今天的主角是指數分布，由此導出\(\Gamma\)分布，同樣，讀者應嘗試一邊閱讀，一邊獨立推導出本文的結論。由於本系列為我獨自完成的，缺少審閱，如果有任何錯誤，歡迎在評論區中指出，謝謝！ 目錄 Part 1：指數分布的參數估計 Part 2：獨立同分布指數分布之和 ...

前兩天對兩大連續型分布：均勻分布和指數分布的點估計進行了討論，導出了我們以后會用到的兩大分布：\(\beta\)分布和\(\Gamma\)分布。今天，我們將討論離散分布中的泊松分布。其實，最簡單的離散分布應該是兩點分布，但由於在上一篇文章的最后，提到了\(\Gamma\)分布和泊松分布的聯系 ...

宋浩《概率論與數理統計》筆記---2.2.3、均勻分布 一、總結 一句話總結： 【n個數的發生概率是相等】：均勻分布所有可能結果的n個數的發生概率是相等的，均勻分布變量X的概率密度函數([概率密度函數]概念是針對連續分布的，求積分即發生概率)為： $$f ( x ) = \frac ...

1. 樣本和統計量 1.1 樣本和統計量 　　數理統計討論的問題不一定都是隨機現象，比如人口信息的統計、具體數據的測量，它們的結果都是確定的。但實際問題的操作並不是數學所關心的，剝離問題的外殼，這些問題都可以用隨機現象來描述，比如人口信息和測量誤差都可以用一個正態分布來近似。建立統計的概率模型 ...

的討論給出了常用分布的參數點估計，並介紹了兩種常用於尋找點估計量的方法——矩法與極大似然法；最后，我們對 ...

上一篇文章提到了一大堆的統計量，但是沒有說到它們的用處。今天，我們就會接觸到部分估計量，進入到數理統計的第一大范疇——參數估計，同時也會開始使用R語言進行模擬。由於本系列為我獨自完成的，缺少審閱，如果有任何錯誤，歡迎在評論區中指出，謝謝！ 目錄 Part ...

題目描述 設x1，x2，...，xn服從U(0, k)的均勻分布，求k的最大似然估計。 解： 假設隨機變量x服從U(0,k)的均勻分布，則其概率密度函數為 似然函數 ...

). Not verycommon for real data. 均勻分布（Uniform Di ...