建设网站总结,wordpress 获取文章发布时间,常州网站建设培训,网站快速优化排名官网一、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#xff0c;上考场直接套数据#x… 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公式都不用写
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
令总体期望等于样本均值 即 EXX‾EX\overline{X}EXX
(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。 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。
(3) 综合例题
