统计推断--第一章


统计推断
摘抄自Casella G.,Berger R.L..Statistical Inference
2023-01-16


统计推断

第一章 概率论

贝叶斯公式:设A_1,A_2,A_3,...,为样本空间的一个划分,B为任意集合,则对i=1,2,...,有:P(A_i|B)=\frac{P(B|A_i)P(A_i)}{\sum_{j=1}^{\infty}{P(B|A_j)P(A_j)}}

分布函数

对任意随机变量X我们都可以对应构造一个称为累积分布函数的函数,称为Xcumulative distribution function,即cdf,记作F_X(x),表示F_X(x)=P_X(X\leq{x}),其中x任意
定理1.5.3 函数F(x)是一个累积分布函数,当且仅当它同时满足下列三个条件:
a.\displaystyle\lim_{x\to-\infty}F(x)=0\displaystyle\lim_{x\to+\infty}F(x)=1
b.F(x)x的单调递增函数;
c.F(x)右连续,即任意x_0\displaystyle\lim_{x\to x_{0}^{+}}F(x)=F(x_{0})
定义1.6.3 连续随机变量X概率密度函数简称pdf为:F_{X}(x)=\int_{-\infty}^{x}{f_{X}(t)dt},其中x任意
定理1.6.5 函数f_{X}(x)是随机变量X的概率密度函数(离散变量的概率密度函数称为概率质量函数)当且仅当它同时满足下列两个条件:(空格是用 打出来的。)
a.对任意x,都有f_{X}(x)\geq0;
b.\sum_{x}f_{X}(x)=1概率质量函数或者\int_{-\infty}^{+\infty}f_{X}(x)dx=1概率密度函数
集合中的公式表达 补集,A的补集是由不属于A的元素所构成的集合,记作:A^{C}=\{x:x \notin A\} 集合的并、交运算可以推广到无穷集合族。
A_{1},A_{2},A_{3},...是样本空间S上的一族集合,则\bigcup_{i=1}^{\infty}A_{i}= \{x\in S:\exists i,使得x\in A_{i}\}即求无穷多个A的并集。\bigcap_{i=1}^{\infty}A_{i}= \{x\in S:任意i,有x\in A_{i}\}即求无穷多个A的交集。

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