大学概率论终极复习攻略
概率论
在几何概型中：
取单个点的概率为0，但是是有可能取到的，所以概率为0不是不可能事件。
不取这个点的概率为1，但是是有可能取到的，所以概率为1不是必然事件。
贝叶斯公式
第二章条件概率
全概率公式
二项概率
二项分布
泊松分布
用泊松分布函数去解决一些复杂的二项分布问题很方便。
判断独立性
0-1 分布： X~B(1,p)
二项分布： X~B(n,p)
均匀分布： X~U(a，b）,R(n,p) ，
指数分布： X~E(n,p)
概率密度函数
分布函数
正态分布： X~N(μ，σ2)
泊松分布： X~P(λ）
概率密度函数：显示的就是各个点处的概率大小！！！
分布函数求导后就是概率密度函数
概率密度函数积分就是分布函数
均匀分布
指数分布
正态分布
公式
p是指的面积
条件分布函数--->求导--->条件密度函数
收敛
数学期望：
离散型：
0-1分布：E(x)=p
二项分布：E(x)=np
泊松分布：E(x)=λ
连续型：
均匀分布：E(x)=(a+b)/2
指数分布：E(x)=1/λ
正态分布：E(x)=μ
连续型的就求积分
离散型的就求累加
计算公式！！！
方差
离散型变量的方差：
连续性变量的方差：
下面是第四个公式的应用
相关系数表示两个对象的相关性
第十章：大数定律与中心极限定理
三个大数定律：
随着Xn的数据增多，x拔在不断变化趋向于E(x)。
中心极限定理：
标准正态函数N(0,1)在x处的函数值。
<=x的概率就是他的分布函数。
把01分布转变成正态分布来做。
概率论总结
N(μ，θ）中μ就是它的极限。
第十一章 数理统计的基本概念
有未知数就不是统计量！
不要漏掉括号
把p换成Sw就从标准正态分布变成了t分布
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