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μ、方差為σ2的正態分布，記為N(μ，σ2)。當μ=0，σ2=1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μ是隨機變量的均值 ...
原文：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 , , , , 的二維正態分布，記作 X, Y N , , , , ，它的密度函數： 其中 是第 維度的均值， 是第 維度的方差， 是將兩個維度的相關性規范到 到 之間的統計量，稱為樣本的相關系數，定義為： 對於二維正態隨機變量 X,Y ，X和Y相互獨立的充要條件是二者的協方差為 ，也就是參數 。由於一維隨機變量沒有是否獨立一說， 一定 ...
2019-08-19 19:34 2 2327 推薦指數：
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