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贝叶斯公式例题在线播放_贝叶斯公式例题详解(2024年12月免费观看)

内容来源：麦吉窗影视所属栏目：导读更新日期：2024-11-28

贝叶斯公式例题

耶鲁学姐教你100小时搞定FRM 大家好，今天我想和大家聊聊FRM一级考试中定量分析部分的备考心得。作为一个过来人，我深知从零开始准备FRM的痛苦和迷茫，所以希望能通过我的分享，帮到正在奋斗的你们。概率与统计：必会知识点 𐟓ˆ 概率部分有两个公式是必考的：TPF和贝叶斯公式。只要记住一道用这两个公式计算的例题，考法都是一样的。概率密度函数（pdf）和累积分布函数（cdf）需要掌握它们的性质，理解而不是死记硬背。统计部分介绍了四个阶矩，其中最重要的是一二阶矩。一阶矩是期望，二阶矩是方差、协方差和相关系数。还需要掌握组合资产的期望和方差的计算。三阶矩只需要记住mean、median、mode在左偏右偏情况下的关系和图形，四阶矩则是尖峰肥尾和矮峰瘦尾的对应关系。分布：离散与连续 𐟎𒰟ŒŠ 分布部分分为离散和连续两大类。离散的两个分布需要记住公式、均值和方差的计算，还要知道在什么情况下用哪个。题干中出现mean时，一般用泊松分布。连续的六个分布中，重点是正态分布，需要记住几个最常用的置信区间。其余三个分布在定量部分暂不需要掌握。假设检验：重点中的重点 𐟔 假设检验部分有几个关键点：标准误和中心极限定理（CLT）每年都考，非常重要；t分布和z分布的选择标准，要记住四条原则；检验的四个步骤，包括单尾和双尾；t分布、z分布、卡方分布、f分布如何检验均值和方差；一类二类错误和p检验的定义。这些知识点每年都考得差不多，建议大家每个知识点记熟概念后再记一道典型例题。回归分析：多元与单元 𐟓ˆ𐟓Š 回归分析部分，单元回归和多元回归的假设是必背的，每年会直接考。ANOVA表里的每一个量要知道怎么计算，最后就是多元和单元不同的地方要着重记忆。时间序列：简单但重要 ⏰ 时间序列部分只需要知道AIC和SIC两个标准的特点即可，其余不建议花时间学习。模拟与波动率相关系数估计：波动率是关键 𐟓Š 这部分主要是EWMA和GARCH11模型需要掌握公式及特性，算波动率和相关系数的公式都要背。Mean reversion的特点和如何用前一天数据推算后一天的公式也要记住。 Copulas：可以忽略 𐟚늊这部分内容不建议花时间学习。总结：重点章节其实只有六个 𐟓 总结一下，第二部分中重点章节其实只有六个，剩下三部分建议粗粗过一遍课件，或者没时间的话完全不看也没问题。希望大家都能在100小时内搞定FRM，加油！𐟒ꀀ

决策分析3.0：不确定性决策的奥秘在决策理论的海洋中，决策树是不可或缺的一部分。尤其在那些考察决策理论的应用题中，决策树总是占据着重要的位置。今天，我们就来深入探讨一下决策树的核心概念。 𐟔 主观概率在风险决策中，决策者需要估计各种事件发生的概率。然而，并非所有决策问题的概率都能通过随机试验来确定。例如，估计某企业倒闭的可能性，通常无法通过重复试验来得出。这种情况下，决策者只能根据自己的经验和知识来估计，这种估计的概率被称为主观概率。 𐟓ˆ 贝叶斯公式的应用贝叶斯公式在决策分析中起着关键作用。它允许我们根据过去的经验和专家估计，获得事件的事前（先验）概率。然后，通过调查或试验得到的条件概率，利用贝叶斯公式计算出后验概率。 𐟌𓠥†𓧭–树的构建决策树是一种可视化的工具，用于帮助决策者理清复杂的决策问题。通过将问题分解为一系列简单的决策点，决策树能够清晰地展示出各种可能的结果和对应的概率。 𐟓 例题解析为了更好地理解如何应用这些概念，我们将会通过一个书上的例题来进行演示。重点是如何计算后验概率，并在决策树上进行分支与剪枝。 𐟎‰ 额外的分享看到大家分享的年终奖图片，真的让人羡慕不已。这也提醒我们，决策分析不仅仅是为了学术研究，更是为了在实际生活中做出明智的选择。希望大家都能在决策分析中找到自己的“年终奖”。希望这些分享能帮助大家更好地理解和应用决策树，做出更明智的决策！

南审813备考秘籍𐟓š 𐟓š 专业课学习方法首先，一定要把课本过一遍。书上的知识点、例题都不能放过，因为前两年的真题经常考书上的原题。知识点、定理公式等需要熟记于心，这样写书后面的章节练习题会相对容易一些。书后的习题至少要做两遍，教材内容也至少看两遍。特别是假设检验和参数估计这两章，公式多且重要，要在理解的基础上进行记忆，这两章后面的题也一定要掌握。 𐟓– 重要章节解析第一章：随机事件与概率掌握概率计算公式和事件间的关系，特别是全概率公式和贝叶斯公式的运用。第一章的习题中的证明题可以大概过一遍，不用每题都做。第二章：随机变量的分布重要的分布有二项分布、泊松分布、几何分布、正态分布、均匀分布、指数分布，还有比较特殊的伽马分布。第二章后面的题目全部要做。第三章：多维随机变量的分布及其数字特征最经典的多元正态分布需要掌握，还有求联合密度函数、边际密度函数、最大值最小值函数的分布、变量变换法（我本科用的概率论与统计教程是魏宗舒版本的，那个上面有这个方法的介绍，我觉得还挺有用的）。期望和方差、协方差也是需要掌握的，条件数学期望用得不多，条件分布需要掌握，章节练习题尽量做。第四章：大数定律与中心极限定理列维林德伯格大数定律和棣莫弗大数定律这两个要记得牢牢的，去年和今年都考到了（直接让你把这个定理写出来）。特征函数本科阶段没学过的话也需要重点看一下，中心极限定理那一节都比较重要，需要掌握，另外就是后面的习题，涉及到一些大数定律的应用，需要做一遍。第五章：充分统计量、因子分解定理、次序统计量及其分布还有求密度函数的公式、三大抽样分布都挺重要，课后题要做。第六章到第八章：参数估计和假设检验特别是参数估计和假设检验，公式特别多，后面的练习题也要去做。总结：踏踏实实学习，书本内容和后面习题至少要过两遍。以上分享是我个人的见解，可以自己去官网找真题，对应书上的知识点，觉得哪些重要就学哪些，但最好不要投机取巧。祝各位上岸梦校！

新版《随机变量》亮点解析 𐟓š 最新发布的2024年版《随机变量的分布列与期望》一书，共295页，是2.0版的升级版。这本书在原有基础上增加了许多重要的考点典例，帮助读者更深入地理解随机变量的分布和期望。 𐟔 条件概率的应用：书中增加了丰富的典例，如条件概率的应用，让读者在实际问题中能够灵活运用。 𐟓Š 正态分布的性质：之前2.0版只是简单介绍，现在新增了大量最新的习题，虽然难度不大，但有助于更深入理解正态分布的性质。 𐟎𚋤𛶧š„互斥与独立：除了定义与判定方法，本书还提供了大量的典例，供读者参考和分析。 𐟔— 三事件的两两独立与相互独立：书中详细解释了三事件之间的关系，以及如何在实际问题中应用。 𐟏† 二项分布概率最大值：之前2.0版给的例题很少，现在提供了丰富的典例，帮助读者更好地掌握这一考点。 𐟓ˆ 全概率公式与贝叶斯公式：本书对这两个公式进行了系统的梳理与归纳，让读者能够更好地理解和应用。 𐟎𒠦悧Ž‡决策依据：书中总结了常见的四种递推数列模型下的概率问题，帮助读者在实际问题中做出正确的决策。 𐟌 最大似然估计、连续性概率、对称化思想解决二项分布等问题：这些之前很少见的题型，本书都有涉及与归纳，帮助读者全面掌握。这本书不仅涵盖了随机变量的分布列与期望的基础知识，还通过丰富的典例和详细的解释，帮助读者在实际问题中灵活运用。