目录
- 1.概率论基础
- 2.统计量
- 3.大数定律
- 4.中心极限定理
- 5.最大似然估计
1. 概率论基础
1.1 概率论基本概念
1.1.1 什么是概率
表示事件发生可能大小的一个量叫做概率。
1.1.2 概率公式
（1）条件概率公式
P(A|B)称为事件B发生的情况下A发生的概率，计算公式如下：
通常，条件概率P(A|B)和无条件概率P(A)是不同的。
（2）全概率公式
在很多实际问题中，往往不易直接求出概率
P(A)，但却容易找到S的一个划分B1,B2,...,Bn，且Bi和P(A|Bi)为已知，则根据全概率公式很容易求出P(A)。
（3）贝叶斯公式
根据前面条件概率公式和全概率公式可以推导出贝叶斯公式，如下：
在这里，P(Bi)是B的先验概率，之所以称为“先验”，是因为不需要考虑任何A方面的因素。
1.2 常见概率分布
1.2.1 0-1分布
0-1分布是经常遇到的一种分布，定义如下：
并且：
期望 E(X) = 1p + 0(1-p) = p
方差 D(X) = E(X^2) - [E(X)]^2 = pq
1.2.2 二项分布
设实验E只有两个可能结果A和B，则称E为伯努利(Bernoulli)实验，设P(A)=p（0<p<1），此时P(B)=1-p，将E独立重复的执行n次，则称这一串的重复实验为n重伯努利实验。
伯努利实验的特点：
- 重复，即每次实验的概率是相同的
- 独立，各次实验的结果互不影响
- 每次实验可能的结果只有两个，即A&B
二项分布即重复n次的伯努利实验，每次实验结果为A的概率是p，结果为B的概率是q(其中q=1-p)，则在n次实验中有k次为A，n-k次结果为B的概率为：
即有
显然
观察下面这个表达式
发现刚好是(p+q)^n 的展开式中出现p^k的那一项，我们称随机变量X服从参数为n,p的二项分布，并记为X~b(n,p)。
当n=1时，二项分布就是(0-1)分布
期望E(X)为
方差D(X)为
1.2.3 泊松分布
泊松分布适合描述单位时间（空间）内随机事件的发生次数，例如，一本书一页中的印刷错误数、某地区一个时间间隔内发生交通事故的次数等。
在总结以下几个概率分布前，先解释一下连续型随机变量。
一般，如果对于随机变量X的分布函数F(x)，存在非负函数f(x)，使对于任意实数x有
则称X为连续性随机变量，其中函数f(x)称为X的概率密度函数，简称概率密度。
实际应用中遇到的基本上是离散型或者连续性随机变量，本文也只讨论这两种随机变量。
概率密度函数有以下几个特点：
下面总结一下三种重要的连续型随机变量的概率密度。
1.2.4 均匀分布
若连续型随机变量X具有概率密度
则称X在区间(a,b)上服从均匀分布，记为X~U(a,b)
很容易推导出X的分布函数为
1.2.5 指数分布
若连续型随机变量X概率密度为
其中，θ>0为常数，则称X服从参数为θ的指数分布。
1.2.6 正态分布
若连续型随机变量X的概率密度为
其中μ,σ(σ>0)为常数，则称X服从参数为μ,σ的正态分布或高斯分布(Gauss)，记为X~N(μ,σ^2)
1.2.7 Beta分布
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2.统计量
2.1 独立和不相关
给定A,B两个事件，如果满足等式
P(AB) = P(A)P(B)
则称事件A,B相互独立，简称A,B独立。
其中：
独立一定不相关；
不相关不一定独立；
实际上不相关就是两者没有线性关系，但是不排除存在其他关系的可能性，而独立就是不存在任何关系。
2.2 期望
2.2.1 定义
-
离散型
-
连续型
2.2.2 性质
-
无条件成立
- E(kX) = kE(X)
- E(X + Y) = E(X) + E(Y)
若X和Y相互独立
E(XY) = E(X)E(Y) 反之不成立
2.2 方差
2.2.1 定义
设X是一个随机变量，若E{[X-E(X)]^2}存在，则称E{ [X-E(X)]^2 }是X的方差，记做D(X)或者Var(x)，即
D(X)=Var(x)=E{[X-E(X)]^2}
2.2.2 性质
-
无条件成立
- Var(c) = 0
- Var(X+c) = Var(X)
- Var(kX) = k^2Var(X)
-
X和Y相互独立
- Var(X+Y) = Var(X) + Var(Y)
2.3 协方差
2.3.1 定义
E{[X-E(X)][Y-E(Y)]}称为随机变量X与Y的协方差，记为Cov(X,Y)。
协方差是两个变量是否具有相同变化趋势的度量：
- 若Cov(X,Y) > 0，他们的变化趋势相同；
- 若Cov(X,Y) < 0，他们的变化趋势相反；
- 若Cov(X,Y) = 0，他们不相关；
2.3.2 性质
- Cov(X,Y) = Cov(Y,X)
- Cov(aX+b, cY+d) = acCov(X,Y)
- Cov(X1+X2,Y) = Cov(X1,Y) + Cov(X2,Y)
- Cov(XY) = E(XY) - E(X)E(Y)
而
称为随机变量X和Y的相关系数
参考资料：
[1] 《概率论与数理统计（浙大 第四版）》
