标签：概率 随机变量 概型 002 数理统计 事件 https 概率论 com
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
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
2.一维随机变量及其分布
1.1 基本概念
1.2 易混淆概念
3. 多维随机变量及其分布
1.1 基本概念
4.随机变量的数字特征
1.1 基本概念
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
本站声明： 1. iCode9 技术分享网（下文简称本站）提供的所有内容，仅供技术学习、探讨和分享； 2. 关于本站的所有留言、评论、转载及引用，纯属内容发起人的个人观点，与本站观点和立场无关； 3. 关于本站的所有言论和文字，纯属内容发起人的个人观点，与本站观点和立场无关； 4. 本站文章均是网友提供，不完全保证技术分享内容的完整性、准确性、时效性、风险性和版权归属；如您发现该文章侵犯了您的权益，可联系我们第一时间进行删除； 5. 本站为非盈利性的个人网站，所有内容不会用来进行牟利，也不会利用任何形式的广告来间接获益，纯粹是为了广大技术爱好者提供技术内容和技术思想的分享性交流网站。