Аплодисменты! Лучшего обьяснения я еще не встречала. Спасибо!

Отличный материал! Спасибо

Заебись объяснил. А то у меня диплом через 3 недели, а я его ещё не писал.

спасибо, что называется, на пальцах все просто и подробно изложили

Отличное объяснение

Спасибо

6:03 долго думал хД А вообще, доступно и понятно, спасибо :)

Супер! Завтра буду логарифмировать свою функцию p(x;a) = 2axe^-ax

Супер обьяснения !! И крайне понятные, считаю что ВСЕ обьяснения надо делать на рельных примерах, а не просто некие абстрактные буквы. Но всё же есть несколько вопросов: 1. Почему решили что данные Y распределены по экспоненциальному закону? А если по нормальному распределению или лапласу? Но тут ответ есть, эти распределения имеют формулу и значит дифференцируются. А во если нет и близко нужного закона? что делать? Например известный датасет с цветами Iris - там вообще чёрт знает что а не распределения. 2. Что делать потом с полученным параметром лямбда? 3. В ответе получили что параметр лямбда равен среднему значению. И тогда вопрос - а стоило ли городить этот огород? kzfaq.info/get/bejne/m92VZZqZypvMhI0.html здесь, для нормального распределения, так же получили среднее значение ))

А почему взято экспоненциальной распределение?

Типа метод доказывает очевидные вещи? Средне в експ. распределении равно 1/лямбда то есть 1/(1/2) = 2, что и так получилось если 200(сумму)/100(наблюдения)