#以指数分布为例，进行接受拒绝采样#指数分布PDF=e^(-x)x>=0#我们选取x的范围为0-5，首先在x上随机生成100000个均匀分布的随机数，计算f(xi)#然后在指数分布最大值与最小值之间生成100000个均匀分布的随机数yi#比较f(xi)与yi，如果f(xi)<=yi则接受，否则不接受importnump

转自：泊松分布和指数分布：10分钟教程-阮一峰的网络日志(ruanyifeng.com)泊松分布和指数分布：10分钟教程作者： 阮一峰日期： 2015年6月10日大学时，我一直觉得统计学很难，还差点挂科。工作以后才发现，难的不是统计学，而是我们的教材写得不好。比起高等数学，统计概念其实容易理解多

主要是概率论多元随机变量这一章，细节比较多求边缘概率密度时，另一个变量积分区域是所有能取到的范围，一般是关于所求变量的函数在用卷积公式时要先判断独立性，换完元之后要对z求导，求导结果要加绝对值概率密度某些时候也可以和概率等价还大致推导了一下泊松分布和指数分布，了解了

原文链接：http://tecdat.cn/?p=26578 原文出处：拓端数据部落公众号最近我们被客户要求撰写关于吉布斯采样器的研究报告，包括一些图形和统计输出。指数分布是泊松过程中事件之间时间的概率分布，因此它用于预测到下一个事件的等待时间，例如，您需要在公共汽车站等待的时间，直到下一班车

最近我们被客户要求撰写关于吉布斯采样器的研究报告，包括一些图形和统计输出。指数分布是泊松过程中事件之间时间的概率分布，因此它用于预测到下一个事件的等待时间，例如，您需要在公共汽车站等待的时间，直到下一班车到了。在本文中，我们将使用指数分布，假设它的参数λ，即事件之间的平均

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例1Supposethatcustomersareinlinetoreceiveservicethatisprovidedsequentiallybyaserver;wheneveraserviceiscompleted,thenextpersoninlineenterstheservicefacility.However,eachwaitingcustomerwillonlywaitanexponentiallydist

ExponentialDistribution随机变量\(X\)服从指数分布的参数为\(\lambda\)的密度函数是：\(f(x)=\left\{\begin{align*}&\lambdae^{-\lambdax},\quadx\geq0\\&0,\quadelse\end{align*}\right.\),通过矩母函数\(\phi(t)=E(e^{tX})\)在0处的一阶和二阶导数可以比较容易

名称表示二项分布B(n,p)泊松分布P(λ)均匀分布U(a,b)指数分布E(λ)正态分布N(μ,σ²)

分布函数：https://www.cnblogs.com/tsuish/p/16731610.html分布函数的一些常用方法概率密度：（1）均匀分布（2）指数分布（3）正态分布

指数分布的分布函数和概率密度函数的推导，牢记指数分布的分布函数为1-e^(-λx)前言：重在记录，可能出错。之前推导出了泊松分布的概率公式——泊松分布概率公式的推导，现在推