今天的主角是指数分布，由此导出\(\Gamma\)分布，同样，读者应尝试一边阅读，一边独立推导出本文的结论。由于本系列为我独自完成的，缺少审阅，如果有任何错误，欢迎在评论区中指出，谢谢！ 目录 Part 1：指数分布的参数估计 Part 2：独立同分布指数分布之和 ...

前两天对两大连续型分布：均匀分布和指数分布的点估计进行了讨论，导出了我们以后会用到的两大分布：\(\beta\)分布和\(\Gamma\)分布。今天，我们将讨论离散分布中的泊松分布。其实，最简单的离散分布应该是两点分布，但由于在上一篇文章的最后，提到了\(\Gamma\)分布和泊松分布的联系 ...

宋浩《概率论与数理统计》笔记---2.2.3、均匀分布 一、总结 一句话总结： 【n个数的发生概率是相等】：均匀分布所有可能结果的n个数的发生概率是相等的，均匀分布变量X的概率密度函数([概率密度函数]概念是针对连续分布的，求积分即发生概率)为： $$f ( x ) = \frac ...

1. 样本和统计量 1.1 样本和统计量 　　数理统计讨论的问题不一定都是随机现象，比如人口信息的统计、具体数据的测量，它们的结果都是确定的。但实际问题的操作并不是数学所关心的，剥离问题的外壳，这些问题都可以用随机现象来描述，比如人口信息和测量误差都可以用一个正态分布来近似。建立统计的概率模型 ...

的讨论给出了常用分布的参数点估计，并介绍了两种常用于寻找点估计量的方法——矩法与极大似然法；最后，我们对 ...

上一篇文章提到了一大堆的统计量，但是没有说到它们的用处。今天，我们就会接触到部分估计量，进入到数理统计的第一大范畴——参数估计，同时也会开始使用R语言进行模拟。由于本系列为我独自完成的，缺少审阅，如果有任何错误，欢迎在评论区中指出，谢谢！ 目录 Part ...

题目描述 设x1，x2，...，xn服从U(0, k)的均匀分布，求k的最大似然估计。 解： 假设随机变量x服从U(0,k)的均匀分布，则其概率密度函数为 似然函数 ...

). Not verycommon for real data. 均匀分布（Uniform Di ...