深入学习过概率论的朋友一定知道,对一般的连续随机变量 而言, 都为0. 如果 有分布密度,更特别强调了密度函数 . 但是,在实际应用中,又常常有条件分布的概念. 比如,对两个连续随机变量 ,常定义 为联合密度 与边缘密度 的比值. 结合前面的描述来看就显得特别诡异. 我们应该如何看待条件分布?把一个概率为0的事件“...
概率论0:一些学习资源 先把一些东西堆在这里,等有空了再写。 初等概率论部分一些参考书: 茆诗松.概率论与数理统计李贤平.概率论基础&学习指导书洪永淼.概率论与统计学何书元.概率论一些网络课程: 何书元概率… 嘉兰露 如何学习概率论与数理统计 最近花了40天的时间,学完了概率论与数理统计。我学习概率论与数...
随机事件与概率 随机试验、随机事件、样本空间(本质是基本事件的集合) 随机试验 在相同条件下对某随机现象进行的大量重复观测。 可重复性:试验在相同条件下可重复进行; 可知性:每次试验的可能结果不止一个,并且事先能明确试验所有可能的结果; 不确定性:进行一次试验
概型就是概率模型;古典是说某些概率模型在概率成为一门学科前就被总结出来了。所以古典概型从字面上理解就是古代人总结出来的概率模型,也就是最简单的概率模型,它说的是:随机事件的样本空间中包含了有限个等可能样本点,求这些样本点出现的概率P(A)。由此得到公式: 上面强调了“有限”和“等可能”,“有限”很容...
概率公式是概率计算中的重要环节,全概率公式、贝叶斯公式等可以运用于复杂事件的概率, 而所有这些公式又是由基本公式推导出来的。 基本公式 对于任意事件A和B 公式1说的是A发生的概率等于1减去A不发生的概率(对立事件的概率)。换种说法可能更好理解,A发生的概率加上A不发生的概率等于1,也就是A事件要么发生要么不...
概率论是用来描述不确定性的数学工具,很多机器学习算都是通过描述样本的概率相关信息或推断来构建模型;信息论最初是用来描述一个信号中包含信息的多少进行量化,在机器学习中通常利用信息论中的一些概念和结论来描述不同概率分布之间的关系。 3.2 随机变量
高中数学笔记十二：概率统计
概率这个章节,分为以下几个题型: 【1】互斥与对立事件:理解互斥与对立的区别和共性 【2】概率的基本性质 【3】容斥原理:概率的并事件计算与集合的容斥原理本质一样 【4】古典概型:古典概型的特征:(i) 有限性:样本空间的样本点只有有限个(ii)等可能性:每个样本点发生的可能性相等 ...
本期是张宇老师概率强化课程最后一期笔记啦,概率强化也完结了!各位同学未来需要什么课程的笔记都欢迎在留言区留言哦~ 第七讲 大数定律与中心极限定理 第八讲 统计量及其分布 第九讲 参数估计与假设检验 概率强化笔记高清PDF版本获取方式 关注公众号【考研成长笔记】 ...