概率论【蜂考】期末速成（一）

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  概率论公式

  方差D(x+y)=D(x)+D(y)+2Cov(x,y)=D(x)+D(y) 协方差Cov(x,y)=E(xy)-E(x)E(y)，相互独立的随机变量x,y满足E(xy)=E(x)E(y) 所以随机变量xy相互对立 时，D(x+y)=D(x)+D(y) 转自：多个随机变量运算后的均值与方差计算_爱吃酸菜鱼的汉堡的博客-CSDN博客_多个随机变量的和的方差  

  2024年02月12日

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  概率论与数理统计学习笔记（7）——全概率公式与贝叶斯公式

  下图是本文的背景内容，小B休闲时间有80%的概率玩手机游戏，有20%的概率玩电脑游戏。这两个游戏都有抽卡环节，其中手游抽到金卡的概率为5%，端游抽到金卡的概率为15%。已知小B这天抽到了金卡，那么请问他是在手机上抽到的还是在电脑上抽到的？ 上述问题中，我们先考

  2024年02月09日

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• 【概率论】贝叶斯公式的作业

  两台车床加工同样的零件，第一台出现不合格品的概率是 0.03，第二台出现不合格品的概率是 0.06，加工出来的零件放在一起，并且已知第一台加工的零件比第二台加工的零件多一倍.如果取出的零件是不合格品，求它是由第二台车床加工的概率_____; (结果小数点后保留1位) 【正

  2024年02月11日

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  概率论与数理统计常用公式大全

  A − B = A − A B = A B ‾ B = A ‾    ⟺    A B = ∅    且 A ∪ B = Ω ( 1 ) 吸 收 律    若 A ⊂ B , 则 A ∪ B = B , A B = A ( 2 ) 交 换 律    A ∪ B = B ∪ A , A B = B A ( 3 ) 结 合 律    ( A ∪ B ) ∪ C = A ∪ ( B ∪ C ) , ( A B ) C = A ( B C ) ( 4 ) 分 配 律    A ( B ∪ C ) = A B ∪ A C , A ∪ B C = ( A ∪

  2024年02月11日

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  概率论_概率公式中的逗号( , ) 竖线( | ) 分号( ； )及其优先级

  目录 1.概率公式中的分号(;)、逗号(,)、竖线(|) 2.各种概率相关的基本概念 2.1 联合概率 2.2 条件概率（定义） 2.3 全概率(乘法公式的加强版) 2.4 贝叶斯公式 贝叶斯定理的公式推导  ;  分号 代表前后是两类东西，以概率P(x;θ)为例，分号前面是x样本，分号后边是模型参数。 分号

  2024年02月05日

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  概率论与数理统计期末复习

  泊松分布 连续性随机变量概率密度 概率密度积分求分布函数，概率密度函数积分求概率，分布函数端点值相减为概率 均匀分布 正太分布标准化 例题 离散型随机变量函数的分布 概率密度求概率密度 先积分，再求导 例题 二维离散型随机变量的分布 联合分布律 离散型用枚举

  2024年02月08日

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  从二重积分换元法到概率论卷积公式

  二重积分换元公式 （第七版同济书下册P152） 设 f ( x , y ) f(x, y) f ( x , y ) 在 x O y x O y x O y 平面上的闭区域 D D D 上连续，若变换 T : x = x ( u , v ) ,   y = y ( u , v ) T: x=x(u, v), y=y(u, v) T : x = x ( u , v ) ,   y = y ( u , v ) 将 u O v u O v u O v 平面上的闭区域 D ′ D^{prime} D ′ 变为 x O y x O y

  2024年02月04日

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  概率论的学习和整理17：EXCEL的各种期望，方差的公式

  目录 1 总结 1.1 本文目标总结方法 1.2 总结一些中间关键函数 2 均值和期望 2.1 求均值的公式 2.2 求随机变量期望的公式 2.3 求随机变量期望的朴素公式 3 方差 3.1 确定数的方差 3.2 统计数的方差公式 3.3 随机变量的方差公式 3.4 EXCEL提供的直接计算方差的公式 4  期望 和方差的公

  2024年02月16日

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  概率论与数理统计：第一章:随机事件及其概率

  ①古典概型求概率 ②几何概型求概率 ③七大公式求概率 ④独立性 (1)随机试验、随机事件、样本空间 1. 随机试验 E 2. 随机事件 A、B、C ① 必然事件 Ω ： P ( Ω ) = 1 P(Ω)=1 P ( Ω ) = 1 ② 不可能事件 Ø ： P ( Ø ) = 0 P(Ø)=0 P ( Ø ) = 0 3.样本空间 ① 样本点 ω = 基本事件 ② 样本空间

  2024年02月14日

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  概率论——5 事件的独立性

  事件独立性 描述性定义 设 A , B A,B A , B 为两个事件，如果其中任何一个事件发生的概率不受另一个事件发生与否的影响，则称事件 A A A 与 B B B 相互独立。 数学定义 数学定义其实可以由条件概率推导得到，当事件 A A A 与 B B B 独立时， B B B 在 A A A 的条件下发生的概率应该等

  2024年04月26日

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