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概率和统计公式大全.docx
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第一章 随机事件和概率
合公式
某件事由两种方法来完成,第一种方法可由m 种方法完成,第二种方法可由n 种
方法来完成,则这件事可由 m+n 种方法来完成。
乘法原理
某件事由两个步骤来完成,第一个步骤可由 m 种方法完成,第二个步骤可由 n 种方
法来完成,则这件事可由 m×n 种方法来完成。
重复排列和非重复排列(有序)
排列
顺序问题
如果一个试验在相同条件下可以重复进行,而每次试验的可能结果不止一个,但
(4)随机试验
在进行一次试验之前却不能断言它出现哪个结果,则称这种试验为随机试验。
和随机事件
试验的可能结果称为随机事件。
在一个试验下,不管事件有多少个,总可以从其中找出这样一组事件,它具有如下
①每进行一次试验,必须发生且只能发生这一组中的一个事件;
②任何事件,都是由这一组中的部分事件组成的。
一个事件就是由 中的部分点(基本事件 )组成的集合。通常用大写字母 A,B,C,…
表示事件,它们是 的子集。
不可能事件(Ø)的概率为零,而概率为零的事件不一定是不可能事件;同理,必然
事件(Ω)的概率为1,而概率为1的事件也不一定是必然事件。
①关系:
如果事件 A 的组成部分也是事件 B 的组成部分,(A 发生必有事件 B 发生):
(6)事件的
如果同时有 , ,则称事件 A 与事件 B 等价,或称 A 等于 B:A=B.
关系与运算
A、B 中至少有一个发生的事件:A B,或者 A B
+ .
属于 A 而不属于 B 的部分所构成的事件,称为 A 与 B 的差,记为 A-B,也可表示为
A AB或者 ,它表示 A 发生而 B 不发生的事件。
—
A、B 同时发生:A B,或者 AB
.A B=Ø,
则表示 与 不可能同时发生 称事件 与
,
A
事件 B 互不相容或者互斥。基本事件是互不相容的.
—A 称为事件 A 的逆事件,或称 A 的对立事件,记为 。它表示 A 不发生的事件.互
斥未必对立。
德摩根率:
,
设 为样本空间, 为事件,对每一个事件 都有一个实数 P(A),若满足下列三个条
件:
3° 对于两两互不相容的事件 , ,…有
则称 P(A)为事件 的概率。
型
若随机试验的结果为无限不可数并且每个结果出现的可能性均匀,同时样本空间
( 9) 几 何 概
中的每一个基本事件可以使用一个有界区域来描述,则称此随机试验为几何概型。
型
。其中 L 为几何度量(长度、面积、体积)。
(10) 加 法 公
P(A+B)=P(A)+P(B)-P(AB)
式
式
当 B A 时,P(A-B)=P(A)-P(B)
当 A=Ω 时,P( )=1- P(B)
定义 设 A、B 是两个事件,且 P(A)〉0,则称 为事件 A 发生条件下,事件 B 发生的
条件概率,记为 。
率
式
①两个事件的独立性
设事件 、 满足 ,则称事件 、 是相互独立的。
若事件 、 相互独立,且 ,则有
设 ABC 是三个事件,如果满足两两独立的条件,
1° 两两互不相容, ,
2° ,
则有
。
式
设事件 , ,…, 及 满足
1° , ,…, 两两互不相容, >0, 1,2,…, ,
2° , ,
公式
则
,i=1,2,…n.
此公式即为贝叶斯公式。
,( , ,…, ),通常叫先验概率。 ,( , ,…, ),通常称为后验概率.贝叶斯
公式反映了“因果"的概率规律,并作出了“由果朔因”的推断。
我们作了 次试验,且满足
次试验是重复进行的,即 发生的概率每次均一样;
每次试验是独立的,即每次试验 发生与否与其他次试验 发生与否是互
不影响的。
概型
这种试验称为伯努利概型,或称为 重伯努利试验。
用 表示每次试验 发生的概率,则 发生的概率为 ,用 表示 重伯努利试验中
出现 次的概率,
, 。
第二章 随机变量及其分布
(1)离散型 设离散型随机变量 的可能取值为 Xk(k=1,2,…)且取各个值的概率,即事件(X=Xk)
P(X=xk)=pk,k=1,2,…,
则称上式为离散型随机变量 的概率分布或分布律。有时也用分布列的形式给出:
.
显然分布律应满足下列条件:
则称 为连续型随机变量。 称为 的概率密度函数或密度函数,简称概率密度。
1° .
2° 。
连续型随机
积分元 在连续型随机变量理论中所起的作用与 在离散型随机变量理论中所起的
变量的关系 作用相类似。
(4)分布函设 为随机变量, 是任意实数,则函数
数
可以得到 X 落入区间 的概率。分布函数 表示随机变量落入区间(– ∞,x]内的
概率。
分布函数具有如下性质:
;
对于离散型随机变量, ;
对于连续型随机变量, 。
P(X=1)=p, P(X=0)=q
布
二项分布
在 重贝努里试验中,设事件 发生的概率为 . 事件 发生的次数是随
机变量,设为 ,则 可能取值为 。
当 时, , ,这就是(0—1)分布,所以(0-1)分布是二项分布的特
例.
泊松分布
, , ,
则称随机变量 服从参数为 的泊松分布,记为 或者 P( ).
泊松分布为二项分布的极限分布(np=λ,n→∞).
超几何分布
几何分布
随机变量 X 服从参数为 n,N,M 的超几何分布,记为H(n,N,M)。
,其中 p≥0,q=1—p.
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