概率论几种易混淆的形式

  1. 正态分布标准型

x − μ σ \frac{x - \mu}{\sigma} σx−μ

  1. 大数定律形式

P { X ≤ ∑ i = 1 n x i − n μ n σ 2 } = ∫ − ∞ X 1 2 π e − x 2 2 d x P\{X \le \frac{\sum_{i= 1}^{n}x_i -n\mu}{\sqrt{n\sigma^2}} \} = \int _{-\infty}^{X}\frac{1}{\sqrt{2\pi}}e^{-\frac{x^2}{2}}dx P{X≤nσ2 ∑i=1nxi−nμ}=∫−∞X2π 1e−2x2dx

即:

P { X ≤ x ˉ − μ σ n } = ∫ − ∞ X 1 2 π e − x 2 2 d x P\{X \le \frac{\bar x -\mu}{\frac{\sigma}{\sqrt{n}}} \} = \int _{-\infty}^{X}\frac{1}{\sqrt{2\pi}}e^{-\frac{x^2}{2}}dx P{X≤n σxˉ−μ}=∫−∞X2π 1e−2x2dx

  1. 关于 χ 2 \chi^2 χ2的定理

( n − 1 ) S 2 σ 2 ∼ χ 2 ( n − 1 ) \frac{(n-1)S^2}{\sigma^2} \sim \chi^2(n-1) σ2(n−1)S2∼χ2(n−1)

  1. x ˉ − μ S / n ∼ t 2 ( n − 1 ) \frac{\bar x - \mu}{S/\sqrt{n}} \sim t^2(n-1) S/n xˉ−μ∼t2(n−1)
相关推荐
AI科技星2 天前
张祥前统一场论核心场方程的经典验证-基于电子与质子的求导溯源及力的精确计算
线性代数·算法·机器学习·矩阵·概率论
Fleshy数模3 天前
从一条直线开始:线性回归的底层逻辑与实战
人工智能·机器学习·概率论
seeInfinite4 天前
面试常见数学概率题
概率论
木非哲5 天前
AB实验必修课(一):线性回归的深度重构与稳定性评估
线性回归·概率论·abtest
大江东去浪淘尽千古风流人物7 天前
【LingBot-Depth】Masked Depth Modeling for Spatial Perception
人工智能·算法·机器学习·概率论
闪闪发亮的小星星8 天前
主旋参数定义
算法·机器学习·概率论
辰尘_星启11 天前
[最优控制]MPC模型预测控制
线性代数·机器学习·机器人·概率论·控制·现代控制
passxgx11 天前
12.1 均值、方差与概率
算法·均值算法·概率论
Cathy Bryant11 天前
softmax函数与logits
笔记·神经网络·机器学习·概率论·信息与通信
墨上烟雨11 天前
古典概型与几何概型
概率论