Summary about Probability and Statistics
[updating] A Summary about Probability and Statistics
Bayesians
TODO
Statistical Inference
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总体和样本
- 总体分布是一个概率分布族(因为参数未知)
- 非参数总体(假定总体有一定的概率分布而并不明确知其道数学形式)
- 从总体中抽出的独立随机的样本
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由样本推断总体：为解决具体问题而抽样，样本分布族规定了问题的统计模型(概率分布)，样本的具体数值推断样本分布中的未知参数。比如 依据样本 $\chi_1, ..., \chi_n$ 对分布 $N(\mu, \sigma^2)$中的参数 $\mu$ 作推断，这个推断的具体内容依据样本 $\chi_1, ..., \chi_n$ 算出一个数作为 $\mu$ 估计值。
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Frequentist - 极大似然估计方法 (Maximum likelihood estimation) (要求假设的分布函数有参数形式) 是用来估计一个概率模型的参数的一种方法。
假设总体有分布 $f(\chi;\theta_1,...,\theta_k)$, $\chi_1,...\chi_n$ 为抽出的样本; 當有了結果 $\chi$（样本）时，即在所有由原因 $\theta$ 而产生的可能性中，寻找一个值使这个 $\chi$（样本）的“可能性”最大(即似然程度最大)。
则有似然函数:
$$
L(\theta|\chi_1,...,\chi_n) = f(\chi_1|\theta)f(\chi_2|\theta)...f(\chi_1|\theta) = \prod_{i=1}^n f(\chi_i|\theta)
$$
$$
log(L(θ|\chi_1,...,\chi_n)) = \sum_{i=1}^n {\log(f(\chi_i|\theta))}
$$
我们要似然程度最大, 即“极大似然估计”:
$$
\hat{\theta} = \mathop {argmax}_{\theta}
$$
Nonparametric statistics
One of the biggest problems with tests like the chi-squared test is that they make a lot
of assumptions about how your data was generated. Often we could figure out that this is
without having to make a bunch of assumptions .
reference