zoukankan      html  css  js  c++  java
  • 条件分布

    (学习本部分内容大约需要1.4小时)

    摘要

    给定另一随机变量Y的随机变量X的条件分布是当观察到Y取某一值时X的分布。 虽然涉及精确的数学定义,但对于离散和连续变量,它等于将X和Y的联合PDF或PMF除以Y的PDF或PMF。

    预备/后继知识

    学习条件分布需要掌握以下概念

    这个概念的后继知识有:

    学习目标

    • 知道离散和连续情况的条件分布定义
    • 对于连续随机变量, 为什么对零概率事件进行条件化在数学上是不严格的?
    • 知道联合分布如何分解成一组条件分布的乘积

    核心资源

    (阅读/观看其中一个)

    付费

    • A First Course in Probability
      简介: 概率论导论教科书
      位置:

      • Section 6.4, "Conditional distributions: discrete case," pages 288-291
      • Section 6.5, "Conditional distributions: continuous case," pages 291-296

      [网站]

      作者: Sheldon Ross

    • Mathematical Statistics and Data Analysis
      简介: 本科统计教科书
      位置: Section 3.5, "Conditional distributions," pages 87-95
      [网站]
      作者: John A. Rice

    • Probability and Statistics
      简介: 概率论和统计导论性质的书籍
      位置: Section 3.6, "Conditional distributions," pages 136-145
      [网站]
      Authors: Morris H. DeGroot,Mark J. Schervish

    其他相关知识

    我们可能还会想知道: 两个随机变量是否条件独立? 如果给定Z时, X和Y的条件分布是独立的, 则称两个随机变量X和Y在已知Z时是条件独立的.


    返回贝叶斯参数估计

  • 相关阅读:
    ARM汇编伪指令介绍.
    初识KITL
    c面试题
    Windows ce的体系结构和功能
    c宏定义的技巧总结
    Build in Windows Mobile
    关于wince注册表
    动态链接库(Dynamic Link Library)学习笔记
    WinCE驱动开发问题精华集锦
    OAL之系统时钟
  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/bayesianML/p/6385195.html
Copyright © 2011-2022 走看看