分散,分布,扩散,散开,这些英文怎么说?
1、scatter，disperse，spread，diffuse这些动词均含“分散、散开”之意。区别：scatter指人或物向四处散开，或把物随意撒开。disperse多指把一群人或物等彻底驱散。spread指一直延伸、蔓延，侧重遍及。diffuse指光线、声音或气味等在空中传送或散布，强调覆盖面积与物质分布相对密度之间的关系。
2、覆盖大面积 cover large area （使）蔓延，扩散，散开to cover， or to make sth cover， a larger and larger areaThe fire rapidly spread to adjoining buildings.大火迅速蔓延到了邻近的建筑物。Water began to spread across the floor.水开始漫过地板。
3、to move apart and go away in different directions； to make sb/sth do this （使）分散，散开；疏散；驱散；V The fog began to disperse. 雾开始散了。 The crowd dispersed quickly. 人群很快散开了。 VN Police dispersed the protesters withe tear gas. 警方用催泪弹驱散抗议者。
4、dispersion的意思是分散、散开、散布，具体解释如下：分散：指的是将原本聚集在一起的人或事物，通过某种方式使其在空间上变得稀疏或广泛分布。散开：描述的是从一个集中点向四周逐渐扩展的状态，常用于描述人群、烟雾、光线等的扩散。
5、spread 释义 v. 传播； （使）蔓延，扩散，散开； 展开； 摊开；读音 英[spred]美[spred]词形变化 第三人称单数：spreads 复数：spreads 现在分词：spreading 过去式：spread 过去分词：spread 用法 spread作动词，指代“传播、散布、铺开”的意思。
根据均匀分布的概率密度怎么求出的分布函数,求详解
均匀分布的分布函数F是一个分段函数，根据x与区间[a， b]的关系，分别取值为0、/和1。重点内容： 均匀分布的概率密度函数f是常数1/在区间[a， b]内。 分布函数F通过对f进行积分得到，是一个分段函数。 F在x a时为0，在a ≤ x b时为/，在x ≥ b时为1。
答案：均匀分布的概率密度函数可以通过积分求得分布函数。具体来说，假设随机变量X在区间[a， b]上服从均匀分布，其概率密度函数为f。那么，对于任意子区间[c， d]，其中c d都在[a， b]之间，累积分布函数F可以通过积分计算得出：F = f dx。
当我们知道一个随机变量的概率密度函数f（x），可以通过积分来求解其分布函数F（x）。在x小于某个值a时，由于f（x）为0，所以积分结果F（x）在此区间为0。当a小于x小于b时，f（x）是一个常数，即1/（b-a），其积分结果为x/（b-a），应用区间限制后，概率密度在a到x之间的部分为（x-a）/（b-a）。
这题的意思是，已知随机变量X满足均匀分布，f（x）=c，求c相当于是运用概率密度函数的性质，对 f（x）从负无穷到正无穷的积分为1，而此题恰为均匀分布，则此概率恰为此长方形的面积即2C=1即c=0.5，对于此题的积分，当概率密度为C时，此积分区间为[-1，1]，所以为2C。
分布函数和密度函数的区别和联系
而密度函数是定义为在区间上的概率密度。二者通过导数和积分的关系相互关联，密度函数是分布函数的导数，而分布函数是密度函数的积分。通过分布函数和密度函数的相互转化，我们可以计算随机变量的概率和统计特性。
密度函数一般只针对连续型变量，而分布函数则是既针对连续型也针对离散型随机变量。求解分布函数的时候要进行分类讨论和定积分计算，求解密度函数的时候需要进行求导。密度函数和分布函数的关系 分布函数和密度函数的关系：已知连续型随机变量的密度函数，可以通过讨论及定积分的计算求出其分布函数。
概率密度函数与分布函数的区别在于它们的概念、描述对象和求解方式各不相同。首先，概率密度函数是一种描述随机变量在某一区间内取值的概率密度，而分布函数则是一种描述随机变量取值小于某一数值的概率。
下面是它们的区别和联系的详细解释：首先，概率密度函数和分布函数在概念上有所差异。概率密度函数，针对连续型随机变量，其值是非负的，表示事件在某一区间内发生的概率密度，而分布函数则更为广泛，涵盖了所有随机变量，包括连续和离散型，它描述的是随机变量取值小于某值的概率，是随机变量的全面描述。
概率密度函数与分布函数在概念和应用上存在区别，但它们都是描述随机变量性质的数学工具，有着紧密的联系。概率密度函数描述随机变量取某一特定值的概率分布，它给出了随机变量的概率分布情况。换句话说，概率密度函数是随机变量的取值与其对应的概率之间的函数关系。它主要用于描述连续型随机变量的分布情况。
分布密度
1、分布密度：又被叫做分布律或概率函数，描述了随机变量的具体分布，分为离散型和连续型两种。分布密度介绍如下：分布密度亦称“概率的分布密度”。设某连续随机变量落在某区间内的概率为P，△x0是区间的长度，则P/△x的比值叫做随机变量在该区间上的“平均概率分布密度”。
2、定义：分布密度是一条连续曲线，表示一个随机变量在某个取值附近出现的概率密度，一般用于连续型随机变量的概率分布。而分布列则是一个有限序列，表示离散型随机变量取值的概率。取值范围：分布密度函数的取值范围是在整个实数轴上，而分布列只能取有限个值。
3、正态分布的分布密度函数：若随机变量X服从一个位置参数为μ、尺度参数为σσ的概率分布，且其概率密度函数为f（x）=12π√σe（xμ）22σ2。
4、分布密度函数与概率密度函数作为概率论中的两个核心概念，各自承担着不同的角色并服务于不同类型的随机变量。分布密度函数专用于连续型随机变量。对于某一分布密度函数f（x），它所描述的是在给定的值域范围内，随机变量出现在特定点上的可能性大小。
5、分布密度和概率密度是一样的，它们是同一概念的不同叫法。概念相同：就像“土豆”和“马铃薯”一样，虽然叫法不同，但指的是同一个东西。分布密度和概率密度也是这样，它们描述的是随机事件在某个取值范围内的可能性分布情况。
6、空间分布密度是指一定区域内某种事物的分布情况，具体表现为该事物在该区域内的数量与区域大小的比值。以下是关于空间分布密度的详细解释：定义：空间分布密度是衡量某一区域内某种事物分布疏密程度的指标。它通过计算单位面积或单位体积内该事物的数量来得出。
poisson分布是什么意思?
1、泊松分布是一种描述在单位维度（如时间或空间）内，随机事件发生次数的概率分布。若某个区域内平均而言每[公式]次出现[公式]次事件，我们称该事件服从泊松分布，记作[公式]。
2、实质上是指数分布的n重卷积，用于描述从第1位至第n位顾客出现所需的时间分布。当n=1时，Erlang分布退化为指数分布。因此，Erlang分布可以看作是多个指数分布随机变量的和，用于更灵活地建模顾客到达时间的分布。Poisson分布：用于描述在特定时间段内累积到达的顾客数量。
3、泊松分布（Poisson distribution，也译为布瓦松分布、布阿松分布、波以松分布等）是一种在统计与概率学中常见的离散概率分布，由法国数学家西莫恩·德尼·泊松在1838年提出。这种分布主要用于描述在固定时间段或空间内，稀有事件发生的次数，比如每小时到达某公交站的人数、每分钟收到的邮件数量等。