1、互斥事件与对立事件
如果事件A与B不可能同时发生,则称A与B互斥(互不相容)
如果事件A与B不可能同时发生,且A+B=Ω,则称A与B对立
2、事件的运算性质

3、条件概率

4、全概率公式和贝叶斯公式


5、概率密度函数

概率密度函数相当于连续随机变量某点上的概率
6、常用的离散随机变量
1)二项分布

2)泊松分布


当二项分布中样本数目很大,概率很小时,二项分布就变成为泊松分布,所以泊松分布实际上是二项分布的极限分布.它主要是研究稀有事件发生次数的.





Sigmoid函数可用于归一化

7、指数族

满足上式的就叫做指数族






8、期望、方差、协方差、相关系数












9、偏度

偏度为负,平均值在中位数左侧;偏度为正,平均值在中位数右侧


本文概述了概率论的基础概念,包括互斥事件、对立事件、事件的运算性质、条件概率、全概率公式与贝叶斯公式、概率密度函数、离散随机变量的常见分布(如二项分布和泊松分布),以及指数族、期望、方差、协方差、相关系数、偏度等统计学关键概念。
1万+

被折叠的 条评论
为什么被折叠?



