概率论与数理统计

参考教材：《概率论与数理统计》浙大第四版
视频源：https://www.bilibili.com/video/av20027947?p=2
课件下载：http://t.cn/A6Pzcib0

图灵数学-统计学丛书： https://www.cnblogs.com/dhcn/p/10655553.html

机器学习的数学基础-(三、概率论和数理统计)-黄海广： https://zhuanlan.zhihu.com/p/36584335

1.随机事件与概率

1.1 基本概念

概率论与数理统计 —— 概率论的基本概念

概率论-随机事件与概率思维导图

1.2 易混淆概念

1、互斥与对立(互不相容–多个事件，对立–两个事件 | 互不相容=互斥，对立=互为逆事件)

• https://wenku.baidu.com/view/76b4344ee45c3b3567ec8be5.html
• **互不相容与互相对立之间的区别？**https://www.zhihu.com/question/268553856/answer/338878517

2、频率与概率(概率宛如靶心，频率在靶心周围跳动，随机实验次数越多，频率趋于稳定性，向靶心靠拢)

• 频率随着实验次数的变化而变化，随着实验次数趋近于无穷时，频率与概率近似相等
• 频率学派与贝叶斯学派（先验分布与后验分布，MLE和MAP）https://www.cnblogs.com/Luv-GEM/p/10638480.html

3、**古典概型与几何概型:**https://mp.weixin.qq.com/s/Gt8SBnehr2U04hR_xwTHWA

• 如果一个随机试验所包含的基本事件是有限的，且每个基本事件发生的可能性均相等，则这个随机试验叫做拉普拉斯试验，这种条件下的概率模型就叫古典概型。
• 古典概率模型是在封闭系统内的模型,一旦系统内的某个事件的概率在其他概率确定前被确定,其他事件概率也会跟着发生改变.概率模型会由古典概型转变为几何概型.

4、条件概率、全概率公式与贝叶斯公式

• 浅谈全概率公式和贝叶斯公式：https://blog.csdn.net/Hearthougan/article/details/75174210

1.3 思维方法

**概率论中的一些思维方法：**https://mp.weixin.qq.com/s/vlmTq3pNzI1Nx8uhczHFOg

• 符号化事件
• 小概率事件
  • 任何的小概率事件如果发生试验次数多了，则都有很大的概率发生
• 统计推断原理
  • 在某个假设下，一个事件为小概率事件，由于小概率事件在一次实验中几乎是不可能发生的。如果小概率事件在一次试验中居然发生了，则有理由怀疑原假设的真实性，从而拒绝原假设.

1.4 优质参考文档

概率的定义和性质

排列组合、古典概型、几何概型与伯努利概型

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2.一维随机变量及其分布

1.1 基本概念

一维随机变量及其分布思维导图

离散型随机变量和连续型随机变量及其常见分布

1.2 易混淆概念

3. 多维随机变量及其分布

1.1 基本概念

多维随机变量及其分布

随机变量函数的分布思维图

4.随机变量的数字特征

1.1 基本概念

随机变量的数字特征思维导图

标签：概率,随机变量,概型,002,数理统计,事件,https,概率论,com
来源： https://blog.csdn.net/qq_41909938/article/details/104806297