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联合概率密度权威发布_联合概率密度函数公式(2024年12月精准访谈)

内容来源：麦吉窗影视所属栏目：观点更新日期：2024-12-03

联合概率密度

学习的秘诀：极致重复的力量 𐟓š 学习，其实就是一个不断重复、再重复的过程。就像那句老话说的，“熟能生巧”，做题、学习，关键就在于这个“极致重复”。重复的力量 𐟒ꊊ我有个学长，他为了让自己做过的题目都能保证会做，弄懂的东西更熟练，真是下了狠心。每天都在重复做题，弄清楚每一个细节。虽然听起来很简单，但做起来真的不容易。比如，他做错的题目重做时还会错，有些难题感觉掌握了，但第三次重做时还是会卡壳。为了克服这些困难，他不得不全神贯注，也因此焦虑消失了，因为没时间焦虑。有效的重复 𐟧 有效的重复并不是机械地重复。每次重复时，都要批判思考，温故而知新。比如，我在学习概率论时，快把教材翻烂了。特别是某章节特别薄弱的知识点，比如条件概率密度，光定义可能前后默写了七八遍，但每一次都不能做到100%精确。数学每个重要概念的推导都亲自写了几遍，反复琢磨。当重复了五遍以上时，终于有那么一刻，一切都变得清晰无比。重复的益处 𐟌Ÿ 通过不断的重复学习，我们可以培养自律和毅力。在学习过程中遇到困难和挫折时，只有坚持不懈、不断重复，我们才能克服困难、取得进步。正如大作家托尔斯泰所说：“最容易的事情就是贫乏和失败，唯有通过持之以恒的努力和重复，我们才能获得成功。” 多样化的重复 𐟎芊有效的重复形式多种多样。除了笔记或口头复习外，还可以通过听说读写等多种形式结合来巩固知识。比如，我在学习二重积分、联合概率密度等题型时，会从最原始的定义出发一步步演绎。当重复了五遍以上时，终于有那么一刻，一切都变得清晰无比。间隔式重复 ⏰ 间隔式重复也是一个有效的方法。集中式重复只对短时记忆有帮助，而间隔式重复需要根据所学知识和自身时间安排灵活调整重复的次数和频率。比如，我会根据艾宾浩斯遗忘曲线来安排复习时间。大量应用 𐟓ˆ 学习不仅仅是记忆，更重要的是用掌握的知识点去解决一个个具体问题。在应用知识点的过程中，加深对知识点的理解。比如，我在学习数学时，会大量应用题目来巩固知识点。总结 𐟓 学习的本质就是极致重复。无论你记性好不好，智商高不高，只要你愿意付出努力，坚持重复学习，你一定能够达到以前从未达到的高度。记住那句老话，“无他,但手熟尔”。只要不断重复、练习、优化，你一定能够成为更好的自己！

大学学习心得 | 合工大超越卷四终于在模拟卷上拿到了一次满分！𐟎‰ 仔细检查后，发现第16题在计算min{X1X2...Xn-1}时，不小心把X的个数搞成了n。第19题则是直接把x^2+y^2+z^2=1代入了题目。第20题检查时发现把3写得太像2，导致看错了。看来以后检查试卷还得更加仔细。以下是一些值得注意的题目： 6️⃣ 利用拉格朗日求极限的方法。 7️⃣ 实对称矩阵相似必定合同。 8️⃣ 通过验证选项更方便，首先排除BD，因为任何条件都没有暗示合同，肯定是相似。然后因为P Q是固定矩阵，想着往上面凑就行。 9️⃣ 利用Ex^2EY=(Ex)^2EY更简单。 𐟔Ÿ 分部积分肯定积不了，观察函数可知，可以使用区间再现抵消分母，然后就是简单的级数求和。 1️⃣1️⃣ Xn与min{X1X2...Xn-1}独立，所以求出他们的联合概率密度，积分就行。这里提供一种简单思路，Xn>min{X1X2...Xn-1}也就是说Xn不是最小值，因为他们都相互独立，所以任何X为最小值概率均为1/n，那么不是最小值概率也就是1-1/n。 1️⃣2️⃣ 个人不认可答案的思路，感觉很麻烦，具体思路见我答题卡。 1️⃣3️⃣ 要证Y是标准正态，肯定是要通过P{Y≤y}证，所以想到把x换成1/2{1+g(y)}，然后就可以得到P{Y≤y}。总的来说，这套卷子部分题目还是有一定难度的，算是一套质量比较高的卷子。𐟓š

朴素贝叶斯分类器：从基础到进阶 𐟌𑨴叶斯分类器：一种利用概率统计知识进行分类的算法。 𐟌𜦦‚要：基本概念：先验/后验概率、条件/似然概率贝叶斯公式推导极大似然估计朴素贝叶斯：前提、公式推导、具体计算拉普拉斯修正 𐟌ˆ基本概念：先验概率：在观察到数据之前，对某些事件发生的概率的估计。后验概率：在观察到数据后，对事件发生的概率的更新估计。条件概率：事件A在事件B发生的条件下发生的概率。似然概率：给定观测数据下，模型参数的概率。 𐟌ˆ贝叶斯公式推导：条件概率公式：P(B|A) = P(BA) / P(A) 和 P(A|B) = P(AB) / P(B) 桥梁公式：P(AB) = P(BA)，推出 P(B|A)P(A) = P(A|B)P(B) 将c代替B，x代替A，得到 P(c|x)P(x) = P(x|c)P(c)，进而推出 P(c|x) = P(x|c)P(c) / P(x) 𐟌ˆ极大似然法：假设连续性属性的概率密度函数近似正态分布，推导方差和均值的公式（计算连续性属性的类条件概率必需）。 𐟌ˆ朴素贝叶斯：何为朴素？假设所有属性相互独立。 P(x)相同（这点不理解），简化公式为 P(c|x) = P(c|x)P(c)。朴素贝叶斯计算步骤：类先验概率类条件概率（离散属性、连续属性）不同类别的后验概率比较（选最大）类先验概率： n个类别，n个类先验概率。某类别的先验概率 = 某类别样本数 / 总样本数。离散属性：在某类别下某属性特定可取值的先验概率 = 在某个类别下某个属性的给定可取值的样本数 / 某类别的总样本数。连续性属性：按类别求各连续性属性的均值和方差（Excel可用avg和stdev函数）。代入公式求出类条件概率。分类别求出新样本（属性有特定可取值）的后验概率后比较，取大值。拉普拉斯修正：避免在训练集中没出现的属性可取值计算概率为0。重点：贝叶斯公式的推导，朴素贝叶斯的计算步骤（特别是连续性属性的类条件概率）。

𐟓š24余丙森5套卷④复盘：难度跳跃挑战𐟓ˆ 这套试卷的难度真是忽高忽低，一会儿让我觉得有书读，一会儿又让我觉得没书读，真是让人捉摸不透啊𐟘“。 T5：矩阵行/列秩判断这道题真是让我又爱又恨。矩阵的行变换和列秩关系明明很简单，但我就是做错了。先别急着切腹自尽，咱们来理清楚。AC＝B，C作行变换得到B，列秩相同，B列无关C列肯定无关（行变换对列秩无影响）。记住这个结论，下次就不会再错了！ T10：相关系数计算这道题用常规方法求解也没啥问题，但有更简单的办法。公式法虽然麻烦，但可以避免复杂的计算。简法就是：避免复杂求EXY，DXDY肯定有根号2，EXY＜EXEY＝3/2，结合＜0和含有根号2选C。是不是简单多了？ T12：高阶导数这道题真是粗心大意的代价。本来是裂项分为3/(x+1)-2/(x-1)，级数为1/(1-x)，但我没去掉负号，结果就错了。下次做题一定要仔细！ T17：求体积问题这道题卡了我一会儿。y关于x的函数不好提取出来，交换坐标x看作y，y看作x计算二重积分就好了（交换积分次序）。这个方法真是救命稻草，不然我真不知道该怎么做。 T18：讨论交错级数收敛性问题这道题有点复杂，主要是要讨论是条件收敛还是绝对收敛。别被吓到，一步步来，总能找到解决办法。 T22：条件密度函数+联合概率密度这道题真是让我在草稿纸上求条件概率密度求错了。判定的不独立，结果就错了。下次做题一定要多检查几遍。总的来说，这套试卷虽然难度跳跃，但也让我学到了不少东西。下次一定要更加细心，争取更好的成绩！加油！𐟒ꀀ

教育心得分享：复盘与超越④ 最近在复习教育学的各种知识点，真是又爱又恨啊！𐟘… 来给大家分享一下我的复盘心得，希望能帮到同样在奋斗的你们。函数大小比较：T3 这个题目其实挺常规的，但我在做的时候太复杂化了。后来发现，考试的时候直接任取一个区间上的点代入，省时省力。抽象矩阵行列式计算：T6 这道题我错在了AB=O，r(A)+r(B)≤n，(AB)=4*3，n=4！其实应该根据关系式推出A的特征值，然后计算行列式。带参数无穷积分计算：T12 这个题目真是难到爆！我几乎没见过这种类型的题。后来发现有两种方法可以解决：方法一：变量代换(ex＝t)；倒代换(t＝1/u)。积分计算与积分字母无关，列出等式。方法二：三角换元：t＝tanu，切换弦(分子分母同乘cosu)；区间再现，消掉参数€‚ 方法三：利用ex和e-x互为倒数，令x＝-t；分子分母有理化，-t消为t。中心思想就是对积分作各种变换，最终消掉参数€‚ 抽象定积分求原函数：T14 这道题简直让我崩溃！技巧性太强了，做不出来。后来发现有两种方法：方法一：对f'进行分部积分不可取，因而对f进行分部。观察式子，凑完全平方，得出等式。方法二：观察式子，凑完全平方，得出等式。抽象函数求极限：T17 这道题我用无穷小的形式做错了，得出的是高阶无穷小是二阶的，分母是四阶的（不严谨）。后来发现有两种方法：方法一：用拉格朗日中值定理，凑导数定义。方法二：用洛必达法则（洛到一阶导数，二阶凑导数定义）。证明级数收敛性：T20 这道题有两个小问，第一问有连续导数，存在最大值，泰特展开，用绝对值放缩。第二问有两种方法：方法一：用第一问的结论。注意第一问是积分，内部求导才是f(x)，证明一阶连续即可。方法二：用等价无穷小。设内部～ax^p，用洛必达。求矩阵问题：T21 这道题我在考试的时候草稿纸没算完就写进答题卡了，写一半发现全部写错了，真是彻底疯狂！考试的时候一定要注意得出结果了再抄进答题卡！错因是主观臆想A的另一个特征值为2。其实应该设最后特征值为𜌦 𙦍𙥾向量正交，得出最后一个特征向量，用QTAQ＝对角阵（简法：谱分解A＝⧱⧱T+⧲⧲T+r⧳⧳T）。或者直接把A设出来，根据和B的关系+实对称矩阵的特征求解合个未知数。分段随机变量求期望：T22 这道题我转换成了联合概率密度求均值。其实也可以用其他方法解决，但这个方法对我来说比较直观。希望这些分享能帮到你们，大家一起加油吧！𐟒ꀀ

用的是有限差分法，初始分布为均匀分布，为什么联合概率密度图上大多数地方不为零，而正确结果的零概率密度很多

大学生学概率论云里雾里的类似联合概率分布，大数定律老师没有讲这些是干啥用的，怎么得出来的请问大佬们有没有结合实例说明概率论这些概念的书籍呢?感觉学的云里雾里的，想整清楚点

第六题怎么用卷积公式做啊大佬们怎么定z的分段点啊，只能定出z＝1另一个0怎么定啊

开个贴每天下午2点写一套，写完不发成绩随便写点卷子和题目评价小睡一会2点开始写

今天下午做了2022年数一张八，里面概率论题目我用了张宇今年讲的换元法算z的概率密度，但是算出来的和答案差远了，我自己想不明白为什么?。

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