1.expected value of a discrete random variable X(离散随机变量的预期值):E（X）=u=求和符号xP(X=x)
1.expected value of a discrete random variable X(离散随机变量的预期值):E（X）=u=求和符号xP(X=x)
2.Binomial distribution Mean（二项分布平均值）
3.Standardized normal variable(标准化变量)
4.条件概率和独立事件
5.population parameter 和sample statistics有什么区别?
能否讲一下这些基本概念？现在在自学，下周考试，没有书，有个考试提纲，只能网上查，
1的公式有点看不懂。条件概率也有公式 P=（A/B）=P(A交B)/P(B)是什么意思？
(1) X 1 2 3
Pr 0.1 0.4 0.5
E[X]=1*0.1+2*04+3*0.5
expected value= ∑X*Pr(X=x) 就是上面例子说的
还有就是E[X]就是mean(平均数)
(2) binomial distribution mean
在binomial 里面E[X]是它的第一个Monment公式是
E[X]=n*p 如果你的distribution是 Binomial(n,p)
3 standardized normal variable
其形式为 Z=x-μ/σ 这样就把x standardize 了
4.conditional probability and independent event
条件概率就是发生概率的时候有特定条件,比如生病的概率中感冒的概率
独立事件是说2个事件发生没有内部关联比如生病和看病花的钱
5.population parameter and sample statistics
population 是说正个的真实值,是我们想要的,但是我们不知道,所以就要估计(Estimate parameter) 就是用sample 来估计的
sample statistics 我觉得你是想说 Estimator 吧,就是你上面估计的那个东西.
6.Pr(A|B)=Pr(A∩B)/Pr(B)
这个是你前面问的条件概率计算公式
是bayes theory 的一个简单形式,你google一下.
写了这么多记得加分~