摘要：
概率论疑难问题 1、通俗理解全概率公式和贝叶斯公式 一、总结 一句话总结： 全概率就是表示达到某个目的，有多种方式，每种方式又有对应的成功率，问达到目的的概率是多少？具体做法就是把达到目的的所有情况的概率加起来就好 全概率公式：$$P ( B ) = \sum _ { i = 1 } ^ { n } 阅读全文
摘要：
宋浩《概率论与数理统计》笔记 概率论总结 一、总结 一句话总结： 【基本概念】：概率论也就是先讲概率的一些基本知识，然后讲随机变量和一些常用的分布 【一维】：一维的分布将完了，肯定要讲多维的分布的，然后要讲一些期望和方差等数字特征 【一般规律】：然后讲事情的一般规律（也就是大数定理和中心极限定理） 阅读全文
摘要：
宋浩《概率论与数理统计》笔记 查漏补缺 一、总结 一句话总结： 弄完什么东西之后，总结的过程或者说查漏补缺的过程特别特别重要，这样做了之后，那些东西才能真正变成你的 1、随机变量的概念？ 【点与数字联系起来】：为了便于描述和解决问题，往往需要对每一个可能的结果指定一个数值，随机变量可以将样本空间中的 阅读全文
摘要：
宋浩《概率论与数理统计》笔记 7.2、点估计的优良性准则 一、总结 一句话总结： 点估计的优良性准则：无偏性：估计值的期望 是它的真实的值 1、点估计的优良性准则：实例？ 2、置信区间两个关键变量？ 1、区间长度；2、以多大概率落在区间中 二、内容在总结中 博客对应课程的视频位置： 阅读全文
摘要：
宋浩《概率论与数理统计》笔记 7.1.2、参数估计-极大似然估计 一、总结 一句话总结： 概率大的事件比概率小的事件更容易发生 将使A发生的P最大的参数值作为估计值 极大似然估计：就是总体的某些参数未知，通过样本取样来估计这些参数，极大就是最大，似然就是可能性，合起来就是对参数的最大可能性估计 1、 阅读全文
摘要：
宋浩《概率论与数理统计》笔记 7.1.1、参数估计-点估计 一、总结 一句话总结： 参数估计：【就是用样本的值来猜总体分布的参数值】：用样本构造函数来估计参数的值 比如班上同学身高服从正态分布，但是这个正态分布的均值μ和方差σ^2我们不知道，这个时候我们可以取80个同学测身高，会得到一个具体的正态分 阅读全文
摘要：
正态分布、卡方分布、t分布、F分布是什么 一、总结 一句话总结： 正态分布：若随机变量X服从一个数学期望为μ、方差为σ2的高斯分布，记为N(μ，σ2)。其概率密度函数为正态分布的期望值μ决定了其位置，其标准差σ决定了分布的幅度。 二、正态分布、卡方分布、t分布、F分布是什么 具体可以去参照这篇博客： 阅读全文
摘要：
宋浩《概率论与数理统计》笔记 6.2.1、统计量定义 一、总结 一句话总结： 统计量定义：不含任何未知参数的样本的函数。 1、常用统计量？ 均值、样本方差、标准差、原点矩、中心距等都是常用统计量 2、样本均值和样本方差的性质？ X上面一条线是样本的均值，所以第一个的意思就是样本的均值也是μ，第二个就 阅读全文
摘要：
宋浩《概率论与数理统计》笔记 6.1、总体与样本 一、总结 一句话总结： 总体就是全体集合，样本就是抽的样本 1、样本变量与样本观测值？ 样本变量是Xi，样本观测值是xi 2、总体与样本 性质？ 都是这样直接乘开，无论连续型还是离散型 3、总体与样本：实例？ 最后面那部分，就是按性质直接乘开 二、内 阅读全文
摘要：
宋浩《概率论与数理统计》笔记 5.2、中心极限定理 一、总结 一句话总结： 中心极限定理：大量独立同分布的变量和的极限分布是正态分布：如果样本量足够大，则变量均值的采样分布将近似于正态分布，而与该变量在总体中的分布无关。 标准化之后，期望为0，方差为1，没标准化的话，期望为为nμ，方差为nσ^2 1 阅读全文