可以用卷积公式，特别是X+Y和XY类型。 ❺ 函数合并：随机变量不能合并❗❗随机变量不可能一样，只可能是密度和分布一样。 ❻ 独立同分布：不相关等于协方差为0。 ❼ 计算期望：先用定义，其次是常见随机变量期望+曹冲称象。 ❽ 计算方差：先用性质，其次是常见随机变量方差+定义+期望。这一章结束后，后面的内容就少多了，大家一起加油加油加油！𐟒갟’갟’ꀀ