事件运算及关系

事件运算

例子1

例子2

概率

公式

例

等可能概型（古典概型）

不放回取球公式

抽签问题公式

条件概率

条件概率定义

公式

全概率公式

定义

独立事件

定义

离散型随机变量

定义

离散型随机变量的概率分布律

0-1分布

定义

应用

实际应用

二项分布

定义

泊松分布

定义

实际应用

二项分布与泊松分布的关系

两者联系的案例

几何分布

定义和应用

分布函数

定义

应用

案例

连续型随机变量

定义

性质

性质

均匀分布

定义

性质

指数分布

定义：具有无记忆性

实际应用

正态分布

定义

实际应用

标准正态分布

定义

性质

随机变量的概率分布

正态分布的随机变量的概率分布

二元离散型随机变量

定义

分布条件

边际分布律

条件分布律

多重二元离散变量

例

二元连续型随机变量

定义

边际概率密度公式

条件概率密度公式

多重二元连续变量

例

二元均匀分布

二元正态分布 定义

二元正态分布的边际概率密度公式

二元正态分布的条件概率密度公式

随机变量的独立性

定义

二元正太随机变量

离散型独立变量

N个离散型独立变量的组合分布

连续型独立变量

连续型随机变量的卷积公式

N个独立的正太分布的线性组合公式

离散变量和随机变量的组合分布

独立变量的最大和最小值分布

数学期望

离散型的期望

0-1分布的期望

泊松分布的期望

二项分布的期望

几何分布的期望

连续型的期望

正态分布的期望

指数分布的期望

均匀分布的期望

函数的期望

离散型

多元离散型

连续型

多元连续型

期望的性质

性质

方差

定义：反映随机变量的波动性

方差公式

方差的性质

离散型方差

0-1分布的方差

二项分布的方差

泊松分布的方差

连续型方差

均匀分布的方差

指数分布的方差

正态分布的方差

N个独立正态分布的方差