概率统计笔记1
二项分布 n次独立随机试验,成功概率p,定义变量X,表示成功的次数k( κ ∈ [ 0 , n ] ),则分布P(X=k): p ( k ) = ( n k ) p k p n − k 特别的例子就是,抛硬币.做100次抛硬币试h验(抛10次硬币)你会发现这一百次的试验,所记录的k次成功,k有高,有低,(0,10)之间.直觉告诉我,这个k的分布接近正态分布. 当日常说,人的智商接近正态分布.随机变量是由什么的随机事件映射成? - 这里的数学thoughts 1. Events Algebra.Set Theory. complex events → simplified events.something like ,多项式化简. 2. Probability measure not just about ∑ , 0 ≤ P ( A ) ≤ 1 ,它们只是表示的符号.内容,比如0,1之间,事件的和的概率是事件概率的和;才是概率测度的属性.这个公理和欧几里得公理一样,也是历史的归纳得出.和我们计算组合数一样也是归纳出来的. 3. Reflection 随机变量random variable X ( u ) : u → R 其中 U ( u ) ⊂ Ω . - distribution function: F ( x ) = P ( X < x ) , − ∞ < x < + ∞