1 ) Teoría de la probabilidad y previo bayesiano
Ley de Benford: también conocida como la primera ley de números, significa que en un conjunto de datos obtenidos en la vida real, la probabilidad de aparecer con 1 como cabeza es aproximadamente el 30% del número total; es tres veces el fenómeno intuitivo 1/9.
Fórmula bayesiana: dada una cantidad de muestras X de un sistema, calcule los parámetros del sistema. -28: 13
Distribución-32: 56
Distribución de dos puntos 0-1 distribución-33: 02
Distribución binomial-34: 46
Distribución de Poisson- 44: 45
En ejemplos prácticos, cuando se produce un evento aleatorio a una velocidad de visualización de velocidad media fija λ (o densidad) de forma aleatoria e independiente, el número o el número de ocurrencias de este tiempo en unidad de tiempo (área o volumen) es aproximado Obedecer a Poisson
Distribuido uniformemente-47: 37
Distribución exponencial-48: 30
Distribución exponencial sin memoria -50: 31
Distribución normal -53: 20
Resumen-60: 50
Distribución beta -61: 45
Independencia de eventos-95: 20
Varianza-103: 22
Pearson coeficiente de correlación -117: 06
Desigualdad de Chebyshev-137: 51
Ley de grandes números-138: 28
Teorema de Bernoulli-142: 56
Teorema del límite central-143: 41
2 ) Matriz y álgebra lineal