概率论基本公式归纳.docx
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1、概率论与数理统计基本公式第一部分概率论基本公式1、A-8=AB=A-A及AuB=Au(8-A)2对偶率:AuB=AnBiAnB=AuB.,啊虫俄玄P(4-B)=P(A)-P(A为,特另Ih8uA时有:3、概率性率:?(A-B)=P(A)-P(B)9P(A)P(B)有限可加:ApA2为不相容事件,则P(AUA2)=P(A)+P(A2)对任意两个事件有:P(AUB)=P(A)+P(B)P(AB)4、古典概型例:双鞋总共2只,分为堆,每堆泡只,事件4每堆自成一双鞋的概率解:分堆法:C;=六驾,自成一双为:n!,则P(A)=-(2n-22!Ci5、条件概率P(HIA)=C幽,称为在事件A条件下,事件8
2、的条件概率,P(B)称为无条件概率。P(A)乘法公式:P(AB)=P(A)P(BIA)P(AB)=P(B)P(AB)全概率公式:P(B)=ZP(A)P(B1Ai)例:有三个罐子,1号装有2红1黑共3个球,2号装有3红1黑4个球,3号装有2红2黑4个球,某人随机从其中一罐,再从该罐中任取一个球,(1)求取得红球的概率;(2)如果取得是红球,那么是从第一个罐中取出的概率为多少?解:设与=球取自i号罐,i=1,2,30A=取得是红球,由题知与、B2、当是一个完备事件7Q1由全概率公式P(B)=4P(Ai)P(3A),依题意,有:P(A|31)=;P(A|82)=;;P(A1B3)=了P(BT)=P(
3、B2)=P(B3)=,P(A)0.639.(2)由贝叶斯公式:P(qIA)=生包怒詈60.348.6、独立事件(1)P(AB)=P(A)P(B),则称A、B独立。伯努利概型如果随机试验只有两种可能结果:事件A发生或事件A不发生,则称为伯努利试验,即:P(A)=p,P(A)=I-p=q(0pZ=O,1,2k!则称X服从参数为;I的泊松分布,记为:乂。(团(或*万(;1),其中/*=灯=1.Jt=O泊松定理:在n重伯努利试验中,事件A在每次试验中发生的概率为P”,如果8时,nP1,(0的常数),则对任意给定的k,有Iim仇女;,P)=IimC;Pf(I-P”)J石这表明,当n很大时,p接近。或O为
4、;I的指数分布,简记为Xe(4).其分布函数:F(x)=z,O0,其他,其期望E(X)=;,方差D(X)二表.I*)2(3)正态分布:若随机变量X的概率密度为/(x)=7e2,-00x0)都是常数。分布ItU一川2当;z=0,=1时,称为标准正态分函数为.fW=-re26,-oo+oo.(X)=2c1t.yf1J1-布,概率密度函数为:(x)=-=e2,分布函数为:y2定理:设XN(4,b2),则y=21幺N(OJ)其期望E(X)=,D(X)=2o9、随机变量函数的分布(1)离散型随机变量函数分布一般方法:先根据自变量X的所有可能取值确定因变量Y的所有可能值,然后通过Y的每一个可能的取值y,(
5、i=12)来确定丫的概率分布。(2)连续型随机变量函数分布方法:设已知X的分布函数FX(X)或者概率密度FX(X),则随机变量Y=g(X)的分布函数F(y)=PYy=Pg(X)y=PXC,其中Cv=xs(x)yt尸y(y)=PXgGJ=1f(x)dx,进而可通过Y的分布函数4(y),求出丫的密度函数。例:设随机变量X的密度函数为(x)=FTA1二1,求随机变量0,其他Y=X2+1的分布函数和密度函数。解:设4(y)和4(y)分别是随机变量摘分布函数和概率密崛数,则由-1x1得:1y2,那么当y1时4(y)=PYy=PX2y=Pa)=0,当1y2时,得:“yMPIYyhPIXZ+YyMR-TPg
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