流浪若相惜的专栏

昨天查了不能说一晚上吧，也差不多，不知道是问题太简单了还是没有多少能说清楚的，但至少网上的回答另外大失所望，至少让我云里雾里的，完全迷惑了这些名词到底是个啥，如何清楚的理解它们。幸好之前搞了一本清华大学出版社出版的《运筹学基础》，晚上泡脚的时候终于搞明白了这些概念。为让跟我一样困惑的初学者们能清楚的理解它们的含义，故此记录。首先我们先列出线性规划的数学模型，通过次模型来一一说明每个概念的含义。maxZ=cx(1)max Z= \bf cx \tag 1maxZ=cx(1) s.t.   Ax=b(2

转自：MBA智库 侵权删概念什么是贝叶斯法则　　贝叶斯的统计学中有一个基本的工具叫贝叶斯法则、也称为贝叶斯公式， 尽管它是一个数学公式，但其原理毋需数字也可明了。如果你看到一个人总是做一些好事，则那个人多半会是一个好人。这就是说，当你不能准确知悉一个事物的本质时，你可以依靠与事物特定本质相关的事件出现的多少去判断其本质属性的概率。 用数学语言表达就是：支持某项属性的事件发生得愈多，则该属性成立的可能性就愈大。贝叶斯法则又被称为贝叶斯定理、贝叶斯规则是概率统计中的应用所观察到的现象对有关概率分布的主观

贝叶斯定理通常，事件A在事件B的条件下的概率，与事件B在事件A的条件下的概率是不一样的；然而，这两者是有确定的关系，贝叶斯法则就是这种关系的陈述。贝叶斯法则又被称为贝叶斯定理、贝叶斯规则，是指概率统计中的应用所观察到的现象对有关概率分布的主观判断（即先验概率）进行修正的标准方法。当分析样本大到接近总体数时，样本中事件发生的概率将接近于总体中事件发生的概率。作为一个规范的原理

概率论与数理统计声明：本博客仅作为学习、复习所用，该博客参考的教材为高等教育出版社出版的 浙江大学 第四版《概率论与数理统计》教材，并参考了四川大学 徐小湛老师的讲课视屏（再次声明本博客仅做参考使用）。本博客随后也将在不断的学习中，将自己在学术研究中对概率论与数理统计的实际应用陆续加入到博客中，进而本教材总共分为以下几章（本博客也参考教材的章节进行了整理）：第一章 概率论基本概念

第一章 概率论基本概念声明：本博客图片来源于四川大学 徐小湛老师讲义，仅做学习使用，请勿擅自转载，如有转载请联系博主，谢谢！！1 随机试验为了引出随机试验的概念，首先，我们需要了解什么是随机现象？ 随机现象：就是在个别试验中其结果呈现不确定性，但在大量重复试验中，其结果又具有统计规律的现象。为了研究随机现象，就要对客观事件进行观察。那么，观察随机现象的过程就称为随机试验，简称试验。 那么，如