概率论中，所研究的随机变量是假定其分布是已知的，在此前提下研究它的性质、数字特征等。 在数理统计中，所研究的随机变量的分布是未知或不完全知道的，通过重复独立的试验得到许多观察值去推断随机变量的种种可能分布。 1、随机样本 总体：试验的全部可能的观察值。 =样本空间 个体：每一个可能观察值。 =样本点 ...
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2016-06-17 12:36:58
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1、随机变量 我们不关心随机试验的具体结果或发生顺序，关系的是与之有关的数字。 随机变量是将随机试验的结果与数字联系起来的一种函数，而且它的取值有一定的概率。 随机变量用大写字母表示，实数用小写字母表示。 如：投掷三次硬币出现2次正面的概率。 随机试验A的结果为={正正反，正反正，反正正} 随机变量 ...
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2016-06-15 16:01:56
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1、《概率论与数理统计》浙大版，书P148 10 ，加上画茎叶图 频率直方图： 高度为：频率、组距 宽度：组距 箱线图： 茎叶图： 93 62 51 93 75 82 93 62 65 51 如上，用R语言，表示，均值为72.7 中位数：70 众数：93 极差：42 方差：284.2333 标准差： ...
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2016-05-23 00:53:44
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从贝叶斯方法谈到贝叶斯网络 转自：http://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/40984699 作者：v_JULY_v 0 引言 事实上，介绍贝叶斯定理、贝叶斯方法、贝叶斯推断的资料、书籍不少，比如《数理统计学简史》，以及《统计决策论及贝叶斯分析 Ja ...
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2016-05-18 21:48:05
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极大似然估计法是求点估计的一种方法，最早由高斯提出，后来费歇尔（Fisher）在1912年重新提出。它属于数理统计的范畴。
大学期间我们都学过概率论和数理统计这门课程。
概率论和数理统计是互逆的过程。概率论可以看成是由因推果，数理统计则是由果溯因。
用两个简单的例子来说明它们之间的区别。
由因推果（概率论）
例1：设有一枚骰子，2面标...
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2016-05-13 04:37:36
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回归分析
1.回归分析基本原理
所谓回归分析法，就是在掌握大量观察数据基础上，利用数理统计方法建立因变量与自变量之间的回归关系函数表达式（简称为回归方程式）。回归分析是一种预测性的建模技术，它研究的是因变量（目标）和自变量（预测器）之间的关系，这种因变量与自变量的不确定性的关系（相关性关系）。这种技术通常用于预测分析，时间序列模型以及发现变量之间的因果关系。
2.为什么使用回归分析？
如上...
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2016-05-13 03:01:38
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概率统计与机器学习的关系概率问题是已知整体的情况下判定样本（整体推个体）
统计问题是概率问题的逆向工程（个体推整体）
机器学习监督学习中，首先根据样本及样本标签训练出模型（个体推整体），再根据模型对样本标签进行预测（整体推个体）。 统计估计的是分布，机器学习训练出来的是模型，模型可能包含了很多分布。
训练与预测过程的一个核心评价指标就是模型的误差。
误差本身就可以是概率的形式，与概率紧密...
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2016-05-13 00:04:48
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第一章 随机事件与概率
第二章 随机变量及其分布
第三章 多维随机变量及其分布
第四章 大数定律与中心极限定理
第五章 统计量及其分布
第六章 参数估计
第七章 假设检验
第八章 方差分析与回归分析
第一章 随机事件与概率
1.1随机事件及其运算
概率论与数理统计研究的对象是随机现象. 概率论是研究随机现象的模型（即概率分布），数理统计是研究随机现象的数据收集与处理...
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2016-05-07 07:46:55
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内容简介：
A.重要统计量
B.重要定理与不等式
C.参数估计
A.重要统计量
一、概率与统计
概率：已知总体的分布情况，计算事件的概率
统计：总体分布未知，通过样本值估计总体的分布
二、概率统计与机器学习的关系
1.统计估计的是分布，机器学习训练出来的是模型，模型可能包含了多个分布。
2.训练与预测过程的一个核心评价指标是模型的误差。
3.误差可以是概率的形式，...
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2016-05-06 15:17:11
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概率统计
概率统计与机器学习的关系
统计量
期望
方差与协方差
重要定理和不等式
Jensen不等式
切比雪夫不等式
大数定理
中心极限定理以下内容摘抄于七月算法（julyedu.com）4 月机器学习算法班课堂讲义概率统计概率统计与机器学习的关系统计量期望
概念 性质 方差与协方差方差
协方差
协方差与独立/不相关
协方差的意义
重要定理和不等式Jensen不等式从概率的角度看Jensen...
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2016-05-06 15:00:15
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