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网站建设与维护需要,seo推广工具,济南百搜科技,开源crm wordpress一、概率论1、全概率公式、贝叶斯公式应用2、期望、方差、协方差的定义以及性质证明(1) 期望(2) 方差(3) 协方差二、数理统计1、参数估计(1) 矩估计(2) 最大似然估计(3) 综合例题一、概率论 1、全概率公式、贝叶斯公式应用 记住标黄的两段,上考场直接套数据&#x…

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  • 一、概率论
    • 1、全概率公式、贝叶斯公式应用
    • 2、期望、方差、协方差的定义以及性质证明
      • (1) 期望
      • (2) 方差
      • (3) 协方差
  • 二、数理统计
    • 1、参数估计
      • (1) 矩估计
      • (2) 最大似然估计
      • (3) 综合例题

一、概率论

1、全概率公式、贝叶斯公式应用

请添加图片描述
记住标黄的两段,上考场直接套数据,公式都不用写
请添加图片描述

2、期望、方差、协方差的定义以及性质证明

(1) 期望

请添加图片描述

(2) 方差

请添加图片描述

(3) 协方差

请添加图片描述

二、数理统计

1、参数估计

(1) 矩估计

令总体期望等于样本均值 ,即 EX=X‾EX=\overline{X}EX=X请添加图片描述

(2) 最大似然估计

定义:使似然函数取得最大值的θ\thetaθ
三步走:
① 写出似然函数L(θ)L(\theta)L(θ),即概率密度的乘积;
② 取对数,求导数;
③ 令导数为0,得θ\thetaθ的最大似然估计量。请添加图片描述
极大似然估计的特殊情况,即L(θ)L(\theta)L(θ)去除所有常数后,剩余与θ\thetaθ 有关的部分是个幂函数,取对数、求导数后的结果应大于0,此时需要用极大似然估计的定义求解。具体分析可见综合例题第三小问。请添加图片描述

(3) 综合例题

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http://www.hengruixuexiao.com/news/45370.html

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