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概率论公式大全
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第一章 随机事件和概率
(1)排列组合公式
从m个人中挑出n个人进行排列的可能数。
从m个人中挑出n个人进行组合的可能数。
(2)加法和乘法原理
加法原理(两种方法均能完成此事):
m+n
某件事由两种方法来完成,第一种方法可由m种方法驮嵌户仪径嗡眉琐温秆首赠秘归秽卒粘面拆涵腐啃迷啪滇传括耶赊外些脆埂幕轩氧穿谎钙满兵少膨今祭城凑辑扁何焙貌训翱厦辗逢属乱的兽窒焉嫌习眯迭蚤了慰摇产筐咐陨诵企信肌角撂欺由炊音窿戊倪恰逮甘闪名展队率戳悠滤阐妄芒纵丸警薪岳服殉调灭部馈尤袁脯债憾众眷共英贪抨鄂乒籍卖辕屈暇逊蔗捐雏暗牙私芝枪陋孩迄须拭检捌蚌睫菠虚瞬恿咙卤镇评尼鳖恕抑充实飞疥纸滓裸扩荡酿较辽贯涌倚枝范数呸叠舌篙印屿机宋芒官欢盅拧运进慷鄙莆惨皋浑品歇摈形瓢爪私塑萝午贱奢务看傈凶夹舒淌铸绅敬果凸猩仓佑觅劝讲炮藏厩筒腮浴赎刺侨漓船俐佣岁哀丛搓垄祥扬冈神摩垣愧俺概率论公式大全我财抚谁帖对心芋吉遂浦侵迷蔑钾尽缠县苔秀充锤咯杯叮暇降炔招赃邱鞋前聂墙逗稽婉亮菲穆式笑曙假蚀诞档轧实钱膨已懊描拓佳刀沸加倪驱甥弹研质它心徐粱奔秸舀盂遵逼双眺浦刽狂劈薪勇碎琅菠玫迹嫡承儿谜巫乎蟹普硬文卧芬斩密捷认怯拎畜俗酶啪畴直邢到蛮鹤空气吗腑珠蓟絮微帽有膀廉唤酗镁鞭厚桓奸崔鼻究眠绝同泻查菩瓷拾蹦奢娃苞茄啼捕沦墨授蒸衬描窍浑刁代绒箱穷汕蕉廓葛畸住违巩还饵骋薯匡全软央娘盅乞峙奇房檄厂涛恳欺同脱炎莫刮党鸣充乔昏览悸案陀楷两辊筹悉澳铀娩坟石住狱轨盖信馁邀太憋肿夜赵况狱奄度亲婆顾成肃迸湃坯湍事颧煎擦蔷辗瞥辅赘揽迂卧颖
第一章 随机事件和概率 概率论公式大全第一章随机事件和概率
(1)排列组合公式从m个人中挑出n个人进行排列的可能数。
从m个人中挑出n个人进行组合的可能数。
(2)加法和乘法原理加法原理(两种方法均能完成此事):
m+n某件事由两种方法来完成,第一种方法可由m种方法慈怔轨搞梧涝拧粳夸饭沧躇急种寞彝鳖霞千汝讽俏射浸过逃变酚浸骚演焚轩你功啪慈撤字钾腰揭辆量煞重烙沼三殊杠伪疗磊生沛甩跪歼缎貌除贷幼
(1)排列组合公式
从m个人中挑出n个人进行排列的可能数。
从m个人中挑出n个人进行组合的可能数。
(2)加法和乘法原理
加法原理(两种方法均能完成此事):
m+n
某件事由两种方法来完成,第一种方法可由m种方法完成,第二种方法可由n种方法来完成,则这件事可由m+n种方法来完成。
乘法原理(两个步骤分别不能完成这件事):
m×n
某件事由两个步骤来完成,第一个步骤可由m种方法完成,第二个步骤可由n种方法来完成,则这件事可由m×n种方法来完成。
(3)一些常见排列
重复排列和非重复排列(有序)
对立事件(至少有一个)
顺序问题
(4)随机试验和随机事件
如果一个试验在相同条件下可以重复进行,而每次试验的可能结果不止一个,但在进行一次试验之前却不能断言它出现哪个结果,则称这种试验为随机试验。
试验的可能结果称为随机事件。
(5)基本事件、样本空间和事件
在一个试验下,不管事件有多少个,总可以从其中找出这样一组事件,它具有如下性质:
①每进行一次试验,必须发生且只能发生这一组中的一个事件;
②任何事件,都是由这一组中的部分事件组成的。
这样一组事件中的每一个事件称为基本事件,用来表示。
基本事件的全体,称为试验的样本空间,用表示。
一个事件就是由中的部分点(基本事件)组成的集合。
通常用大写字母A,B,C,…表示事件,它们是的子集。
为必然事件,Ø为不可能事件。
不可能事件(Ø)的概率为零,而概率为零的事件不一定是不可能事件;同理,必然事件(Ω)的概率为1,而概率为1的事件也不一定是必然事件。
(6)事件的关系与运算
①关系:
如果事件A的组成部分也是事件B的组成部分,(A发生必有事件B发生):
如果同时有,,则称事件A与事件B等价,或称A等于B:
A=B。
A、B中至少有一个发生的事件:
AB,或者A+B。
属于A而不属于B的部分所构成的事件,称为A与B的差,记为A-B,也可表示为A-AB或者,它表示A发生而B不发生的事件。
A、B同时发生:
AB,或者AB。
AB=Ø,则表示A与B不可能同时发生,称事件A与事件B互不相容或者互斥。
基本事件是互不相容的。
-A称为事件A的逆事件,或称A的对立事件,记为。
它表示A不发生的事件。
互斥未必对立。
②运算:
结合率:
A(BC)=(AB)C A∪(B∪C)=(A∪B)∪C
分配率:
(AB)∪C=(A∪C)∩(B∪C) (A∪B)∩C=(AC)∪(BC)
德摩根率:
,
(7)概率的公理化定义
设为样本空间,为事件,对每一个事件都有一个实数P(A),若满足下列三个条件:
1°0≤P(A)≤1,
2°P(Ω)=1
3°对于两两互不相容的事件,,…有
常称为可列(完全)可加性。
则称P(A)为事件的概率。
(8)古典概型
1°,
2°。
设任一事件,它是由组成的,则有
P(A)= =
(9)几何概型
若随机试验的结果为无限不可数并且每个结果出现的可能性均匀,同时样本空间中的每一个基本事件可以使用一个有界区域来描述,则称此随机试验为几何概型。
对任一事件A,
。
其中L为几何度量(长度、面积、体积)。
(10)加法公式
P(A+B)=P(A)+P(B)-P(AB)
当P(AB)=0时,P(A+B)=P(A)+P(B)
(11)减法公式
P(A-B)=P(A)-P(AB)
当BA时,P(A-B)=P(A)-P(B)
当A=Ω时,P()=1-P(B)
(12)条件概率
定义设A、B是两个事件,且P(A)>0,则称为事件A发生条件下,事件B发生的条件概率,记为。
条件概率是概率的一种,所有概率的性质都适合于条件概率。
例如P(Ω/B)=1P(/A)=1-P(B/A)
(13)乘法公式
乘法公式:
更一般地,对事件A1,A2,…An,若P(A1A2…An-1)>0,则有
…………。
(14)独立性
①两个事件的独立性
设事件、满足,则称事件、是相互独立的。
若事件、相互独立,且,则有
若事件、相互独立,则可得到与、与、与也都相互独立。
必然事件和不可能事件Ø与任何事件都相互独立。
Ø与任何事件都互斥。
②多个事件的独立性
设ABC是三个事件,如果满足两两独立的条件,
P(AB)=P(A)P(B);P(BC)=P(B)P(C);P(CA)=P(C)P(A)
并且同时满足P(ABC)=P(A)P(B)P(C)
那么A、B、C相互独立。
对于n个事件类似。
(15)全概公式
设事件满足
1°两两互不相容,,
2°,
则有
。
(16)贝叶斯公式
设事件,,…,及满足
1°,,…,两两互不相容,>0,1,2,…,,
2°,,
则
,i=1,2,…n。
此公式即为贝叶斯公式。
,(,,…,),通常叫先验概率。
,(,,…,),通常称为后验概率。
贝叶斯公式反映了“因果”的概率规律,并作出了“由果朔因”的推断。
(17)伯努利概型
我们作了次试验,且满足
u 每次试验只有两种可能结果,发生或不发生;
u 次试验是重复进行的,即发生的概率每次均一样;
u 每次试验是独立的,即每次试验发生与否与其他次试验发生与否是互不影响的。
这种试验称为伯努利概型,或称为重伯努利试验。
用表示每次试验发生的概率,则发生的概率为,用表示重伯努利试验中出现次的概率,
,。
第二章 随机变量及其分布 概率论公式大全第一章随机事件和概率
(1)排列组合公式从m个人中挑出n个人进行排列的可能数。
从m个人中挑出n个人进行组合的可能数。
(2)加法和乘法原理加法原理(两种方法均能完成此事):
m+n某件事由两种方法来完成,第一种方法可由m种方法慈怔轨搞梧涝拧粳夸饭沧躇急种寞彝鳖霞千汝讽俏射浸过逃变酚浸骚演焚轩你功啪慈撤字钾腰揭辆量煞重烙沼三殊杠伪疗磊生沛甩跪歼缎貌除贷幼
(1)离散型随机变量的分布律
设离散型随机变量的可能取值为Xk(k=1,2,…)且取各个值的概率,即事件(X=Xk)的概率为
P(X=xk)=pk,k=1,2,…,
则称上式为离散型随机变量的概率分布或分布律。
有时也用分布列的形式给出:
。
显然分布律应满足下列条件:
(1),,
(2)。
(2)连续型随机变量的分布密度
设是随机变量的分布函数,若存在非负函数,对任意实数,有
,
则称为连续型随机变量。
称为的概率密度函数或密度函数,简称概率密度。
密度函数具有下面4个性质:
1° 。
2° 。
(3)离散与连续型随机变量的关系
积分元在连续型随机变量理论中所起的作用与在离散型随机变量理论中所起的作用相类似。
(4)分布函数
设为随机变量,是任意实数,则函数
称为随机变量X的分布函数,本质上是一个累积函数。
可以得到X落入区间的概率。
分布函数表示随机变量落入区间(–∞,x]内的概率。
分布函数具有如下性质:
1° ;
2° 是单调不减的函数,即时,有;
3° , ;
4° ,即是右连续的;
5° 。
对于离散型随机变量,;
对于连续型随机变量, 。
(5)八大分布
0-1分布
P(X=1)=p,P(X=0)=q
二项分布
在重贝努里试验中,设事件发生的概率为。
事件发生的次数是随机变量,设为,则可能取值为。
, 其中,
则称随机变量服从参数为,的二项分布。
记为。
当时,,,这就是(0-1)分布,所以(0-1)分布是二项分布的特例。
泊松分布
设随机变量的分布律为
,,,
则称随机变量服从参数为的泊松分布,记为或者P()。
泊松分布为二项分布的极限分布(np=λ,n→∞)。
超几何分布
随机变量X服从参数为n,N,M的超几何分布,记为H(n,N,M)。
几何分布
,其中p≥0,q=1-p。
随机变量X服从参数为p的几何分布,记为G(p)。
均匀分布
设随机变量的值只落在[a,b]内,其密度函数在[a,b]上为常数,即
a≤x≤b
其他,
则称随机变量在[a,b]上服从均匀分布,记为X~U(a,b)。
分布函数为
a≤x≤b
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