Harvard University,Stat 110,Fall 2011
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资料:SP&HW
Lecture 19:Joint,Conditional and Marginal Distributions
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Lecture 20:Multinomial and Cauchy
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SP&HW
Thoughts
- Multinomial就有点像多分类,Marginal of Xi其实就是one vs all情况下的Binomial
- 关于概率计算除了可以使用二重积分(在随机变量关系形成的区域A中积分),这还需要知道他们的联合概率密度函数(虽然一般都是independent然后直接相乘)还可以使用全概率,前提是你已经知道某随机变量的分布(PDF/PMF)
- Conditional用贝叶斯,概率密度函数的公式可以通过求积分来推导,Marginal学会积分与全概率
- 2D−LOTUS原理其实跟LOTUS一样,只是用了联合概率密度函数而已
- 泊松分布的性质真滴很有用呀,关于两个独立泊松分布的加法…
- 关于Joint PDF/PMF/CDF、Marginal PDF/PMF/CDF、Conditional PDF/PMF/CDF还真不知道咋总结,感觉求解方法都是非常多种,还是看具体题目,但是俺感觉只要理解了原理,做起来应该都不会太难滴~~
- 我真的要复习不完了呜呜呜…