概率笔记11——一维正态分布的最大似然估计
正态分布密度函数是： 若随机变量X服从一个数学期望为μ、方差为σ2的正态分布，记为N(μ，σ2)。当μ=0，σ2=1是，称为标准正态分布。不需要记住这个复杂的公式，知道它的意义即可，在使用时可以随时查阅。 在研究正态分布时，我们认为每个样本都是等权的，因此μ是随机变量的均值 ...
原文：概率笔记12——多维正态分布的最大似然估计
我们在前面的章节中见识过二维正态分布， X,Y 服从参数为 , , , , 的二维正态分布，记作 X, Y N , , , , ，它的密度函数： 其中 是第 维度的均值， 是第 维度的方差， 是将两个维度的相关性规范到 到 之间的统计量，称为样本的相关系数，定义为： 对于二维正态随机变量 X,Y ，X和Y相互独立的充要条件是二者的协方差为 ，也就是参数 。由于一维随机变量没有是否独立一说， 一定 ...
2019-08-19 19:34 2 2327 推荐指数：
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