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keynote:2013-lesson01

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keynote:2013-lesson01 [2013/03/12 12:42]
hongxin [你的第一个咨询工作]
keynote:2013-lesson01 [2014/05/22 08:34] (current)
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    * 每一次实验彼此独立    * 每一次实验彼此独立
    * 根据二值分布的分布概率相同    * 根据二值分布的分布概率相同
-  * 如果一个事件D包含α<​sub>​H</​sub>​个头朝下的概率和α<​sub>​T</​sub>​个尾朝下的概率,这样事件的概率是:\\P(D|θ)=θ<​sup>​α<​sub>​H</​sub></​sup>​(1-θ)<​sup>​α<​sub>​T</​sub></​sup>​+  * 如果一个事件D包含α<​sub>​H</​sub>​个头朝下的概率和α<​sub>​T</​sub>​个尾朝下的概率,这样事件的概率是: 
 + 
 +P(D|θ)=θ<​sup>​α<​sub>​H</​sub></​sup>​(1-θ)<​sup>​α<​sub>​T</​sub></​sup>​
 ==== 最大似然估计 ==== ==== 最大似然估计 ====
   * 数据:观察事件集合D包含α <​sub>​H</​sub>​ 个头朝下的事件和α <​sub>​T</​sub>​ 个尾朝下的事件   * 数据:观察事件集合D包含α <​sub>​H</​sub>​ 个头朝下的事件和α <​sub>​T</​sub>​ 个尾朝下的事件
keynote/2013-lesson01.txt · Last modified: 2014/05/22 08:34 (external edit)