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 ...

一、为什么要估计（estimate） 在概率，统计学中，我们所要观测的数据往往是很大的，(比如统计全国身高情况）我们几乎不可能去统计如此之多的值。这时候，就需要用到估计了。我们先抽取样本，然后通过 ...

　　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μ1, μ2, σ1, σ2, ρ的二维正态分布，记作(X, Y)~N(μ1, μ2, σ1, σ2, ρ)，它的密度函数： 　　其 ...

估计 　　生活中我们经常估计一些数值，比如从家到学校要走多久？一颗大白菜大概多少斤？凭什么估计出具体数值呢？“估计”不是瞎猜，是根据已有数据计算的。从家到学校往返过多次，手上也拿过无数颗白菜，此时我 ...

最大似然估计 似然与概率 在统计学中，似然函数（likelihood function，通常简写为likelihood，似然）和概率（Probability）是两个不同的概念。概率是在特定环境下某 ...

伯努利分布是一个离散型机率分布。试验成功，随机变量取值为1；试验失败，随机变量取值为0。成功机率为p，失败机率为q =1-p，N次试验后，成功期望为N*p，方差为N*p*(1-p) ，所以伯努利分布又 ...

一. 一元线性回归 对于线性回归最简单的就是一元线性回归，我们先拿一元线性回归作为入门的例子，等理解了这个，对于多元线性回归也就好理解了，都是一样的道理（对不起大家字写的不好！） 1.1官方定义 ...

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