概率统计 - 07 随机事件及其概率

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第一章     随机事件和概率 § 1.1 随机事件和样本空间     概率论的任务是寻求随机现象发生的可能性,并对这种可能性的大小给出度量方式及其算法 随机试验是对随机现象的观察 ① 可在相同条件下重复进行 ② 每次试验可能出现不同的结果,最终出现哪种结果,试验之前不能确定 ③事先知道试验可能出现的全部结果 随机试验的每一个可能结果成为一个随机事件,简称事件 事件分为基本事件和复合事件.又可分为必然事件(记做Ω)和不可能事件(记做) 样本空间:一个随机试验E产生的所有基本事件构成的集合称为样本

指数分布(Exponential distribution)是一种连续型概率分布,可以用来表示独立随机事件发生的时间间隔的概率,比如婴儿出生的时间间隔.旅客进入机场的时间间隔.打进客服中心电话的时间间隔.系统出现bug的时间间隔等等. 指数分布的由来 指数分布与泊松分布存在着联系,它实际上可以由泊松分布推导而来. 泊松分布(概率统计15)中已经介绍过泊松分布,除了作为二项分布的近似外,当独立事件发生的频率固定时,泊松分布还可以刻画算单位时间内事件发生次数的概率分布. 假设某个公司有一个带伤上线的

在高教社出版的中山大学统计科学系编写的<概率论与数理统计>一书的§1.3 概率模型与公理化结构一节中,为了建立概率论的公理化结构,首先定义了一个叫做"σ-代数"的东东.作为初学者,往往畏惧这些抽象概念却又避之不过,只得选择死记硬背,其实这样也无可厚非.只是当我们费劲脑汁终于记住了这些概念后,不妨想一想:前人是出于什么目的来定义这些概念的?真正理解了前人的用意以后,估计你就再也不会忘却这一概念了. 其实本书在这一节的最前面已经给出了定义"σ-代数"的原因,

概率统计 欢迎关注我的博客:http://blog.csdn.NET/hit2015spring 条件概率 设和是任意两个事件,且,则称为事件在事件发生的条件下发生的条件概率.记作: \begin{equation} P(A|B)=\frac{P(AB)}{P(B)} \end{equation} 这里可以理解是,在事件发生的情况里面去寻找事件也在的例子,就是条件概率,有一种归一化的感觉,也有一种找出全局,再去挑局部的概念. 引入一个定理: (两个事件的积的概率)=(其中一个事件的概率)(另一个

????机器视觉中,常用到协方差相关的知识,特别是基于统计框架下的机器学习算法,几乎无处不在的用到它,因此了解协方差是再基础不过的了.这里推荐一个很不错的基础教程:协方差的意义和计算公式 均值和方差 引入协方差之前,先简单回顾下概率统计中的两个重要基础概念:均值和方差.均值,顾名思义就是一堆样本的平均值,方差就是样本和均值的平均偏差.对于给定的n个样本,那么样本集的均值和方差可以分别这样来定义: 名称 公式 解释 均值 样本的平均值,即样本的中心点,例如{1 2,3,4}的均值是2.5 标准差

概率统计 - 08 随机变量及其概率分布 一.离散型随机变量及其分布律1.随机变量2.离散型随机变量3.两点分布4.二项分布5.泊松分布 二.连续型随机变量及其概率密度1.连续型随机变量2.均匀分布3.指数分布 三.分布函数与函数的分布1.分布函数2.函数的分布 四.正态分布1.正态分布的定义与性质2.正态分布的概率计算 概率统计 - 08 随机变量及其概率分布,码迷,mamicode.com 概率统计 - 08 随机变量及其概率分布,码迷,mamicode.com

封面 简介 本书是一本全新的概率统计入门教材,重点介绍如何用统计学方法分析大型数据集.本书会介绍如何使用计算机实现各种统计方法,这有诸多优点. 学生可以通过编写程序来深化和检查自己对概念的理解. 例如, 编写计算最小二乘拟合. 残差和判定系数的函数, 编写和测试这些代码需要他们正确理解相关概念,消除各种可能的误解. 学生能够通过计算实验来验证统计学上的一些定理. 例如, 生成服从各种分布的样本来验证中心极限定理(Central Limit Theorem,CLT). 当发现服从帕累托分布的样本并

作为一个程序员,我认为,不需要把数学全部学完,要选择合适自己的资料. <统计思维:程序员数学之概率统计(第2版)>以程序模拟的方式而不是数学教材上毫无来由的定理解释了大多数统计上的基本概念.<统计思维:程序员数学之概率统计(第2版)>,中文PDF,带书签目录,204页,文字可以复制.<统计思维:程序员数学之概率统计(第2版)>,英文PDF,带书签目录,225页,文字可以复制. 配套python源代码+数据. 下载:https://pan.baidu.com/s/1Jju