开发者学堂课程【人工智能必备基础：概率论与数理统计：连续型随机变量】学习笔记，与课程紧密联系，让用户快速学习知识。
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连续型随机变量
内容介绍
一、理解概率函数和概率分布
二、概率密度函数
一、理解概率函数和概率分布
1.概率密度：对于连续型随机变量 X ，我们不能给出其取每一个值的概率也就是画不出那个分布表，这里我们选择使用密度来表示其概率分布
2.假设有一组零件，由于各种因素的影响，其长度是各不相同的
其最小值为 128，最大值为 155，所以取到这个区间任意的值是不确定的
例如在 60-120kg 中，取到 61.368 的概率为 0
二、概率密度函数
离散型的已经知道怎样处理，按照这个思路先简单分组
以 4 为单位构造 7 个区间
任意一个实际数据就会落进一个区间
落入以后，该区间的频数会加 1
绘制频率分布直方图
组的个数越少，越接近折线
组的个数越多，越接近曲线
这样看起来有点粗糙，当我们把样本数据增加，分组数同时也增加，这样的轮廓变得越来越细致，接近于一条曲线
密度：一个物体，我们如果问其中一个点的质量是多少？这该怎么求？由于这个点实在太小了，那么质量就为 0 了，但是其中的一大块是由很多个点组成的，这是我们就可以根据密度来求质量了
X 为连续随机变量，X 在任意区间（a，b】上的概率可以表示为：
其中 f（x）就叫做 X 的概率密度函数，也可以简单叫做密度
概率密度函数用数学公式表示就是一个积分，也可以把概率形象的说成面积
图（a）是连续型随机变量的分布函数，图（b）是其概率密度函数图像
