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泊松分布到底是什么 一、总结 一句话总结： 【状态更新的过程】：其实泊松分布描述的就是一个状态更新的过程，举个简单的例子，离散情况下的泊松过程 【排队问题】：比如在等公交车排队，只有一个队伍，0时刻是没有人的，来了一个人，那么就变成1个人了，状态更新为1,过了段时间又来了一个人，就变成2人，状态又更 阅读全文
posted @ 2020-11-09 23:49
范仁义
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通俗易懂理解指数分布 一、总结 一句话总结： 卖包子的时间间隔符合 指数分布 本例中指数分布的意义：如果知道这个时间间隔，老板也好调整自己的服务员人数（时间间隔短，那么需要的服务人员就多，反之需要的就少），优化成本结构。 1、当λ较小的时候，比如说λ=1吧，也就是说一天只卖出一个馒头，那么馒头卖出间 阅读全文
posted @ 2020-11-09 23:42
范仁义
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如何理解海森堡的「不确定性原理」（总结） 一、总结 一句话总结： 海森堡紧跟着给出“测不准原理”：【越精确地知道位置，则越不精确地知道动量】 不确定性原理”的意思是：【一个运动粒子的位置和它的动量不可被同时确定】。 1、“测不准原理”的波粒二象性 解释？ 因为电子等有波粒二象性，就是既有粒子的性质， 阅读全文
posted @ 2020-11-09 20:21
范仁义
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如何求方差 一、总结 一句话总结： 方差公式：$$\sigma ^ { 2 } = \frac { \sum ( x - \mu ) ^ { 2 } } { N }$$ 初中：方差等于各个数据与其算数平均值的离差平方和的平均数。 【公式推导：DX=E(X^2)-(EX)^2】：利用DX=E(X^2) 阅读全文
posted @ 2020-11-09 14:48
范仁义
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均值和期望一样吗 一、总结 一句话总结： 概率是频率随样本趋于无穷的极限 期望是平均数随样本趋于无穷的极限 均值强调当前取少量样本的平均，而期望强调的是无穷性（也就是在无穷样本数取值的预估） 1、为什么说期望就是平均数随样本趋于无穷的极限？ 如果我们掷了无数次的骰子，然后将其中的点数进行相加，然后除 阅读全文
posted @ 2020-11-09 13:59
范仁义
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最大似然估计（MLE）的最大后验概率估计（MAP）区别详解 一、总结 一句话总结： 最大似然估计（Maximum likelihood estimation, 简称MLE）和最大后验概率估计（Maximum a posteriori estimation, 简称MAP）是很常用的两种【参数估计方法】 阅读全文
posted @ 2020-11-09 00:48
范仁义
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