概率论名词解释-频数与频率
frequency函数计算频数    频数：事件发生的次数。频率：每单位时间内所发生的频数。重复试验：为获取平均值，需要在实验中进行多次测量。概率论：研究随机现象总体规律的一门学科。
    1、重复试验：从一系列有随机误差的观察中所得到的结果。 2、离散型随机变量：随机变量只能取整数值，但不能是小数，如， π是一个离散型随机变量，它的取值范围是0到pi。 3、连续型随机变量：随机变量的取值可以分布于某一区间之内，但不能落在边界上。例如：设π的取值是从0到pi，而π在0到1之间是连续型随机变量。 4、分布函数：反映随机变量取值范围的概率密度函数。 5、数学期望：由样本函数的取值计算而来的期望。
    最小可信度：对于某一随机变量，若用这个随机变量来估计总体参数时，所估计的值越接近于真实值，则这个估计值就越可信，或者说该随机变量的可信度越高。也即最小可信度越大。这里的n是指统计量的取值区间，统计量是由样本统计量推导出来的，而由样本统计量推导出来的统计量，其分布服从统计学规律，因此它们之间具有一定的相关性。
    6、中心极限定理，又称大数定律，定义为：大数定律说明如果随机变量序列{X}服从N(0，
1)， N(-∞， +∞)， N(0， 1)， N(1， ∞))=1的均匀分布，则对于任意给定的正实数，这个概率密度P(X| 0， 1， ∞)的取值为{0， 1， ∞}。 7、标准差(SD)，由下列公式计算： SD=σ2-σ1。 8、样本空间：用于描述被研究对象集合。
    最大似然估计法(MLE)又称贝叶斯估计法，其基本思想是利用样本空间中的全部数据，估计样本统计量。通常情况下，它是作为参数估计的一种补充手段，用于统计假设检验或参数估计。该方法要求事先知道总体的分布和参数，因而对未知的抽样误差不敏感。最大似然估计法的步骤为： (1)确定事先给定的随机抽样方案; (2)从总体中按一定的统计规律抽取容量足够大的样本; (3)计算样本统计量; (4)根据样本统计量的分布特征，利用抽样分布，推断总体参数的分布特征; (5)解释样本统计量的意义。最大似然估计法中使用的是“足够大”的样本。

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