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概率计算公式

发布时间:2023-06-09 作者:admin 来源:文学

概率计算公式

概率计算公式

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2023年2月28日发(作者:三吏三别)

1

概率论公式大全(2010版)

1.随机事件及其概率

吸收律:

AABA

AA

A







)(

ABAA

A

AA







)(

)(ABABABA

反演律:BABABAAB

n

i

i

n

i

i

AA

11

n

i

i

n

i

i

AA

11

2.概率的定义及其计算

)(1)(APAP

BA)()()(APBPABP

对任意两个事件A,B,有)()()(ABPBPABP

加法公式:对任意两个事件A,B,有

)()()()(ABPBPAPBAP

)()()(BPAPBAP

)()1()()()()(

21

1

111

1

n

n

n

nkji

kji

nji

ji

n

i

i

n

i

i

AAAPAAAPAAPAPAP





3.条件概率

ABP

)(

)(

AP

ABP

乘法公式

)0)(()()(APABPAPABP

2



)0)((

)()(

121

12112121

n

nnn

AAAP

AAAAPAAPAPAAAP



全概率公式

n

i

i

ABPAP

1

)()()()(

1

i

n

i

i

BAPBP

Bayes公式

)(ABP

k)(

)(

AP

ABP

k

n

i

ii

kk

BAPBP

BAPBP

1

)()(

)()(

4.随机变量及其分布

分布函数计算

)()(

)()()(

aFbF

aXPbXPbXaP





5.离散型随机变量

(1)0–1分布

1,0,)1()(1kppkXPkk

(2)二项分布),(pnB

若P(A)=p

nkppCkXPknkk

n

,,1,0,)1()(

*Possion定理

0lim



n

n

np

,2,1,0

!

)1(lim





k

k

eppC

k

kn

n

k

n

k

n

n

(3)Poisson分布)(P

,2,1,0,

!

)(k

k

ekXP

k

3

6.连续型随机变量

(1)均匀分布),(baU



其他,0

,

1

)(

bxa

ab

xf

1

,

,0

)(

ab

ax

xF

(2)指数分布)(E

其他,0

0,

)(

xe

xf

x



0,1

0,0

)(

xe

x

xF

x

(3)正态分布N(,2)



xexf

x

2

2

2

)(

2

1

)(





x

t

texFd

2

1

)(2

2

2

)(



*N(0,1)—标准正态分布

xex

x

2

2

2

1

)(



xtexx

t

d

2

1

)(2

2

7.多维随机变量及其分布

二维随机变量(X,Y)的分布函数



xydvduvufyxF),(),(

边缘分布函数与边缘密度函数

4







x

X

dvduvufxF),()(





dvvxfxf

X

),()(







y

Y

dudvvufyF),()(





duyufyf

Y

),()(

8.连续型二维随机变量

(1)区域G上的均匀分布,U(G)

其他,0

),(,

1

),(

Gyx

A

yxf

(2)二维正态分布







yx

eyxf

yyxx

,

12

1

),(2

2

2

2

21

21

2

1

2

1

2

)())((

2

)(

)1(2

1

2

21







9.二维随机变量的条件分布

0)()()(),(xfxyfxfyxf

X

XY

X

0)()()(yfyxfyf

Y

YX

Y









dyyfyxfdyyxfxf

Y

YX

X

)()(),()(









dxxfxyfdxyxfyf

X

XY

Y

)()(),()(

)(yxf

YX)(

),(

yf

yxf

Y

)(

)()(

yf

xfxyf

Y

X

XY

)(xyf

XY)(

),(

xf

yxf

X

)(

)()(

xf

yfyxf

X

Y

YX

10.随机变量的数字特征

数学期望

5



1

)(

k

kk

pxXE





dxxxfXE)()(

随机变量函数的数学期望

X的k阶原点矩

)(kXE

X的k阶绝对原点矩

)|(|kXE

X的k阶中心矩

)))(((kXEXE

X的方差

)()))(((2XDXEXE

X,Y的k+l阶混合原点矩

)(lkYXE

X,Y的k+l阶混合中心矩

lkYEYXEXE))(())((

X,Y的二阶混合原点矩

)(XYE

X,Y的二阶混合中心矩X,Y的协方差

))())(((YEYXEXE

X,Y的相关系数

XYYDXD

YEYXEX

E



)()(

))())(((

X的方差

6

D(X)=E((X-E(X))2)

)()()(22XEXEXD

协方差

))())(((),cov(YEYXEXEYX

)()()(YEXEXYE

)()()(

2

1

YDXDYXD

相关系数

)()(

),cov(

YDXD

YX

XY



……………………………………………………………………………………………………………………………

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