随笔分类 - 学科竞赛--数学 / 概率论与数理统计
没想到，到了大学我还要学高中最不拿手的概率
摘要：
from pixiv from AGPC ’25 Simulator and Simulation QEMU 并不是一个 cycle‑accurate timing simulator，而是一个 功能级（functional）ISA 模拟／动态二进制翻译（dynamic binary transla
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from pixiv from AGPC ’25 Simulator and Simulation QEMU 并不是一个 cycle‑accurate timing simulator，而是一个 功能级（functional）ISA 模拟／动态二进制翻译（dynamic binary transla
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好博客< 假设：为例推断总体的某些未知特征，提出某些关于总体的假设 检验：对作出的假设合理性进行检验评估 《假设》 注意这个只是一般情况，做题最重要的还是看哪个条件带了= =一定要在原假设这边 比如： 这里的H0: u<= (u0=225) 但是如： 这里的H0: u>= (u0=1000) 因为这
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好博客< 假设：为例推断总体的某些未知特征，提出某些关于总体的假设 检验：对作出的假设合理性进行检验评估 《假设》 注意这个只是一般情况，做题最重要的还是看哪个条件带了= =一定要在原假设这边 比如： 这里的H0: u<= (u0=225) 但是如： 这里的H0: u>= (u0=1000) 因为这
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摘要：
总体分布的参数往往是未知的，需要样本进行估计 在参数估计中一般 用样本均值估计总体均值 即用-x 代替 E（x） 用方差估计总体方差 即用1/n*∑(Xi--X)^2 代替 D（x） 解题方式是： 我们一般都能用E（X）和 D（X）将未知参数表示出来 然后用样本的均值和方差来代替 E(X) 和 D（
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总体分布的参数往往是未知的，需要样本进行估计 在参数估计中一般 用样本均值估计总体均值 即用-x 代替 E（x） 用方差估计总体方差 即用1/n*∑(Xi--X)^2 代替 D（x） 解题方式是： 我们一般都能用E（X）和 D（X）将未知参数表示出来 然后用样本的均值和方差来代替 E(X) 和 D（
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摘要：
《随机样本》 总体X 对总体X进行n次重复的，独立的观察，得到： X1,X2,X3....,Xn 注意Xi是随机变量，被称为样本 ，而且Xi与X同分布，Xi之间相互独立 当（X1，X2,....,Xn）有确定的值后为（x1,x2,....,xn） 这个被称为样本值 《统计量》 常见统计量： 《重要定
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《随机样本》 总体X 对总体X进行n次重复的，独立的观察，得到： X1,X2,X3....,Xn 注意Xi是随机变量，被称为样本 ，而且Xi与X同分布，Xi之间相互独立 当（X1，X2,....,Xn）有确定的值后为（x1,x2,....,xn） 这个被称为样本值 《统计量》 常见统计量： 《重要定
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知道的上述，那么下面这些题应该也会了： 《中心极限定理》 由前面我们可以知道: 正态分布完全可由它的数学期望和方差所确定 对于随机变量X1，X2 ..... Xn，他们相互独立，服从同一分布 且具有数学期望（均值）E（Xi）= u , 方差 D（Xi）= σ^2 那么 ∑Xi ~ N(nu,n σ^
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知道的上述，那么下面这些题应该也会了： 《中心极限定理》 由前面我们可以知道: 正态分布完全可由它的数学期望和方差所确定 对于随机变量X1，X2 ..... Xn，他们相互独立，服从同一分布 且具有数学期望（均值）E（Xi）= u , 方差 D（Xi）= σ^2 那么 ∑Xi ~ N(nu,n σ^
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摘要：
《数学期望》 《离散型随机变量 数学期望的算法》 《泊松分布的数学期望》 其实是麦克劳林公式得来： 《连续型随机变量 数学期望的算法》 《方差》 方差是用来描述随机变量 与 其均值 的偏离程度 偏离程度越小，即方差越小，则越稳定 D（x）或 Var (X) 记为方差 = E [ （X-E(X)）^2
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《数学期望》 《离散型随机变量 数学期望的算法》 《泊松分布的数学期望》 其实是麦克劳林公式得来： 《连续型随机变量 数学期望的算法》 《方差》 方差是用来描述随机变量 与 其均值 的偏离程度 偏离程度越小，即方差越小，则越稳定 D（x）或 Var (X) 记为方差 = E [ （X-E(X)）^2
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《二维随机变量》 注意 在分布函数中 P{X<=x 且 Y<=y} 而且有性质： 这个性质在求概率密度的未知数时有用 这个公式结合一下二维前缀和算法就能很好明白了 《二维离散型随机变量》 注意一下分布律的求法，其中的概率记住：X与Y是 且 《二维连续型随机变量》 具体练习看书P65 《高数知识》 到
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《二维随机变量》 注意 在分布函数中 P{X<=x 且 Y<=y} 而且有性质： 这个性质在求概率密度的未知数时有用 这个公式结合一下二维前缀和算法就能很好明白了 《二维离散型随机变量》 注意一下分布律的求法，其中的概率记住：X与Y是 且 《二维连续型随机变量》 具体练习看书P65 《高数知识》 到
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《随机变量》 在随机试验中的样本空间S 其中的每一个事件e，都可以在我们的定义下对应一个实数 则X=X（e)为随机变量 如：我们将一枚硬币抛2次，记X为2次抛得到硬币为正面的次数 则这个时候，每一个事件都可以对应于一个实数 符合函数的定义 类似如图： 因为随机变量的取值随试验的结果而定，所以有一定的
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《随机变量》 在随机试验中的样本空间S 其中的每一个事件e，都可以在我们的定义下对应一个实数 则X=X（e)为随机变量 如：我们将一枚硬币抛2次，记X为2次抛得到硬币为正面的次数 则这个时候，每一个事件都可以对应于一个实数 符合函数的定义 类似如图： 因为随机变量的取值随试验的结果而定，所以有一定的
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摘要：
《基本概念》 在一次随机试验中可能会发生的事件A的概率为？ 在描述中经常会看到这样的语句 随机试验： 1.相同条件下可重复 2.结果可能不只一个，能事先明确全部的结果 3.在实验之前不知道结果 的试验 事件： 试验E的样本空间S的子集（一个事件可能包括多个样本点（结果）） 样本空间： 试验E全部结果
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《基本概念》 在一次随机试验中可能会发生的事件A的概率为？ 在描述中经常会看到这样的语句 随机试验： 1.相同条件下可重复 2.结果可能不只一个，能事先明确全部的结果 3.在实验之前不知道结果 的试验 事件： 试验E的样本空间S的子集（一个事件可能包括多个样本点（结果）） 样本空间： 试验E全部结果
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浙公网安备 33010602011771号