概率论与数理统计公式总结【已整理-可直接打印】34881.pdf
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1、F(x)f(x)第一章P(A+B)=P(A)+P(B)-P(AB)特别地,当 A、B互斥时,P(A+B)=P(A)+P(B)条件概率公式P(A|B)P(AB)P(B)概率的乘法公式P(AB)P(B)P(A|B)P(A)P(B|A)全概率公式:从原因计算结果nP(A)P(Bk)P(A|Bk)k 1Bayes 公式:从结果找原因P(Bk|A)P(Bi)P(A|Bi)nP(B)kP(A|Bk)k 1第二章二项分布(Bernoulli分布)XB(n,p),P(X k)Ckknp(1 p)n k,(k 0,1,.,n)泊松分布XP()P(X k)kk!e,(k 0,1,.)概率密度函数f(x)dx 1、
2、怎样计算概率P(a X b)P(a X b)baf(x)dx均匀分布XU(a,b)f(x)1b a(a x b)指数分布XExp()f(x)1 x/e(x 0)分布函数#F(x)P(X x)P(X k)对离散型随机变量k x对连续型随机变量xF(x)P(X x)f(t)dt分布函数与密度函数的重要关系:F(x)P(X x)xf(t)dt0 F(x,y)1;二元随机变量及其边缘分布F(x,y)P X x,Y y分布规律的描述方法联合密度函数f(x,y)联合分布函数F(x,y)f(x,y)0f(x,y)dxdy 1联合密度与边缘密度fX(x)f(x,y)dyfY(y)f(x,y)dx、离散型随机变
3、量的独立性P X i,Y j P X i P Y j连续型随机变量的独立性f(x,y)fX(x)fY(y)第三章$数学期望E(X)k Pkkx离散型随机变量,数学期望定义连续型随机变量,数学期望定义E(X)x;f(x)dx方差的性质D(a)=0,其中 a 为常数E(a)=a,其中a 为常数E(a+bX)=a+bE(X),其中a、b 为常数E(X+Y)=E(X)+E(Y),X、Y 为任意随机变量#随机变量g(X)的数学期望E(g(X)g(xk)pkk常用公式Cov(X,Y)XYE(X)xD(X)D(Y)ipijE(X)xf(x,y)dxdyi j;E(XY)xiyjpiji jE(X Y)E(X
4、)E(Y)E(XY)xyf(x,y)dxdy当X 与Y 独立时,E(XY)E(X)E(Y)方差定义式D(X)x E(X)2 f(x)dx¥常用计算式D(X)E(X2)E(X)2常用公式D(X Y)D(X)D(Y)2 E(X E(X)(Y E(Y)当 X、Y 相互独立时:D(X Y)D(X)D(Y)D(a+bX)=b2D(X),其中a、b 为常数当 X、Y 相互独立时,D(X+Y)=D(X)+D(Y)协方差与相关系数EX E(X)Y E(Y)E(XY)E(X)E(Y)Cov(X,Y)E(XY)E(X)E(Y)!协方差的性质Cov(X,X)E(X2)E(X)2D(X)Cov(aX,bY)abCov
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