teneur
Le matériel de référence provient de "Dr. Monkey's Love Lecture Series" à la station B ici
1. Une partie de la théorie des probabilités
Événements aléatoires et probabilité
1. Contour classique
2. Contour géométrique
3. La probabilité d'un événement
4. Indépendance des événements
5. Probabilité conditionnelle
6. Formule de probabilité complète
7. Formule bayésienne
2. Section des statistiques mathématiques
| Continu vs discret
discret
1. Loi de distribution discrète unidimensionnelle
**Remarque : **Une autre façon d'écrire la loi de distribution
2. Type discret unidimensionnel pour trouver l'espérance, la variance
Remarque : E ( X 2 ) E(X^2) est calculé ci-dessusE ( X2 ), l'icône verte n'est pas à proprement parlerX 2 X^2XL'espérance de 2 , car( − 2 ) 2 (-2)^2( - 2 )2 et( 2 ) 2 (2)^2( 2 )2 est en fait une situation et devrait être fusionné. Cependant, le titre ne nécessite que des résultats de calcul, il n'aura donc aucun effet.
3. Loi de distribution discrète bidimensionnelle
4. Type discret bidimensionnel pour trouver la loi de distribution des bords
continu
Variable aléatoire continue unidimensionnelle
Sujet un :
Avis:
pour la densité de probabilité de − ∞ − + ∞ -∞ -+∞− ∞−+ ∞ s'intègre à 1
L'inconnu n'est que MMM时，f M ( m ) f_M(m)FM( m ) peut être abrégé enf ( m ) f(m)f ( m )
Type continu unidimensionnel pour trouver F
Exprimée comme la probabilité correspondante puis résolue
Type continu unidimensionnel connu F pour trouver f
f UNE ( une ) = FA ′ ( une ) f_A(a)=F^{'}_A(a)FUn( un )=FUN′( un )
Type continu unidimensionnel pour trouver F
Méthode commune : Toutes les questions peuvent être utilisées
Méthode formule :
Condition : Si f X ( x ) ≠ 0 f_X(x)\neq0FX( x )=Dans l'intervalle de 0 , Y = g ( X ) Y=g(X)Oui=g ( X ) est croissant ou décroissant de manière monotone
Etape 1 & Etape 2
Étape 3 :
Étape 4 :
Type continu unidimensionnel pour trouver l'attente, la variance
Demande E (X) E (X)E ( X )
Demande E (X 2) E (X ^ 2)E ( X2 )
Trouver D ( X ) D(X)D ( X )
