离散型随机变量及其分布律（五）

点估计指的是用样本统计量来估计总体参数 因为样本统计量为数轴上某一点值 估计的结果也以一个点的数值表示 所以称为点估计 在这个定义中 总体参数也即是总体分布的参数 一般我们在讨论总体分布的时候 只有在简单随机样本 样本独立同分布 情况下才有

本章节内容较多 是概率论与数理统计中最为重要的章节 对于概率密度和分布函数的理解与计算要牢牢掌握 才能在后期的学习中更得心应手

文章目录 数学期望 color blue 数学期望 数学期望 总体和样本 color blue 总体和样本 总体和样本

文章目录 引理 定理一 定理二 定理三 定理四 引理 设总体 X X X 不管服从什么分布 只要均值和方差存在 的均值为 mu

概率论与数理统计 第二章 2 1 随机变量的概念 2 2 1 离散型随机变量及其概率分布 连续型随机变量及其概率密度函数 2 2 2 分布函数的定义 离散型的分布函数 例题 连续型的分布函数 例题 2 2 3 常见的分布 离散型常见分布 0

事件的概率 引入 画图 假设方块面积为1 那么P A 的数值就是点落在A上的概率 我们可以通过画图求出很多概率 如 P A B 0 25 P B A 0 23 P A B 0 58 一些概念 例1 解 0 3 画个图就行 例2 解 5 12

R语言实战笔记 第十四章 主成分和因子分析 标签 空格分隔 R语言 主成分分析 因子分析 原理及区别 主成分分析与因子分析很接近 其目的均是为了降维 以更简洁的数据去解释结果 但这两种方法其实是相差甚远 有幸找到一篇博文描述了这两者的不同

条件概率密度函数 题型如下 已知概率密度 求条件概率密度 已知x怎么样的情况下y服从的概率 或y怎么样的情况下x服从的概率 求f x y 步骤 对于后两个 是在哪个字母的条件下 哪个字母就在后面 即 如果是在x 的条件下 那么就选图中第三条

本篇文章是在 应该如何理解概率分布函数和概率密度函数 的基础上整理来的 非常感谢原作者 目录 1 先从离散型随机变量和连续性随机变量说起 2 离散型随机变量的概率函数 概率分布和分布函数 2 1 概率函数和概率分布 2 1 1 概率函数 2

基本信息 本篇是根据宋浩老师在B站的概率论与数理统计完成 标明了每一个知识点所在的时间点 在学数学的时候笔记必不可少 但频繁暂停记笔记又浪费时间 那你就借他山之石 快速掌握基本数学知识 宋浩老师视频的时长分布 Lesson1 随机试验与随机

本帖更新数字特征 包含期望 方差 相关系数等 要点在于记忆性质中的各种公式 遇到题目时能迅速利用已知条件计算答案

概率论与数理统计 第六章 6 1 总体与样本 6 2 1 统计量的定义 6 2 2 常用统计量 6 3 1 抽样分布 2 chi 2 2分布

第四章 随机变量的数据特征 4 3协方差及相关系数 文章目录 第四章 随机变量的数据特征 4 3协方差及相关系数 协方差和相关系数的概念和性质 相关系数的意义 协方差和相关系数的概念和性质 其在一定程度上反应了X 与 Y之间的关系 按照定义

概率论与数理统计 引言 1 1 1 随机事件 1 1 2 样本空间与事件的集合表示 1 1 3 事件间的关系 包含 并 和 交 积 差 互不相容事件 对立事件 完备事件组 运算律 事件的概率 1 2 1 概率的初等描述 1 2 2 古典概型

定义 设A B是两个事件 且P A gt 0 称 P B A 为在事件A发生的条件下事件B发生的条件概率 条件概率符合概率论中的三个条件 1 非负性 对于每一事件B 有P B A 0 2 规范性 对于必然事件S 有P S A 1 3 可列可

有些随机变量值是有限 它全部可能取到的个或可列无限多个 这种随机变量称为离散型随机变量 三种重要的离散型随机变量

概率论与数理统计 第三章 3 1 1 二维随机变量及其分布函数 联合分布 边缘分布 3 1 2 二维离散型的联合分布和边缘分布 3 1 3 二维连续型的联合分布和边缘分布 联合分布 边缘分布 3 2 1 条件分布 3 2 2 离散型的条件分

F f的性质 做法 上述公式的原理 做一些题目来练习套公式 例1 解 P X 2 F

作者主页 文火冰糖的硅基工坊 文火冰糖 王文兵 的博客 文火冰糖的硅基工坊 CSDN博客 本文网址 https blog csdn net HiWangWenBing article details 123727473 目录 第1章 什么是

排列 从n个不同元素中 任取m m n m与n均为自然数 下同 个元素按照一定的顺序排成一列 叫做从n个不同元素中取出m个元素的一个排列 从n个不同元素中取出m m n 个元素的所有排列的个数 叫做从n个不同元素中取出m个元素的排列数 用符