Функция распределения(CDF и плотность(PDF Теория вероятностей для машинного обучения/Анализа данных

00:00 Функция распределения и плотность

• Функция распределения F(x) равна интегралу от функции плотности f(x) от минус бесконечности до x.
• Функция плотности f(x) равна производной функции распределения F(x).

07:38 Обновление функции распределения

• Функция распределения обновляется, когда мы получаем новые данные.
• Обновленная функция распределения имеет значение 1 при x пи/2.

10:48 Проверка функции плотности

• Функция плотности равна производной функции распределения.
• Функция плотности должна быть равна нулю при x пи/2.

13:56 Решение задачи

• Автор объясняет, как найти производную функции и использовать ее для решения задачи.
• Он также объясняет, как использовать производную для нахождения вероятности попадания случайной величины в определенный промежуток.

28:06 Проверка и построение графиков

• Автор объясняет, что после нахождения вероятности попадания в промежуток, необходимо построить графики и проверить правильность решения.
• Он также обсуждает, что в данном случае, распределение является дискретным, и можно найти вероятность попадания случайной величины в конкретное значение.

29:58 Распределение дискретное и непрерывное

• В видео обсуждается распределение дискретное и непрерывное, включая биномиальное распределение.
• Упоминается, что дискретное распределение всегда имеет конкретное значение, в то время как непрерывное распределение может принимать любое значение в определенном интервале.

33:48 Функции распределения и плотности

• В видео объясняется, что функции распределения (cdf) и плотности (pmf) используются для описания распределения дискретных и непрерывных величин соответственно.
• Cdf используется для определения вероятности того, что случайная величина примет значение меньше определенного, в то время как pmf используется для определения вероятности конкретного значения случайной величины.

37:58 Применение функций распределения и плотности

• В видео демонстрируется, как функции распределения и плотности используются в различных ситуациях, включая проверку нормальности распределения и определение вероятности конкретного значения случайной величины.
• Упоминается, что функция распределения используется чаще, чем функция плотности, и что функция плотности используется в редких случаях.

🚀 Вступай в сообщество: https://boosty.to/SENATOROV
🍑 Подписывайся на Telegram: https://t.me/RuslanSenatorov
🔥 Начни работать с криптовалютой на Bybit: https://partner.bybit.com/b/SENATOROV

💰 Донат: https://www.donationalerts.com/c/sena...
💰 Стать спонсором :
(USDT TRC20) TPWP9kuqqetDNPeLjAe51F1i2jPxwYYBDu
(USDT BEP20) 0xf3db7ce90a55d1d25b7a6d1ded811fb2a7523f3d

Хотите глубже понять основы теории вероятностей, которые лежат в сердце машинного обучения и анализа данных? В этом видео мы разберем два ключевых понятия: функция распределения (CDF) и функция плотности вероятности (PDF). Вы узнаете, что такое CDF и PDF, как их построить и интерпретировать, и как они связаны между собой. Мы также рассмотрим, как использовать CDF и PDF для вычисления вероятностей различных событий и для описания распределения случайных величин. Подробные объяснения и примеры помогут вам освоить эти фундаментальные концепции.

Теги:

функция распределения,
CDF,
функция плотности вероятности
PDF
теория вероятностей
машинное обучение
анализ данных
статистика
data science
непрерывная случайная величина
дискретная случайная величина
математическая статистика
понятные объяснения

Хэштеги:

#функцияраспределения #CDF #функцияплотностивероятности #PDF #теориявероятностей #машинноеобучение #анализданных #datascience #статистика #непрерывнаяслучайнаявеличина #дискретнаяслучайнаявеличина #математическаястатистика #понятныеобъяснения #ML #AI

#математика #datascience #machinelearning
математика с нуля,
математика для анализа данных,
математика для дата сайнс,
математика для машинного обучения,
математика для чайников,
математика для начинающих,
математика для программистов,
математика для data science,
репетитор по математике,
преподаватель по математике,
учитель по математике,
учитель математики,
ментор по математике,
тичер по математике,
репетитор по дата сайнс с нуля,
репетитор по высшей математике,
репетитор по математике для взрослых,
математика для заочников
математика для дата аналитика