概率论与数理统计

  减法公式  ......

第二章随机变量及其分布一、定义1、随机变量定义：随机变量\(X\)是定义在随机试验样本空间\(S=\{e\}\)上的单实值函数，记为\(X=X(e)\)笔记：随机变量是为了数值化表示，这样更方便数学研究。\(X\)相当于样本空间，\(x\)相当于样本点。2、分布律和概率分布密度离散型随机变量X......

定义\(f_i\)为\(i\)个节点组成的二叉树数量，\(g_i\)为\(i\)个节点组成的二叉树的叶子节点个数之和设当前\(i\)个节点组成的二叉树有\(a\)个叶子，容易发现分别删掉其中的\(1\)个叶子节点就能得到一个对应的\(i-1\)个节点的二叉树，总共会有\(a\)颗，可以发现每一个叶......

TJOI2015概率论题解题意求\(n\)个点随机生成的有根二叉树（所有互不同构的二叉树出现情况等概率）的叶子节点数的期望值。题解70答案显然是\(\dfrac{g(n)}{f(n)}\)，\(g(n)\)是\(n\)个点为所有二叉树的叶子总数，\(f(n)\)是\(n\)个点能生成的二叉树数。一棵树可以用左......

由于学校的概率论与数理统计课有些一言难尽，开始在这里自学书上后面的数理统计部分的知识。1.基本概念数理统计学中，我们通常将研究的对象叫做总体，而组成总体的基本单元......

先把基本概念都理一遍,博客的后半部分会上具体函数实现,没有前半部分的基础,后半部分看起来会有点吃力样本空间:某个实验的所有可能结果组成的集合样本点:样本空间的每个结......

1.算法描述1.1先验概率的推导        根据贝叶斯概率论可知，某一事件的后验概率可以根据先验概率来获得，因此，这里首先对事件的先验概率分布进行理论的推导。假设测......

1.算法描述1.1先验概率的推导根据贝叶斯概率论可知，某一事件的后验概率可以根据先验概率来获得，因此，这里首先对事件的先验概率分布进行理论的推导。假设测量的腐蚀数据服从g......

 《基本概念》在一次随机试验中可能会发生的事件A的概率为？在描述中经常会看到这样的语句随机试验：1.相同条件下可重复2.结果可能不只一个，能事先......

求解极大似然估计值的步骤1.把所有的函数值相乘2.两边取lnx3.求偏导求偏导的时候令该偏导值等于0，解出该参数的值就为估计值连续性的求解方法和离散型一样......