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随笔分类 -  概率论与数理统计 笔记

[概率论与数理统计]笔记:5.5 单正态总体的参数假设检验
摘要:记录了单正态总体下关于均值和方差的参数假设检验问题的讨论,包含了检验步骤的记录和拒绝域公式的记录。
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[概率论与数理统计]笔记:5.4 假设检验概述
摘要:[概率论与数理统计]笔记:5.4 假设检验概述在实际问题中,总体分布通常是未知的,可能是分布的类型未知,也可能是分布的相关参数未知,比如已知是正态分布,但是不知道参数是多少。于是总体分布未知可以分为类型未知和参数未知两种情况。 对于这些未知,我们可以提出一种推断,比如说“假设总体服从正态分布”,或者说“假设正态分布的总体均值是100”,这些推断叫做假设......
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[概率论与数理统计]笔记:5.3 置信区间
摘要:[概率论与数理统计]笔记:5.3 置信区间记录置信区间的相关概念,以及关于正态总体参数的置信区间的公式总结。
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[概率论与数理统计]笔记:5.2 参数的最大似然估计与矩估计
摘要:记录极大似然估计和矩估计的简要概念、做题模板和例题。
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[概率论与数理统计]笔记:5.1 点估计概述
摘要:与 点估计 有关的简单概念.
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[概率论与数理统计]笔记:4.4 抽样分布
摘要:一大堆乱七八糟的定理的记录与证明。
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[概率论与数理统计]笔记:4.3 常用的统计分布
摘要:常用的统计分布,主要记录了上侧分位数、卡方分布、t分布和F分布的定义和性质。
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[概率论与数理统计]笔记:4.2 统计量
摘要:对于常用统计量的记录。
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[概率论与数理统计]笔记:4.1 总体与样本
摘要:关于总体与样本的基本概念
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[概率论与数理统计]笔记:3.5 大数定律与中心极限定理
摘要:[概率论与数理统计]笔记:3.5 大数定律与中心极限定理这篇笔记记录了大数定律与中心极限定理。首先补充了切比雪夫不等式的推导,然后是相关概念的介绍以及大量的公式推导。
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[概率论与数理统计]笔记:3.4 随机向量的数字特征
摘要:这篇笔记主要记录了协方差和相关系数的知识点。
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[概率论与数理统计]笔记:3.3 随机向量的函数的分布与数学期望
摘要:这篇笔记记录了随机向量的函数的分布,在离散型随机向量函数的内容中简单介绍了解题思路,在连续型随机向量内容中推导了卷积公式,最后简单地记录了一些公式。
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[概率论与数理统计]笔记:3.2 条件分布与随机变量的独立性
摘要:这篇笔记记录了离散型和连续型的条件分布的公式,以及独立性的判断公式。
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[概率论与数理统计]笔记:3.1 随机向量的分布
摘要:这篇笔记记录了随机向量的相关知识点。主要是记录了二维随机向量,分布函数,密度函数,均匀分布,二元正态分布这些知识点。
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[概率论与数理统计]笔记:2.5 随机变量函数的分布
摘要:这篇笔记介绍了随机变量的分布与随机变量函数的分布之间的关系,主要讨论的是简单的线性函数。
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[概率论与数理统计]笔记:2.4 常用的连续型分布
摘要:这篇笔记记录了常用的连续型分布,主要篇幅在于正态分布的相关知识点。
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[概率论与数理统计]笔记:2.3 常用的离散型分布
摘要:这篇笔记介绍了常用的离散型分布,其中包含分布的定义、数学期望和方差的公式和参考图像,最后包含了泊松定理的证明。
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[概率论与数理统计]笔记:2.2 随机变量的数字特征
摘要:数学期望可以简单概括为(变量的值x概率)的和式,根据上文中连续型随机变量的数学期望的推导过程,f(x)属于概率的部分,而随机变量函数其实只改变了变量的值这一部分,所以只将式子前面的x改为g(x).
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[概率论与数理统计]笔记:2.1 随机变量及其分布
摘要:这篇笔记主要记录了随机变量和分布函数的相关概念以及对一些公式进行简单的理解说明。
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[概率论与数理统计]笔记:1.5 事件的独立性
摘要:如果一个事件B发生与否对另一个事件A发生的概率没有任何影响,则P(A|B)=P(A) 其中,P(B)>0,称A独立于B. 对称的,如果P(B|A)=P(B),P(A)>0则称B独立于A. 综合起来,如果:P(AB)=P(A)P(B) (其中P(A)>0,P(B)>0),则称A与B相互独立,简称A与B独立。
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