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1.名词解释

1.1 样本空间

一次具体实验中所有可能出现的结果，构成一个样本空间。

1.2 随机变量

把结果抽象成数值，结果和数值的对应关系就形成了随机变量X。例如把抛一次硬币的结果，正面记为1，反面记为0。有变量相对应的就有自变量，此处我们不用Y而是用P(X)来表示，P(X)就是X取某值时的概率。

1.3 结果轴

随机变量X作为结果是均匀分布在x轴上的，有的是x轴上某一段,甚至只是x轴上的两个点，例如抛硬币只有两种结果，所以对应在x轴上只有两个点x=1或x=0。有的结果可以遍布整个x轴。

误区：在写这段的时候莫名地把正态分布认为是标准正太分布，想到人的身高是符合正太分布的，但又考虑到人的身高不可能有负数，所以大脑就迷糊了。

1.4 概率密度函数PMF

结果是在x轴上均匀分布的，但是每次实验取得结果的可能性却不一定相同，拿离散变量中连续抛两次硬币的结果统计，显然

	第一次正	第一次反
第二次正	1/4	1/4
第二次反	1/4	1/4

所以一正一反的概率为1/2，X取不同值P(X)随之相应变化，这就构成了概率函数，为什么叫概率密度函数呢？我门可以想象一条由无数个密度不同的铁点焊接成的铁丝，我们任选铁丝其中一点这就类似于随机变量X的取值，该点的密度就类似于概率P(X)

2.常见分布

2.1 常见离散分布

离散分布的概率计算是有限种结果的概率累加
$$P(X|X\le x_n)=\sum _{i=1}^{n}P(x_i)$$

2.1.1 二项分布

2.1.2 几何分布

2.1.3 泊松分布

泊松分布是n很大，p很小的二项分布的近似，其中$\lambda =np$

2.2 常见连续分布

连续分布无法通过直接累加进行计算，因为其包含无数种可能，所以我们利用积分的形式进行计算。

2.2.1 均匀分布

2.2.2 指数分布

2.2.3正态分布（高斯分布）

• 一元高斯分布
• 多元高斯分布
  $X$有多个维度$x_1,x_2,...x_p$而$X$可以有n个，所以构成了n*p的矩阵
  $X=\left[\begin{array}{cccc}{x}_{11}& x_{12}& x_{13}& ...x_{1p}\\ x_{21}& x_{22}& x_{23}& ...x_{2p}\\ ...& ...& ...& ...\\ x_{n1}& x_{n2}& x_{n3}& ...x_{np}\end{array}\right]$

对比一元高斯矩阵期望$\mu 4$%此时的$\mu =\left[\begin{array}{c}{\mu }_1\\ {\mu }_{1}2\\ ...\\ u_n\end{array}\right]$，是一个向量。

对比一元高斯矩阵的方差${\sigma }^2$,多元高斯分布的是协方差矩阵,同样是一个对称矩阵
$\sum =\left[\begin{array}{cccc}{\sigma }_{11}& {\sigma }_{12}& {\sigma }_{13}& ...{\sigma }_{1p}\\ {\sigma }_{21}& {\sigma }_{22}& {\sigma }_{23}& ...{\sigma }_{2p}\\ ...& ...& ...& ...\\ {\sigma }_{p1}& {\sigma }_{p2}& {\sigma }_{p3}& ...{\sigma }_{pp}\end{array}\right]$

概率密度函数
$$p(x|\theta )=\frac{1}{(2\pi {)}^{\frac{p}{2}}|\Sigma {|}^{\frac{1}{2}}}exp[-\frac{1}{2}(x-\mu {)}^T{\Sigma }^{-1}(x-\mu )]$$

3. 二维分布

随机变量X和Y，$P(X=x_i,Y=y_i)$表示两件事同时发生概率，又称联合分布概率，$P(X=x_i|Y=y_i)$表示Y=y发生的条件下X=x的发生概率，又称条件概率。$P(X=x_i)$成为边缘分布概率。
$$条件分布=\frac{联合分布}{边缘分布}$$

得明白一个事情，就是如果X与Y没有交集那么对于二维分布来说就没有太多讨论的意义，因为两者的条件分布和联合分布概率都为0，边缘分布就是内部$P(X=x_i)或(Y=y_i)$

Q1:如果X和Y有交集，那$P(X=x_5,Y=y_5)$等于$P(X=x_5|Y=y_5)$吗？
$P(X=x_5,Y=y_5)$的样本空间大小是55=25个，而$P(X=x_5|Y=y_5)$的样本空间大小是51=5个

3.2 独立与相关

独立不代表两者不相容，两者不相容也不能证明两者独立
独立一定不相关，不独立一定相关，相关不一定不独立

X与Y独立，分别从离散和连续两个方面请证明：
$E(X+Y)=EX+EY$
$E(XY)=E(X)E(Y)$
$V(X+Y)=V(X)+V(Y)$

3.3 协方差

方差：
$$V[X]=E[(X-E[X]{)}^2]=E[X^2-2XE[X]+(E[X]{)}^2]=E[X^2]-2(E[X]{)}^2+(E[X]{)}^2=E[X^2]-(E[X]{)}^2$$
协方差：
$$cov(X,Y)=E[(X-E(X))(Y-E(Y))]$$

体会两者的不同

3.4 协方差矩阵

如果随机变量的个数提高到n个，则需要单独计算每个变量之间的协方差，同样也需要计算自己与自己的协方差，根据公式可知自己与自己的协方差就是方差，如此我们就构建了一个对称矩阵，称为协方差矩阵。