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  【概率論與數(shù)理統(tǒng)計】第四章知識點復(fù)習(xí)與習(xí)題

  定義 數(shù)學(xué)期望其實很好理解，就是均值，當(dāng)然這里并不是直接計算樣本的均值，而是考慮到樣本對應(yīng)的概率。我們分離散和連續(xù)兩類來討論數(shù)學(xué)期望。 離散型 對隨機(jī)變量X的分布律為 若級數(shù) 絕對收斂，則稱該級數(shù)為X的數(shù)學(xué)期望，記為E(X)。即 連續(xù)型 當(dāng)我們把上面的求和換成

  2024年02月09日

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• 概率論復(fù)習(xí)——如何理解Cov(X,X)=D(X)

  1.問題點 Cov(X,Y)反映的是X與Y之間的相關(guān)性。X相比于E(X)的變化和Y相比于E(Y)的變化是否一致，即符號是否相同，最后取一個期望，得到整體X與Y之間的相關(guān)性。Cov(X,Y)0表示X相比于均值E(X)的變化趨勢和Y相比于E(Y)的變化趨勢相似，X與Y正相關(guān)；Cov(X,Y)0，X與Y負(fù)相關(guān)。 照這樣理解，

  2024年02月03日

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  【概率論與數(shù)理統(tǒng)計】第三章知識點復(fù)習(xí)與習(xí)題

  我們研究一個多維的東西，往往先從較低的維度比如說二維作為主要的研究對象，一個是因為維度低會比較簡單，易于理解；另一個則是考試中低維的問題往往更加常見 定義上其實很簡單，其實就是之前的一維隨機(jī)變量變兩個，然后用向量來表示，比如 (X,Y） 當(dāng)然和一維的情

  2024年02月05日

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  二十種題型帶你復(fù)習(xí)《概率論與數(shù)理統(tǒng)計》得高分(高數(shù)叔)

  注意： 注意： 注意： 注意： 注意： 注意： 注意： 注意： 注意： 注意： 注意： 注意： 注意： 注意： 注意： 注意： 1、假設(shè)事件 2、根據(jù)已知條件寫出對應(yīng)的概率( …產(chǎn)量 )和條件概率( …次品率 ) 3、使用全概率公式計算某一個事件的概率 4、使用貝葉斯公式( 全概率公式

  2024年02月08日

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  概率論與數(shù)理統(tǒng)計 第一章 概率論的基本概念

  1.1.1 前言 1.研究對象： 確定性現(xiàn)象：必然發(fā)生或不發(fā)生 隨機(jī)現(xiàn)象：個別試驗結(jié)果呈現(xiàn)不確定性，大量試驗結(jié)果呈現(xiàn)統(tǒng)計規(guī)律性 2.概率論與數(shù)理統(tǒng)計： ? 該學(xué)科是研究和揭示隨機(jī)現(xiàn)象統(tǒng)計規(guī)律性的學(xué)科。 1.1.2 隨機(jī)試驗 1.定義： 可以在相同條件下重復(fù)進(jìn)行； 每次試驗的結(jié)果可

  2024年03月20日

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• 【概率論】幾何概率、條件概率及全概率公式作業(yè)

  有兩箱零件，第一箱裝50件，其中20件是一等品；第二箱裝30件，其中18件是一等品，現(xiàn)從兩箱中隨意挑出一箱，然后從該箱中先后任取兩個零件，試求第一次取出的零件是一等品的概率_____(結(jié)果小數(shù)點后保留1位) 【正確答案:0.5 或1/2】 解析： 設(shè)A?，A?分別表示“挑出第一箱

  2024年02月11日

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• 【概率論】條件概率與獨立性題目

  已知隨機(jī)事件A與B滿足條件：0P(A)1，0P(B)1。則事件A，B相互獨立的充要條件是（ C ）。 A. P ( B ∣ A ) + P ( B ∣ A ˉ ) = 1 P(B|A)+P(B|bar{A})=1 P ( B ∣ A ) + P ( B ∣ A ˉ ) = 1 B. P ( B ∣ A ) + P ( B ˉ ∣ A ) = 1 P(B|A)+P(bar{B}|A)=1 P ( B ∣ A ) + P ( B ˉ ∣ A ) = 1 C. P ( B ∣ A ) + P ( A ˉ ∣ B ˉ ) = 1 P(B|A)

  2024年02月11日

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  概率論：樣本與總體分布，Z分?jǐn)?shù)與概率

  參考書目：《行為科學(xué)統(tǒng)計精要》（第八版）——弗雷德里克·J·格雷維特 描述一組數(shù)據(jù)分布 ? 描述一組樣本數(shù)據(jù)的分布 描述樣本數(shù)據(jù)的均值和整體數(shù)據(jù)一樣，但是樣本標(biāo)準(zhǔn)差的公式除以了n-1，這里引入自由度的概念 自由度：如果均值確定，那么n個數(shù)據(jù)組成的樣本中，只有

  2024年02月07日

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• 概率論-1-概率機(jī)器人 Probabilistic Robotics

  基本概念 隨機(jī)變量 靜態(tài)的 可以做隨機(jī)試驗 隨機(jī)過程 動態(tài) 離散隨機(jī)變量 概率質(zhì)量函數(shù) probability mass function 連續(xù)隨機(jī)變量 概率密度函數(shù) probability density function PDF 聯(lián)合概率 P ( X = x 且 Y = y ) = P ( x , y ) 若 X 和 Y 獨立： P ( x , y ) = P ( x ) P ( y ) P(X=x 且 Y=y) = P(x,y)\\\\ 若 X 和 Y 獨立：

  2024年03月22日

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  概率論--隨機(jī)事件與概率--貝葉斯公式--隨機(jī)變量

  目錄 隨機(jī)事件與概率 概念 為什么要學(xué)習(xí)概率論 隨機(jī)事件與隨機(jī)事件概率 隨機(jī)事件 隨機(jī)事件概率 貝葉斯公式? 概念 條件概率 概率乘法公式 貝葉斯公式? 舉個栗子 隨機(jī)變量? ?隨機(jī)變量的定義 隨機(jī)變量的分類 離散型隨機(jī)變量 連續(xù)型隨機(jī)變量 概念 隨機(jī)事件是指在一次試驗

  2024年02月11日

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