随笔分类 - 数学
摘要：方差分析及回归分析 方差 回归分析 bootstrap方法 小规模多次重复取样 随机过程及其统计描述 马尔科夫链 平稳随机过程 待完善
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摘要：用样本值来求总体分布中的位置参数（如：方差，均差等） 相关知识点，参考文章 “矩估计和极大似然估计法” 极大似然估计：通俗的理解就是通过猜测参数的值，来找出某个参数下概率最大时的那个概率。参考文章“怎么通俗得到理解“极大似然法 无偏性，有效性和相和性 参考文章 传送门 区间估计 文章 传送门 201
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摘要：这里是一篇有关样本方差为什么为n-1的文章 传送门4 关于三大抽样分布 传送门 用来已部分样本来求总体的事件概率。 2018-08-05
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摘要：先贴两篇文章“大数定律与中心极限定理” 弱大数定理与强大数定理 总结几个大数定理的特点：伯努利大数定理指的是：经过n次试验，可以用时发生的频率来代替概率； 辛钦大数定律代表的是：经过n次试验，事件发生的概率会趋向于已知期望值； 切比雪夫大数定理：在方差与期望值已知的条件下，经过n次试验，随机变量越接
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摘要：数学期望（期望/均值）： 离散型： 连续型： 随机变量的分布函数：（理解为符合函数求期望值） 方差： E{[X-E(X)]^2},记做D（X）/ Var（X）,其开放称作标准差/均方差，其在数据上的表现为D(X)越小，则数据越集中 方差和期望的关系：E{[X-E(X)]^2}=E(X^2)-[E(X
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摘要：二维随机向量（变量）：二位随机变量（X,Y）不仅仅与X,Y的性质有关，还与X，Y之间的相互关系有关。举个简单的例：在某次体检实验中，研究每个同学的健康指标， 一旦你决定了某个人，则他的身高与体重也随之确定。 联合分布：F（x，y） = P{（X<=x）n （Y<=y）} 记做P{X<=x,Y<=y}
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摘要：随机变量：设随机试验的样本空间为S = {e}，X = X(e) 是定义在样本空间S上的实值单值函数，即称X = X(e)为随机变量（例如：抛n次硬币出现3次正面，记做{X=3}，对于样本有集合A={HHT,HTH,THH},这就是一个事件，即{X=2}时事件A的概率为P(A)=P(X=3)。） 离
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摘要：随机试验 （可事先明确事情的所有可能的结果） 样本空间：所有随机试验的结果的集合 随机事件：随机试验可能出现的结果 a、基本事件（只有一个结果） b、必然事件（一定发生的事件） c、不可能事件（不可能发生的事件） 频率：在发生的事件中某一事件发生的比例 概率P(A)：相当于随机试验趋于无穷时，频率的
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