chepwavege的专栏

贝叶斯法则（反推的概率问题，已知结果，推测原因）（Bayes'theorem/Bayes theorem/Bayesian law） 贝叶斯的统计学中有一个基本的工具叫“贝叶斯法则”， 尽管它是一个数学公式，但其原理毋需数字也可明了。如果看到一个人总是做一些好事(结果），则那个人多半会是一个好人（本质-原因-模型）。这就是说，当不能准确知悉一个事物的本质时，可以依靠与事物特定本质相关的事件...

1.独立事件：联合概率就等于概率的乘积 P(A,B)=P(A)*P(B)， 但是世界中绝对独立的事件几乎是不存在的。2.条件独立：给定Z条件 下，X与Y是条件独立的，当且仅当：X⊥Y|Z⇔P(X,Y|Z)=P(X|Z)⋅P(Y|Z)也即 X与 Y的依赖关系借由 Z 产生。例如，定义如下事件：X：明天下雨；Y：今天的地面是湿的；Z：今天是否下雨；Z事件的成立，对 ...

1.期望=means=平均值常用的求法： 求数据的总和除以总数，得到期望（means）。2.概率论的定义其实上面的数据出现的概率都是均匀的，为1/n 。 通用的定义：试验中每次可能结果的概率f(x), 或pk 乘以其结果的总和，是最基本的数学特征之一。它反映随机变量平均取值的大小 连续性：离散型：或:3. 协方差： 随机<变量X 和均值的差的平方的均值...

统计学的定义：

本质:似然 Likehood：已知结果，求原因（模型）。是后验估计。 最大似然估计只是一种粗略的数学期望，要知道它的误差大小还要做区间估计。比如已知条件概率，求对应的条件概率 Probability： 已知原因(模型)，求结果，先验估计 。 比如已知条件，求对应得条件概率似然方程 Likehold function：在数理统计学中，似然函数是一种关于统计模型中的参数的函数，表...