马同学
···
首页
···
专栏
···
课程
解答
···
概率与统计
如何理解方差分析和F分布？
如何理解几何分布与指数分布的无记忆性
沉没成本不是成本
概率论发展的转折点：贝特朗悖论
如何理解指数分布？
指数分布是泊松分布的时间间隔。
什么是概率？
概率论的起源
概率源自生活中的随机现象。
如何理解假设检验、P值？
如何理解贝叶斯推断和beta分布？
有一枚硬币，假如抛了三次，三次都是“花”，能够说明它两面都是“花”吗？贝叶斯推断认为，应该考虑历史因素。
如何理解泊松分布？
通过泊松分布解决馒头店老板的烦恼
如何理解最小二乘法？
最小平方法是十九世纪统计学的主题曲。 从许多方面来看, 它之于统计学就相当于十八世纪的微积分之于数学。
如何理解无偏估计量？
怎样通过抽样数据进行推断才算是“好”？
如何理解统计中的特征函数？
为什么样本方差（sample variance）的分母是 n-1？
为什么正态分布如此常见？
自然界中存在大量的正态分布，正态分布的英文名为：Normal Distribution，台湾翻译为常态分布，可见一斑。
如何理解t检验、t分布、t值？
t检验、t分布、t值其实都是同一个数学概念中的不同部分。
如何通俗地理解协方差与相关系数？
协方差和相关系数，描述地是两个随机变量是否线性相关。
如何理解置信区间？
置信区间，就是一种区间估计。
如何理解切比雪夫不等式？
切比雪夫不等式，一个价值百万的问题。
如何通俗地理解“最大似然估计法”?
最大似然估计说的就是，如果事情发生了，那必然是概率最大的。
如何理解概率论中的“矩”？
如何理解贝叶斯定理？
贝叶斯定理，就是看着后视镜开车。
马同学带你学
马同学机器学习
监督式学习
(更新中)
适合机器学习零基础入门
马同学图解数学
线性代数
(已完本)
覆盖同济版《线性代数》
知识点
练习
单变量微积分
(已完本)
覆盖同济版《高数》(上)
知识点
练习
多变量微积分
(已完本)
覆盖同济版《高数》(下)
知识点
练习
概率与统计
(已完本)
覆盖浙大版教材前八章
知识点
练习
教材习题与考研真题解答
《线性代数》
同济大学第六版习题解答
《高等数学(上)》
同济大学第七版上册习题解答
《高等数学(下)》
同济大学第七版下册习题解答
《概率论与数理统计》
浙江大学第四版习题解答
数学一考研真题
考研数学一历年真题解答
关注马同学
微信公众号：matongxue314
马同学机器学习
监督式学习
(更新中)
适合机器学习零基础入门
马同学图解数学
线性代数
(已完本)
覆盖同济版《线性代数》
单变量微积分
(已完本)
覆盖同济版《高数》(上)
多变量微积分
(已完本)
覆盖同济版《高数》(下)
概率与统计
(已完本)
覆盖浙大版教材前八章
关注马同学
微信公众号：matongxue314
