四、用MATLAB计算方差 计算方差的常用公式为： 若离散型随机变量有分布律 其MATLAB计算程序为 若是连续型随机变量且密度函数为 ，则方差的MATLAB计算程序为

通过iris.txt的训练，再利用test.txt进行测试

1. 均匀随机变量2. 指数随机变量3. Erlang 随机变量4.伯努利随机变量5. 二项式随机变量6. 几何随机变量7. 负二项式随机变量8. 正态随机变量Pseudorandom_number_generators 线性同余生成器 (LCG) 是一种算法，可生成使用不连续分段线性方程计算的伪随机数序列。 该方法代表了最古老和最著名的伪随机数生成器算法之一。 参考： https://en.wikipedia.org/wiki/Linear_congruential_generator https://en.wikipedia.org/wiki/Inverse_transform_sampling https://en.wikipedia.org/wiki/Box-Muller_transform

Erlang随机变量 创建一个或数组，其中填充了来自的。 安装 $ npm install distributions-erlang-random 要在浏览器中使用，请使用 。 用法 var random = require ( 'distributions-erlang-random' ) ; random（[dims] [，opts]） 创建一个或填充了来自Erlang分布的绘图。 dims参数可以是指定length的正integer也可以是指定尺寸的正integers array 。 如果未提供dims参数，则该函数从Erlang分布返回一个随机抽奖。 var out ; // Set seed random . seed = 2 ; out = random ( 5 ) ; // returns [ ~1.416, ~1.285, ~0.112, ~1.103, ~2.01

摘要：从事件型全概公式出发，通过条件期望的定义及其重要性质推导出关于连续型随机变量的全概公式形式，并给出它在概率计算中的应用．关键词：连续型随机变量；全概公式；

伽玛随机变量 创建一个或数组，其中填充了来自的。 安装 $ npm install distributions-gamma-random 要在浏览器中使用，请使用 。 用法 var random = require ( 'distributions-gamma-random' ) ; random（[dims] [，opts]） 创建一个或填充了来自的。 dims参数可以是指定length的正integer也可以是指定尺寸的正integers array 。 如果未提供dims参数，则该函数从gamma分布返回一个随机抽奖。 var out ; // Set seed random . seed = 2 ; out = random ( 5 ) ; // returns [ ~0.192, ~0.319, ~0.714, ~0.861, ~0.974 ] out = random

第二章教学计划（第1次课） 教学内容： 1.随机变量及其分布函数； 2.离散型随机变量及其分布。 教学目的及目标： 1.理解随机变量、分布函数、分布律的概念； 2.能对实际问题建立适当的随机变量，会求其分布函数； 3.能熟练求离散型随机变量的分布律，熟练掌握三种重要的 离散型分布; 4. 熟练掌握分布函数、分布律的性质及二者间的关系,并能熟 练解决有关问题。 教学重点： 1.随机变量、分布函数、分布律的概念和性质; 2.分布函数与分布律的关系; 3.三种重要的离散型分布，泊松定理。 教学难点：随机变量、分布函数的概念。

概率、随机变量和随机过程在信号处理中的引用v1谢晓霞

概率、随机变量与随机过程v4保铮

对数正态随机变量 创建一个用对数绘制填充的或数组。 安装 $ npm install distributions-lognormal-random 要在浏览器中使用，请使用 。 用法 var random = require ( 'distributions-lognormal-random' ) ; random（[dims] [，opts]） 创建一个用对数绘制填充的或 。 dims参数可以是指定length的正integer也可以是指定尺寸的正integers array 。 如果未提供dims参数，则该函数从对数返回一个随机抽奖。 var out ; // Set seed random . seed = 2 ; out = random ( 5 ) ; // returns [ ~0.435, ~2.085, ~0.239, ~1.059, ~0.878 ] out =