概率筆記12——多維正態分布的最大似然估計
我們在前面的章節中見識過二維正態分布，(X,Y)服從參數為μ1, μ2, σ1, σ2, ρ的二維正態分布，記作(X, Y)~N(μ1, μ2, σ1, σ2, ρ)，它的密度函數： 其中μ1是第1維度的均值，σ12是第1維度的方差，ρ是將兩個維度的相關性規范到-1到+1之間的統計 ...
原文：概率筆記11——一維正態分布的最大似然估計
正態分布密度函數是： 若隨機變量X服從一個數學期望為 方差為 的正態分布，記為N ， 。當 ， 是，稱為標准正態分布。不需要記住這個復雜的公式，知道它的意義即可，在使用時可以隨時查閱。 在研究正態分布時，我們認為每個樣本都是等權的，因此 是隨機變量的均值，控制了曲線的位置， 控制了曲線的陡峭程度： 越小，樣本越靠近 ： 在上圖中，當 . 時，曲線更陡峭，倒鍾更窄，樣本更向 處集中。 最大似然估計 ...
2019-08-14 17:52 0 5402 推薦指數：
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