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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

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

例题：

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

性质：

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

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。

泊松分布

如何应用？

连续型随机变量及其分布

均匀分布

指数分布

指数分布有无记忆性：

正态分布

总结

广义线性分布

不会！

极大似然估计

似然函数：
步骤：

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

~

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