H002399的专栏

1.线性X+Y=Z   或者：Z=X-Y2.Z=X/Y  或者：Z=XYF(Z)=?

正确理解泊松分布很多人在上概率论这门课的时候就没搞明白过泊松分布到底是怎么回事，至少我就是如此。虽然那个时候大家都会背“当试验的次数趋于无穷大，而乘积 np 固定时，二项分布收敛于泊松分布”，大部分的教科书上也都会给出这个收敛过程的数学推导，但是看懂它和真正的理解还有很大距离。如果我们学习的意义是为了通过考试，那么我们大可停留在“只会做题”的阶段，因为试卷上不会出现“请发表一下你对泊松公式

1.书上这句话：“众所周知，随机变量的矩是描写随机变量统计规律的最简单最基本的数字特征”为什么这么说呢？？？应该如何理解随机变量的矩和估计量有什么联系？？？2.

1.区间估计是参数估计中的一个重要问题，通常形式表示：

置信区间的求法：参数估计是用样本算的得一个值去估计未知的参数，但是点估计值仅仅是未知参数的一个近似值，它没有反映出这个近似值的误差范围，使用起来把握不大，所以引出了区间估计。我们希望确定一个区间，使我们能以比较高的可靠程度，相信他包含参数真值，这里所说的“可靠程度”是用概率来度量的，称为置信度或置信水平。习惯上把置信水平记作：１－α，这里α是一个很小的正

1.书上说：“人们得到的矩估计就是用事件的频率估计事件的概率” 这句话，我该如何理解？？？“随机变量的一些参数往往本身就是随机变量的矩或者是某些矩的函数”？？？2.到底什么是矩估计？？？  利用矩估计做出的估计比点估计更精确吗？？随机变量的矩和 估计有什么联系？？？

1.＇参数估计是用样本算的得一个值去估计未知的参数，但是点估计值仅仅是未知参数的一个近似值，它没有反映出这个近似值的误差范围，使用起来把握不大，所以引出了区间估计。我们希望确定一个区间，使我们能以比较高的可靠程度，相信它包含参数真值，这里所说的“可靠程度”是用概率来度量的，称为置信度或置信水平。习惯上把置信水平记作：１－α，这里α是一个很小的正数。＇

几点疑问：1.什么是似然函数？？？2.似然函数与分布律是什么关系？？？3.似然函数的作用是什么？？？4.同时，我也先这样理解似然函数：即：似然函数就是：（1）似然函数是关于未知参数的函数表达式。（2）似然函数是某一样本取值发生的概率。对于这句话的理解：如果当。。。使L()取得很大值，而范围内的其他司格马的值使L（司格马）取得很小值，我

首先，来看下面这句话：“极大似然估计估计法使用时，常要进行比较复杂的计算，然而得到的估计在许多情形下具有各种优良特性，它是目前仍然得到广泛应用的一种估计方法。”极大似然估计法有哪些优良特性？？？为什么具有这些优良特性？？？

：：：  矩估计就是  用样本的矩（即期望）去估计随机变量的矩（数学期望）。故而 矩估计的求法如下：1.利用给定的概率密度函数或分布函数，列出求总体矩的等式，从而得到，未知参数和总体矩的关系式。2.则，样本矩与矩估计量（即：未知参数的估计量）同样也满足这样的关系式3.代入样本矩和矩估计量4.求出矩估计量摘要如下：在实际问题当中

疑问：1.什么是泊松分布？？？ 泊松分布是离散变量的分布还是连续性变量的分布？？？2.在什么情况下会遵从泊松分布？？？3.研究泊松分布有什么意义？？？4.我们应该怎样理解泊松分布？？？5.下面这句话是什么意思？？？如何理解？？？：：当试验的次数趋于无穷大，而乘积 np 固定时，二项分布收敛于泊松分布