1、聯合概率，邊際概率，條件概率的概念： 聯合概率：個體落入第（i,j）個格子的概率 邊際概率：行/列聯合概率之和 條件概率：在給定解釋變量取值的情況下，結果變量的概率分布 某離散分布： 2、聯合概率、邊際概率、條件概率的關系： 其中， Pr(X=x, Y=y)為“XY的聯合概率 ...

聯合概率密度 P(A^B) 條件概率 從面積比例看出，P(A|B)等於B中A的面積（P(A^B)）除以B的面積（P(B)）。 乘法公式（乘積法則） 假如事件A與B相互獨立，那么： 相互獨立：表示兩個事件互不影響。 互斥：表示兩個事件不能同時發生。互斥事件一定不獨立 ...

考慮一個密度分布不均勻的小球，總質量為1，概率密度就相當於這個小球某處的密度，值是可以大於1的，但是這個密度乘以體積所得的質量（也就是概率）是恆小於等於1的。然后至於概率密度越大的點，說明單位體積落在該點的質量越大（也就是發生這個點附近事件的概率越大）。（這是我覺得一個相對通俗的解釋了0.0 ...

概率——隨機事件發生的可能性大小 ​ 對於離散型隨機變量，概率是指某一個隨機事件發生的可能性，比如 \[P(X=x_i)=p_i \] ​ \(x\)表示所有隨機事件，\(i\)表示其中的一個取值。 ​ 概率分布表示所有隨機事件的概率規律，用於了解實驗的全部可能結果及其發生的概率 ...

　　以二維正態分布來舉例。當方差不變，而協方差變化時，分布沿着長寬比等於兩個方差之比的矩陣逐漸變窄。如下圖所示： 　　兩個分布的標准差都為0.1，均值都為0，協方差左邊從0一直上升到0.01，右 ...

概率只是不確定性的量化。 其實連續型隨機變量的概率分布和離散型隨機變量的概率分布類似。 離散型隨機變量的概率分布是每個離散變量的概率。 連續型隨機變量的概率分布是將一段區間看成一個整體考慮其概率分布，不斷細化區間其概率最終構成一個函數即為概率密度函數。 分布函數即是積分從負無窮到指定值 ...

概率函數：用函數的形式來表達概率 概率分布：離散型隨機變量的值分布和值的概率分布列表 分布函數：概率函數取值的累加結果，所以它又叫累積概率函數 概率密度函數：連續型隨機變量的“概率函數” 左邊是F(x)連續型隨機變量分布函數畫出的圖形，右邊是f(x)連續型 ...

轉自：點擊 1.似然與概率區別 似然L：在給定樣本x時，哪個參數θ使得x出現的可能性最大； 密度函數f：在給定參數θ的時候，x出現的可能性多大。 下面這一段可以背會： 2.轉自知乎回答https://www.zhihu.com/question ...