Сегодня поговорим о математической статистике и теории вероятностей. Затронем немного один из типов задач по теме моментов. О сути метода Метод моментов — это метод оценки неизвестных параметров распределения случайной величины в математической статистике. Суть метода заключается в следующем. У нас есть некоторые реальные данные распределения. К этим данным мы подбираем теоретическое распределение. Под этим подразумевается некоторая функция плотности вероятностей. Естественно, эта функция имеет какие-то неизвестные (чаще всего от 1 до 3)...

Источник: Nuances of Programming Наибольшее значение вероятности — единица. Это общеизвестный факт! Однако для некоторых плотностей вероятности (например, плотности вероятности экспоненциального распределения на графике ниже), когда λ= 1.5 и 𝒙 = 0 плотность вероятности 1.5, что очевидно больше 1! 1. Почему так? Даже если плотность вероятности f(x) принимает значение больше 1, если область, в которую она интегрируется, меньше 1, то она сводится к 1. Рассмотрим пример простой плотности вероятности — непрерывное равномерное распределение в области [0, 0...