概率统计21——指数分布和无记忆性
摘要：指数分布（Exponential distribution）是一种连续型概率分布，可以用来表示独立随机事件发生的时间间隔的概率，比如婴儿出生的时间间隔、旅客进入机场的时间间隔、打进客服中心电话的时间间隔、系统出现bug的时间间隔等等。 指数分布的由来 指数分布与泊松分布存在着联系，它实际上可以由泊松
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posted @ 2020-02-27 22:56
02 2020 档案
概率统计20——估计量的评选标准
摘要：对总体参数进行估计的方式多种多样，为了评判估计量的优劣，我们需要借助一些评选标准。 这些乱七八糟的符号 我觉得参数估计总是人为地设计各种门坎，里面参杂着各种符号，一会儿是X，一会儿是x；一会儿是θ，一会儿是θ(X)；还有诸如“总体参数”、“待估计参数”这类名词，究竟是几个意思？ 有必要先理清这些符号
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posted @ 2020-02-24 10:38
概率统计19——中心极限定理
摘要：大数定律告诉我们，如果想要求得一个随机变量的期望，只需要进行多次重复试验，然后取均值就可以了。然而在使用大数定律时仍然需要小心，因为大数定律并没有明确指出到底需要多少次试验才能充分接近我们所期待的极限。无论实验多少次，我们仍然不能否认存在这样的情况：所抛出的骰子全部是同一点数，尽管这种情况发生的概率
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posted @ 2020-02-16 17:55
概率统计18——再看大数定律
摘要：在对不了解概率的人解释期望时，我总是敷衍地将期望解释为均值。这种敷衍的说法之所以行得通，正是由于大数定律起了作用。 人们在实践中发现，尽管每个随机变量的取值不同，但当随机变量大量出现时，它们的均值却相对恒定，这个规律就是大数定律。 一个公平的骰子 我们有一个公平的骰子，每个点数出现的概率都是1/6，
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posted @ 2020-02-12 18:05
概率统计17——点估计和连续性修正
摘要：原文 | https://mp.weixin.qq.com/s/NV3ThVwhM5dTIDQAWITSQQ 概率（probabilty）和统计（statistics）是两个相近的概念，其实研究的问题刚好相反。 概率是使用一个已知参数的模型去预测这个模型所产生的结果，并研究结果的相关数字特征，比如期
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posted @ 2020-02-10 12:25
概率统计16——均匀分布、先验与后验
摘要：相关阅读： 最大似然估计(概率10) 重要公式（概率4） 概率统计13——二项分布与多项分布 贝叶斯决策理论（1）基础知识 | 数据来自于一个不完全清楚的过程…… 均匀分布 简单来说，均匀分布是指事件的结果是等可能的。掷骰子的结果就是一个典型的均匀分布，每次的结果是6个离散型数据，它们的发生是等可能
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posted @ 2020-02-03 16:56
