
第 1 页 / 共 34 页

第 2 页 / 共 34 页

第 3 页 / 共 34 页

第 4 页 / 共 34 页

第 5 页 / 共 34 页

第 6 页 / 共 34 页

第 7 页 / 共 34 页

第 8 页 / 共 34 页

第 9 页 / 共 34 页

第 10 页 / 共 34 页

第 11 页 / 共 34 页

第 12 页 / 共 34 页

第 13 页 / 共 34 页

第 14 页 / 共 34 页

第 15 页 / 共 34 页

第 16 页 / 共 34 页

第 17 页 / 共 34 页
_第1页_学霸英雄_www.xuebayingxiong.com.png)
第 18 页 / 共 34 页
_第2页_学霸英雄_www.xuebayingxiong.com.png)
第 19 页 / 共 34 页

第 20 页 / 共 34 页

第 21 页 / 共 34 页
_第1页_学霸英雄_www.xuebayingxiong.com.png)
第 22 页 / 共 34 页
_第2页_学霸英雄_www.xuebayingxiong.com.png)
第 23 页 / 共 34 页

第 24 页 / 共 34 页

第 25 页 / 共 34 页
_第1页_学霸英雄_www.xuebayingxiong.com.png)
第 26 页 / 共 34 页
_第2页_学霸英雄_www.xuebayingxiong.com.png)
第 27 页 / 共 34 页

第 28 页 / 共 34 页
_第1页_学霸英雄_www.xuebayingxiong.com.png)
第 29 页 / 共 34 页
_第2页_学霸英雄_www.xuebayingxiong.com.png)
第 30 页 / 共 34 页
_第1页_学霸英雄_www.xuebayingxiong.com.png)
第 31 页 / 共 34 页
_第2页_学霸英雄_www.xuebayingxiong.com.png)
第 32 页 / 共 34 页

第 33 页 / 共 34 页

第 34 页 / 共 34 页

概率论复习笔记
概率论复习笔记 概率论是研究随机事件及其结果的数学分支,其核心在于对不确定性进行量化和分析。理解概率的概念是掌握概率论的基础。概率通常定义为在一定条件下,某个事件发生的可能性,其值介于0和1之间。0表示事件不可能发生,1表示事件必然发生。 基本概念 样本空间(Sample Space): 包含所有可能实验结果的集合。 事件(Event): 样本空间的一个非空子集。 概率(Probability): 事件发生的可能性,通常用 P(A) 表示。 条件概率(Conditional Probability): 在已知事件B已经发生的条件下,事件A发生的概率,记作P(A|B)。 常用公式 贝叶斯定理(Bayes' Theorem): 用于计算在已知一些条件下,特定事件的概率。公式为:P(A|B) = [P(B|A) P(A)] / P(B),其中 P(B) 是常数。 全概率公式(Law of Total Probability): 如果事件A可以分解为若干个互斥事件 B1, B2, …, Bn,并且每个事件的概率已知,则事件A的概率为:P(A) = P(A|B1) P(B1) + P(A|B2) P(B2) + … + P(A|Bn) P(Bn)。 随机变量 离散随机变量(Discrete Random Variable): 只能取离散值,例如骰子的点数。 连续随机变量(Continuous Random Variable): 可以取任意实数值,例如人的身高。 概率论在统计学、机器学习、金融学等领域有着广泛的应用,理解其基本概念和公式对于解决实际问题至关重要。进一步的学习可以深入研究各种概率分布,例如正态分布、二项分布等。
展开
概率论
2025-04-17
49次阅读