概率论基础学习
文章目录
- 随机试验
- 样本空间
- 事件间关系
- 古典概型
- 条件概率
- 贝叶斯公式
- 总结：概率的基本公式
- 事件的独立性
- 独立重复试验
- 期望，方差，协方差，协方差矩阵
- 期望
- 方差
- 协方差
- 相关系数
- 随机变量概率分布
- 离散型随机变量分布
- 0-1分布
- 二项分布
- 泊松分布
- 连续型随机变量及其分布
- 均匀分布
- 指数分布
- 正态分布
- 总结
- 广义线性分布
- 极大似然估计
- 二项分布中极大似然分布
- 正态分布的极大似然估计
- 矩估计
- 大数定律
- 数据分布
随机试验
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样本空间
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事件间关系
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古典概型
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条件概率
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贝叶斯公式
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总结：概率的基本公式
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例题：
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事件的独立性
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独立重复试验
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期望，方差，协方差，协方差矩阵 期望
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方差
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协方差 【概率论基础学习】
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性质：
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相关系数
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随机变量概率分布
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离散型随机变量分布 0-1分布
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二项分布 二项分布是 n 个独立的是/非试验中成功的次数的离散概率分布， 其中每次试验的成功概率为 p。 这样的单次成功/失败试验又称为伯努利试验。
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泊松分布
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如何应用？
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连续型随机变量及其分布 均匀分布
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指数分布
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指数分布有无记忆性：
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正态分布
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总结
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广义线性分布 不会！
极大似然估计 似然函数：
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步骤：
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二项分布中极大似然分布
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正态分布的极大似然估计
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矩估计
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大数定律 ~~
数据分布 ~
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