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数据科学必备数学基础（六）

离散与连续随机变量

对于离散型的随机变量，是有限多个数据， 能够知道一个具体的表达；对于连续型随机变量，是不能够获取到一个变量的具体表达
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概率函数

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连续型随机变量

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既然连续型随机变量无法获取到中间某一个值的概率情况，我们可以将连续型转化为离散型的进行分析（具体的数值转化为区间的方式）
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简单随机抽样

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似然函数

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这里需要注意，似然函数是关于theta的一个函数，整体过程就是为了求解这个theta；和密度函数不一样
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对于上式的理解：例如今天的天气是下雨的，但是对于今天下雨这个事情来说，是theta=theta1的影响大还是theta=theta2的影响大的一个判断
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总结：概率的含义：在给定的一组样本的情况下，出现某一种情况的概率是怎样的（确定需要进行罚球，以及确定了罚球的人，求罚球命中的概率）；似然就是刚刚相反，在已经知道了这个概率的结果的时候，反过来求这个结果是由于谁造成的（例如已经知道一个罚球投进了，现在来求是谁投进的概率）

极大似然估计

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