概率论—期末复习速成笔记（自用）

最新推荐文章于 2025-11-29 15:51:10 发布
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#概率论

这篇博客汇总了概率论的重要知识点，包括概率性质、条件概率、全概率与贝叶斯公式、事件独立性、各种分布（二项、泊松、均匀、正态）及函数分布、数学期望、方差和标准差、中心极限定理，以及统计推断中的矩估计和极大似然估计等核心概念，是期末复习的理想资料。

概率论—期末速成笔记

半个学期上完一本概率论，老师脑子抽了，期末考卷子还难，真搞人心态。

文章目录

概率的性质

计算公式和分配律和对偶律

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例题

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条件概率

概念和性质

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例题

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在遇到交集和并集的时候，可以直接看成乘法和加法。

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古典概型

概念

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例题

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抽签原理来自全概率公式，是指抽签的顺序和中签的概率无关，先抽跟后抽的概率都是一样的。

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全概率与贝叶斯公式（重点）

得弄清什么时候用全概率公式，什么时候用贝叶斯公式。

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例题

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事件的独立性

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例题

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离散型随机变量分布律与分布函数互求

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例题

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二项分布和泊松分布

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例题

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重温《概率论与数理统计》进行查漏补缺，并对其中的概念公式等内容进行总结，以便日后回顾。 第一章概率论的基本概念 1.随机试验 随机试验——具有下述三个特点的试验：（1）可以在相同的条件下重复地进行；（2）每次试验的可能结果不止一个，并且能事先明确试验的所有可能结果；（3）进行一次试验之前不能确定哪一个结果会出现。 2.样本空间、随机事件 样本空间——随机试验的所有可能结果组成的集合。 样本点——样本空间的元素。 随机事件——随机试验的样本空间的子集。 事件间的关系： 事件B包含事件A：事.
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笔记の前言一个月前为了刷Andrew ng的ML课程，提前补了一下概率论的各种知识，也算复习吧，现在迁移笔记。笔记の本体 随机试验，随机事件（是样本点的集合，是样本空间的一个子集），样本空间（包含许多样本点），样本点（一种可能的情况），基本事件（由一个样本点组成的单点集）; 古典概型，几何概型，蒙地卡罗方法（Buffon投针试验），概率的统计定义，概率的公理化定义，全概率公式和贝叶斯公式； （完备
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基础知识 组合数： 排列数： 古典概型： 1. 样本有限个 2. 样本点出现可能性相等 计算公式： - 加法公式：P(A∪B) = P(A) + P(B) - P（AB） - 减法公式：P(A-B) = P(A) - P(AB) - 乘法公式 : P(AB) = P(B|A)P(A) = P(A|B)P(B) 条件概率： P(B|A) = P(AB)/P(A) 乘法定理 P(AB) = P(B|A)P(A) 全概率： 完备事件组：一组中包含了全部的事件 全概率公式： Ai:完备事件组
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排列组合 - 排列：从n个丌同元素中,任取m个元素,按照一定的顺序排成一列,叫做从n个丌同元素中 取出m个元素的一个排列.不顺序有关 - 组吅：从n个丌同元素中,任取m个元素,并成一组,叫做从n个丌同元素中取出m个元素的 一个组吅.不顺序无关 - 排列问题：从1，……9这9个数字中任意取出3个丌同数字组成一个三位数，问可以组 成多少个丌同的三位数？不顺序有关，123不321是丌
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以下是对概率论复习内容的详细阐述： 首先，让我们关注“古典概型”。在古典概型中，我们可以计算一个事件发生的概率，通常涉及到等可能的基本事件。例如，抛掷一枚公平的骰子，每个面出现的概率都是1/6。如果考虑...
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概率论期末速成（知识点+例题）
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相互独立的两个事件 A 和 B，同时发生的概率是 P(AB) = P(A) * P(B)二项分布也是伯努利概型（独立、n次重复试验、每次只有 A 和 非A 两种结果）。0-1 分布：E(x) = p;D(x) = p(1 - p)fx(x) 和 fy(y) 在上一题型中已经求过。P(rou) 不等于 0 ，则 X 和 Y 相关。那如果有三个为未知项呢？像掷骰子这样的问题是顺序问题(A)。由规范性，矩形区域的概率就是 1。已知分布列如下，求 k 的值。标准正态分布，N(0, 1)。离散型就是求分布律。
概率论与数理统计期末考试复习总结
m0_57006708的博客
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为了方便复习下面内容摘自：《高数叔》概率论与数理统计期末总复习笔记（持续更新中）_BitHachi-优快云博客_高数叔概率论笔记pdf 一、随机时间与概率—day1 1.随机事件与样本空间的概念 2.事件的关系（集合之间的关系） 3.事件的运算律—交换律-结合律-分配律-德摩根律 4.概率的概念和性质 5.古典概型 古典概型计算公式 6.条件概率 7.乘法定理 8.全概率公式 9.贝叶斯公式 全概率&贝叶斯举例 ...
概率论期末基础复习要点
服务猿
01-17 1960
矩母函数极其应用（1/2）
最新发布
gongdiwudu的专栏
11-29 759
在概率分布中，高阶矩的求法是相当困难的。而自然对数e的指数函数通过泰勒展开，与高阶的多项式有着天然的联系。数学家开发了矩生成函数，通过对任意分布的概率空间，首先找出矩生成函数，通过对矩生成函数求导而的到任意阶的矩。避免了复杂的积分运算。
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