简单的数学公式数学

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2011-10-05 10:01 标签： 简单的数学公式
简单数学！！_百度知道
简单数学！！
详解若原点到直线ax+y+8=0的距离为6，则a的值为？ 谢谢
，基础不好算到了8&#47！;+1=6就不会怎样做了;根号下a&#178
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com/zhidao/wh%3D450%2C600/sign=48b923bbdda25a5df5af0/cf3d7caafbe096a63a9a7.hiphotos://d.baidu://d.baidu.baidu.jpg" target="_blank" title="点击查看大图" class="ikqb_img_alink"><img class="ikqb_img" src="/zhidao/wh%3D600%2C800/sign=ad12f2ece50aa/cf3d7caafbe096a63a9a7.hiphotos.jpg" esrc="http://d<a href="/zhidao/pic/item/cf3d7caafbe096a63a9a7
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9a&#178;6√(a&#178;+1=16/3a&#178：|0+0+8|/+1)=6√(a&#178;+1)=4/+1)=8/√(a&#178由题意有;9a=±√7/=7&#47
a=正负根号7/3先画图，当x=0时，y=-8，当y=0时，x=-8/a从图中可以得出两个相似三角形，根据勾股定理可以求出小的三角形的一条直角边等于根号28，然后得出一个比例式：6/(-8/a）=根号28/8解出来就是a=6分之根号28忘了化简，化简后就是正负根号7/3
使用点到直线得距离公式计算|0+0+8|/[根号下（A&#178;+1）]=6解得A=正负 (根号下7)/3所以选D
原点（0，0）
直线有解析式。 直接用公式 d=｜a*0+0+8｜/√(a^2+1^2)=8/√(a^2+1)=6 √(a^2+1)=8/6两边平方
去根号 a^2+1=16/9移项 合并
a^2=7/9 a=+-√7 /3
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几个简单数学分布
1. 概率密度函数
假如我们要预测明天的下雨量，$x$表示下雨的量，$f(x)$就表示为概率密度，我们随便画一个概率密度，他们的关系如下：
其中概率密度函数$f(x)$并不代表概率，只是代表当前$x$点的概率密度，类似于速度不代表位移一样，我们把所有可能发生事件概率相加应该为1(上图面积)：
其中$f(x)&=0$，也可以计算下雨量在某个范围内的概率：
积分后的概率即成为概率分布。
2. 二项分布
抛硬币是典型的二线分布，假设我们抛了5次硬币，设定$P(x)$表示有$x$次硬币正面朝上的话，我们可以得到一个类似如下的概率分布：
其中$x$为正面朝上的次数，离散变量和连续变量的差别可以看下面的泊松分布。
3. 泊松分布
泊松分布是二项分布的极限情况。
假设我们现在要估计某个路口一小时经过$k$辆车的概率，第一步我们需要先大量的观察一段时间，获得一个一小时内通过汽车数量的期望$\lambda$。
然后我们把一小时分为60分钟，同时假设每一分钟要么经过一辆车，要么没有车，那么按照二项分布的式子：
也就是说，期望除以60分钟（把一小时分成60份）获得每一分钟有一辆车经过的概率。
但是很明显我们不能确保每分钟真的只过一辆，为了更加精确，我们可以把一小时继续分为3600秒或72000个半秒，也就是说分的越多份，越精确。如果我们这么一直分下去，我们就获得了泊松分布，也就是二项分布的极限情况。
如果引入极限和e，泊松分布可以表达为(
泊松分布的概率密度和累计概率图像如下：
4. 正态分布
跟泊松分布一样，正态分布其实也是在大量观察现实世界的接触上总结推理出来的，它的概率密度函数为：
图像类似：
其中$\mu$为观察到的数据的均值，是期望的一种估计方式，类似上面泊松分布估计用的期望,在图上表示为中心点的位置。
$\sigma$是样本的标准差，在图上可以表现为向中央的紧缩程度。
正态分布的特点是大自然中很多事件都符合它的描述，比如20岁男子的身高、同一个学校里学生的成绩分布等等。
正态分布还有一个有趣的特点是：
横轴区间（μ-σ，μ+σ）内的面积(即概率)为68.268949%
横轴区间（μ-1.96σ，μ+1.96σ）内的面积为95.449974%
横轴区间（μ-2.58σ，μ+2.58σ）内的面积为99.730020%
正态分布可以通过调整其两个参数能够拟合很多自然界的情况，也可以和其他分布在某些情况下互相转换。
5. Gamma分布
正态分布的特点是左右对称，这个世界也有很多不符合这种分布的情况，比如某个事件的热度，可能会先迅速上升，然后缓慢降低热度，还有发射火箭的速度等等。
Gamma分布的概率密度函数为：
其中$\alpha$为形状参数，表示分布的形状，$\beta$为尺度参数，表示左右两边的对称情况，数值越大越对称，无限大时区域正态分布。
下图中$k=\alpha$,$\theta=\beta$:
数据的期望可以表示为:$E(X) = \alpha / \beta$, $D(X) = \beta / (\alpha^2)$
从物理意义上说，Gamma分布表示第$\alpha$件事情发生时所需等待的时间.
6. Beta分布
7. Directlet分布
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　　一小学数学女教师提问一道简单的数学题：&树上有五只鸟，猎人用枪打下一只，还剩几只？&
　　一聪明的小男孩回答：&树上没有鸟了。猎人打下了一只，吓走了其余的。&
　　年青的女教师不屑地看着小男孩，评论说：&其实我的答案很简单，五只减去一只还剩四只。言外之意是，你又何必自作聪明，思考过多？&
　　这时小男孩反问老师：&我可以考你一个问题吗？&
　　&当然，随便考。&老师自信地回答。
　　男孩开始了他的问题：&一家冰淇淋店里有三位女士，她们手中都握著个锥形蛋筒冰淇淋：一位在咬；一位在舔；一位在吮吸。请老师回答，她们中哪一位是结了婚的？&
　　女老师听了，先是红了脸地答道：&这很难说，三位都可能是结了婚的。&
　　小男孩回答：&老师，其实，我的答案也非常简单，哪位戴了结婚戒指的就是结了婚的。&
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