数据科学家 95% 时间都在使用的 10 大基本分布
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发布时间：2024-10-23 19:22
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时间：2024-11-16 23:43
数据科学家在他们的工作中，有95%的时间都在与这些基本分布打交道，这些分布是数据分析、建模和解释的重要工具，它们帮助我们深入理解数据，从而做出基于数据的决策。
正态分布，生活中的常见现象，如身高、体重和考试成绩，它呈现钟形曲线，平均值是中心，大多数数据聚在其中。标准差衡量数据的集中度，标准差小说明数据稳定。
伯努利分布，两点或0-1分布，描述二元结果，如硬币翻转，用成功概率p描述。例如，猜测硬币正反面，关注的是成功概率。
泊松分布，描述单位时间内的事件次数，如交通事故，其形状扁平，平均值表示预期次数，方差等于平均值。
指数分布，描述等待时间，比如公交到站，不考虑过去等待时间，平均值反映预期次数，方差与平均值关系特殊。
伽玛分布，适用于连续随机变量，比如处理时间，其形状受参数影响，广泛用于现实生活中的时间间隔建模。
贝塔分布，用于描述概率或比例，如产品合格率，通过参数α和β控制分布形状。
均匀分布，所有结果概率相等，如骰子投掷，反映等概率事件。
二项分布，描述成功次数，如抛硬币或答题，形状与成功次数有关。
对数正态分布，描述正数值分布，如收入或财富，对数正态性有助于分析。
负二项分布，描述达到指定成功前的失败次数，与几何分布不同，关注达到目标的路径。
威布尔分布，用于寿命分析，描述随机事件生存时间，具有可变形状和尺度。
每个分布都以其独特的方式揭示了数据的特性，掌握它们是数据科学家不可或缺的技能。了解并能有效运用这些分布，是他们在复杂数据世界中游刃有余的关键。
