几何分布的密度（几何分布的mle）

写出0-1分布、二项分布、泊松分布、几何分布的分布律和均匀分布、指数分...

1、离散型分布：0-1分布。只先进行一次事件试验，该事件发生的概率为p，不发生的概率为1-p 离散型分布：几何分布。在n次伯努利试验中，试验k次才得到第一次成功的概率。详也就是说前k-1次皆失败，第k次成功的概率。

2、-1分布：这是一种特殊的离散分布，每种可能的结果只有两种，犹如二元选择的缩影。二项分布：每项试验成功的次数，如抽奖中的中奖次数，它的魅力在于其明确的试验次数和每次成功的概率。泊松分布：描述在固定时间间隔内，某个事件发生的次数，如车辆通过路口的频率。

3、根据随机变量所属类型的不同，概率分布取不同的表现形式。八大概率分布律：0-1分布、二项分布、泊松分布、超几何分布、几何分布、均匀分布、指数分布、正态分布。

用matlab生成服从某一分布的随机数

指数分布： 利用逆变换，例如公式[公式]和[公式]，可以生成指数分布的随机数。拒绝法： 通过先模拟[公式]的随机变量，然后找到满足[公式]的c，如[公式]的一阶导数等于0，解得[公式]，实现正态分布的模拟。

在MATLAB中，若要从特定分布的数据中随机抽取N个样本，首先需要生成满足该分布的随机数。

matlab 中可以利用wblrnd命令产生所需的服从韦布尔分布的随机数，如下：R = wblrnd（A，B）R = wblrnd（A，B，m，n，...）R = wblrnd（A，B，[m，n，...]）其中，A为尺度参数，B为形状参数。m和n为所需要的数的形式，比如说生成m行*n列的矩阵。

在MATLAB中，rand函数用于生成0到1之间的均匀分布随机数。例如，执行以下代码：a=rand（1，1000）；这行代码会生成一个包含1000个随机数的一维数组a。为了直观地查看这些随机数的分布情况，可以使用hist函数绘制直方图，如下所示：hist（a）。

使用Matlab中的randn（）函数生成服从标准正态分布的随机数，通过cumsum（）函数对生成的随机数进行累加，并使用plot（）函数绘制曲线图。为了将数据导出，Matlab提供dlmwrite（）函数，可将其数据导出到文本文件中，具体步骤如下：调用randn（）函数，设定生成的随机数个数，如需生成100个随机数。

求高人指教:概率统计中,几何分布与指数分布如何互相演变,演变的渠道是...

1、指数分布与几何分布之间的关系，可以通过泊松过程进行解释。泊松过程是一种随机过程，它描述了一段时间内事件的发生情况。当泊松过程满足无记忆性时，事件之间的间隔时间服从指数分布。而首次观察到事件的时间，即首次成功的时间，服从几何分布。

2、一般概率统计中有关于指数分布和泊松分布的关系和演化，几何分布与指数分布如何互相演变，几何分布与指数分布之间好像也没有什么深刻的关联。

3、指数分布与分布指数族的分类不同，后者是包含指数分布作为其成员之一的大类概率分布，也包括正态分布，二项分布，伽马分布，泊松分布等等。指数函数的一个重要特征是无记忆性。这表示如果一个随机变量呈指数分布，当s，t0时有P（Tt+s|Tt）=P（Ts）。

如何求几何分布的概率密度的求和公式?

1、详细地说，是：前k-1次皆失败，第k次成功的概率。几何分布是帕斯卡分布当r=1时的特例。 在伯努利试验中，成功的概率为p，若ξ表示出现首次成功时的试验次数，则ξ是离散型随机变量，它只取正整数，且有P（ξ=k）=（1-p）的（k-1）次方乘以p （k=1，2，…，0p1），此时称随机变量ξ服从几何分布。

2、a. 均匀分布：如果随机变量X服从均匀分布在区间[a， b]上，其密度函数为 f（x） = 1 / （b - a），其中a = x = b。b. 正态分布：正态分布的密度函数是高斯分布，具有公式 f（x） = （1 / （σ * √（2π）） * e^（-（x - μ）^2 / （2σ^2），其中μ是均值，σ是标准差。

3、=-e^（-μy）+μ/（μ+λ）e^（-λz-λy-μy）|（0~无穷）=1-μ/（μ+λ）e^（-λz）fz（z）=Fz（z）=λμ/（μ+λ）e^（-λz）z0 概率指事件随机发生的机率，对于均匀分布函数，概率密度等于一段区间（事件的取值范围）的概率除以该段区间的长度，它的值是非负的，可以很大也可以很小。

4、概率密度函数为：p （1-p）^x分布函数为，也就是你说的“母函数”：，其中，x是大于等于0的。

5、具体来说，如果随机变量x服从指数分布，其概率密度函数为f（x） = λe^（-λx），其中λ 0。假设[x]代表x取整，即取x的整数部分，那么[x]将服从几何分布。几何分布的概率质量函数为P（n） = （1-p）^（n-1）p，n = 1， 2， 3， ...，其中p为每次试验成功的概率。

6、首先，把[F（x+Δx）-F（x）]／Δx的定义为平均密度，然后其中F（x）就是分布函数，[F（x+Δ度x）-F（x）]／Δx那么就是平均的概率密度了。然后，我们对上式来取极限，这就是某一处的概率密度了，再然后limΔx趋于0[F（x+Δx）-F（x）]／Δx，这样的话不就是对分布函数F（x）求导吗。