概率模型
概率模型是以概率的定义和解释为基础的统计理论。概率模型是数学研究对象分布概率的基础,是对数学的一般表达形式,具有很强的理论性和方法论特征。概率模型包括概率分布、概率估计结果等概念。这些概念在数学中广泛应用,并随着统计分析的发展而不断完善。
概率分布 编辑本段
概率估计 编辑本段
概率估计是指对某些数据进行调查或研究,确定数据的分布或概率的过程,一般可分为非正态分布。在统计分析中都要用到统计方法来进行统计推断,所以统计推断又称为回归推断。概率估计的形式有平移估计、渐近平移估计、自回归估计、概率模型的组合估计等。利用随机过程的模型一般具有随机分布特征,如离散变量和随机变量之间具有相关性,以及随机变量之间的相关关系。 www.qwbaike.cn
基本定理
定理1:对定理1中的变量估计,其概率为:其中表示随机变量的分布,表示随机变量分布的概率为:由下面公式(3)可得以下定理:其中: i=1,2,3,4,5,6,7,8,9,10是分布在不同区间上的随机变量的数目。定理2:由上述条件,对数分布可得以下定理:任何状态的值均为数分布。因为1-10和10-11不会同时发生,故当满足任何一个条件时,上述状态都不会同时发生。 www.qwbaike.cn
分析方法
概率分布的分析方法主要有定性和定量两种。定量方法是指通过统计分析得到结果的统计分析方法,如最小二乘法、回归分析法等;定性方法是指通过估计和比较概率分布值,得出结论的定性分析方法。在实际应用中,定性方法要比定量方法更能揭示概率分布的规律和现象,更能显示出所研究的对象的本质性质。 www.qwbaike.cn
结论
概率分布是研究统计现象及其规律的数学方法,是一种在概率论中已有广泛应用的数学模型。概率分布对于数学分析的应用十分重要。因为概率分布反映的是统计现象的分布特征,能够为数据的处理提供依据;它能帮助我们研究现象间的关系,为实际问题提供依据;还可以为统计分析提供参考,指导决策。根据以上对概率分布的定义可得,概率模型又可分为正态分布、多项式分布、非正态分布、正多项分布、最小二乘法等类。但以上分类并不属于统计分析方法中使用最广泛的一类,而是与其他应用领域有着密切关系的一类种类。 www.qwbaike.cn
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