概率论基础

文章目录

• • 一维随机变量
  • 二维随机变量
  • 期望
  • 似然函数

一维随机变量

• 随机事件
  
• 频率和概率
  
• 古典概型
  
• 样本空间
  
• 条件概率
  
• 独立性
  
• 独立实验
  
• n重伯努利实验
  

二维随机变量

• 二维随机变量
  
  
  

• 二维离散型随机变量
  

• 二维连续性随机变量
  

• 边缘分布
  
  

• 离散型的边缘分布
  

• 连续型的边缘分布
  

期望

• 一维情况
  
• 二维情况
  
• 期望的性质
  
• 方差
  
• 大数定理
  
• 马尔可夫不等式
  
  
• 切比雪夫不等式
  
• 中心极限定理
  

似然函数

• 似然函数
  
  
  

• 极大似然估计
  极大似然估计：在一次抽样中，得到观测值x1,x2…xn。选取θ’(x1,x2…xn)作为θ的估计值，使得θ=θ’(x1,x2…xn)时样本出现的概率最大。
  
  

标签：似然,xn,基础,二维,x2,概率论,x1,随机变量
来源： https://blog.csdn.net/zyw2002/article/details/122777093