数理统计小记

如果随机变量的值都可以逐个列举,就称为离散随机变量。其概率函数称为概率函数,单个变量的概率的累加即求和称为概率分布函数,又称分布函数

如果随机变量无法逐个列举,就称为连续型变量。其概率函数称为概率密度函数,其用数学公式表示就是一个定积分。

数学期望即概率函数值(因变量)与其相应变量的乘积然后求和,又称为均值。其值就等于所有变量乘以相应个数的平均值

数学上,“矩”是一组点组成的模型的特定的数量测度。

如果这些点代表“概率密度”,那么: 
零阶矩表示这些点的 总概率(也就是1); 
一阶矩表示 期望; 
二阶(中心)矩表示 方差; 
三阶(中心)矩表示 偏斜度; 
四阶(中心)矩表示 峰度;

E(X)=\sum_ {x}^{ }xp(x)    期望 即一阶矩

E[(X-\mu )^{2}]=\sum_{x}^{ }(x-\mu )^{2}p(x)  方差 即二阶矩

由于E是线性算子,所以\begin{matrix} E[(X-\mu )^{2}]=E(X^{2}-2\mu X+\mu ^{2}) \\ =E(X^{2})-2\mu E(X)+\mu ^{2}\\ =E(X^{2})-2\mu E(X)+\mu ^{2}\\ = E(X^{2})-2\mu^{2}+\mu ^{2}\\ =E(X^{2})-\mu ^{2} \end{matrix}

 

你可能感兴趣的:(概率机器人)