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累積分佈函數 - 機器人機率建模的數學方法 - cover

累積分佈函數 - 機器人機率建模的數學方法

Fouad Sabry

Translator Jin Tsui

Publisher: 十億個知識淵博 [Chinese (Traditional)]

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Summary

1：累積分佈函數 – 介紹 CDF 及其在機率中的基本作用。
 
2：柯西分佈 - 檢查這個關鍵的機率分佈及其應用。
 
3：期望值－討論統計過程中期望結果的概念。
 
4：隨機變數－探討隨機變數在機率模型中的作用。
 
5：獨立性（機率論）－分析獨立事件及其意義。
 
6：中心極限定理 - 詳細說明此基本定理對資料近似的影響。
 
7：機率密度函數 – 概述 PDF 及其與連續分佈的連結。
 
8：隨機變數的收斂 - 解釋收斂類型及其在機器人技術中的重要性。
 
9：矩生成函數 – 涵蓋總結分佈特徵的函數。
 
10：機率生成函數－介紹機率生成函數。
 
11：條件期望 – 檢查給定某些已知條件的期望值。
 
12：聯合機率分佈－描述多個隨機事件的機率。
 
13：Lévy 分佈 – 研究該分佈及其在機器人技術中的相關性。
 
14：更新理論－探索對機器人重複事件建模至關重要的理論。
 
15：Dynkin 系統 – 討論此系統在機率結構中的作用。
 
16：經驗分佈函數 – 著眼於根據數據估計分佈。
 
17：特徵函數 – 分析捕獲分佈特性的函數。
 
18：PiSystem – 審查用於建立機率度量的 pisystem。
 
19：機率積分變換－介紹隨機變數的變換。
 
20：隨機變數收斂的證明 - 提供對機器人可靠性至關重要的證明。
 
21：機率分佈的捲積 - 探索機器人技術中的組合分佈。
Available since: 12/17/2024.
Print length: 422 pages.

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