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第一章 随机事件 互斥对立加减功,条件独立乘除清; 全概逆概百分比,二项分布是核心; 必然事件随便用,选择先试不可能。
第二、三章 一维、二维随机变量 1)离散问模型,分布列表清,边缘用加乘,条件概率定联合,独立试矩阵 2)连续必分段,草图仔细看,积分是关键,密度微分算 3)离散先列表,连续后求导;分布要分段,积分画图算
第五、六章 数理统计、参数估计 正态方和卡方出,卡方相除变F, 若想得到t分布,一正n卡再相除。
样本总体相互换,矩法估计很方便; 似然函数分开算,对数求导得零蛋;
区间估计有点难,样本函数选在前; 分位维数惹人嫌,导出置信U方甜。
第七章 假设检验 检验均值用U-T,分位对称别大意; 方差检验有卡方,左窄右宽不稀奇; 不论卡方或U-T,维数减一要牢记; 代入比较临界值,拒绝必在否定域! |
概率口诀
最新推荐文章于 2024-10-31 08:42:43 发布
本博客全面概述了概率论与数理统计的核心概念,包括随机事件、一维和二维随机变量、数理统计、参数估计和假设检验等。通过章节划分详细介绍了互斥事件、条件概率、全概和逆概、二项分布、一维和二维随机变量的离散与连续模型、连续随机变量的分段积分、正态分布、卡方分布、F分布、t分布、矩法估计、区间估计及假设检验等知识点。
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