概率密度函数

我叫杨傲天

似然函数与概率密度函数的区别似然函数（Likelihood function）是统计学中一个核心概念，用于量化观测数据在给定模型参数下的可能性。它是概率论框架在统计推断中的逆向应用。具体来说，如果有一个概率模型，其中参数为θ，而我们观测到了一些数据D，似然函数L(θ|D)定义为在参数θ下观测数据D出现的概率（或者对于离散情况，是概率质量函数；对于连续情况，则是概率密度函数）：

拾一滴清水

【概率统计】如何理解概率密度函数及核密度估计直方图（Histogram）：直方图是最直观的一种方法，它通过把数据划分为若干个区间，并统计每个区间的数据个数，从而得到每个区间的频数。这样就形成了一个个的矩形，高度代表频数，宽度代表区间，面积代表数据量。但是直方图的缺点是对区间的选择敏感，不同的区间选择会得到不同的图形。