第一章P(A+B)=P(A)+P(B)- P(AB)特别地，当A 、B 互斥时， P(A+B)=P(A)+P(B) 条件概率公式概率的乘法公式全概率公式：从原因计算结果Bayes 公式：从结果找原因第二章二项分布（Bernoulli 分布）——X~B(n,p)泊松分布——X~P(λ)概率密度函数怎样计算概率均匀分布X~U(a,b)指数分布X~Exp (θ)分

概率论公式汇总

第1章 随机事件及其概率例1.16 设某人从一副扑克中(52张)任取13张，设A 为“至少有一张红桃”，B 为“恰有2张红桃”，C 为“恰有5张方块”，求条件概率P (B |A )，P (B |C )解135213391352135213391)(1)(C C C C C A P A P -=-=-=13521139213)(C C C AB P ⋅=133

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第一章P(A+B)=P(A)+P(B)- P(AB) 特别地，当A 、B 互斥时，P(A+B)=P(A)+P(B) 条件概率公式概率的乘法公式全概率公式：从原因计算结果Bayes 公式：从结果找原因第二章二项分布（Bernoulli 分布）——X~B(n,p))()()|(B P AB P B A P =)|()()(B A P B P AB P =)|()

第1章随机事件及其概率第二章随机变量及其分布第三章二维随机变量及其分布第四章随机变量的数字特征(f)dxx第六章样本及抽样分布

第一章随机事件和概率（1）排列组合公式)!(!nmmP nm-=从m个人中挑出n个人进行排列的可能数。)!(!!nmnmC nm-=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

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一. 随机事件和概率 1、概率的定义和性质（1）概率的公理化定义设Ω为样本空间，A 为事件，对每一个事件A 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) =13° 对于两两互不相容的事件1A ，2A ，…有∑∞=∞==⎟⎟⎠⎞⎜⎜⎝⎛11)(i i i i A P A P Υ常称为可列（完全）可加性。 则称P(A)为事件

第1章随机事件及其概率第二章随机变量及其分布第三章二维随机变量及其分布第四章随机变量的数字特征第五章大数定律和中心极限定理第六章样本及抽样分布第七章参数估计第八章假设检验单正态总体均值和方差的假设检验

第1章随机事件及其概率第二章随机变量及其分布第三章二维随机变量及其分布第四章随机变量的数字特征dx(f)xdx第六章样本及抽样分布

第一章P(A+B)=P(A)+P(B)- P(AB)特别地，当A 、B 互斥时， P(A+B)=P(A)+P(B) 条件概率公式概率的乘法公式全概率公式：从原因计算结果Bayes 公式：从结果找原因第二章二项分布（Bernoulli 分布）——X~B(n,p)泊松分布——X~P(λ))()()|(B P AB P B A P =)|()()(B A P B

概率统计公式大全————————————————————————————————作者：————————————————————————————————日期：第1章随机事件及其概率（1）排列组合公式)!(!nmmP nm-=从m个人中挑出n个人进行排列的可能数。)!(!!nmnmC nm-=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

第1章随机事件及其概率第二章随机变量及其分布第三章二维随机变量及其分布第四章随机变量的数字特征(f)dxx第六章样本及抽样分布

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常考积分公式：（1）111111111++++-+=+=⎰u u b a u b a u a u b u x u dx x ， 如222212121a b x dx x b a b a -==⎰7)3138(33133213212=-=⋅=⎰x dx x （2）)(a b k kx dx k ba b a -==⎰，如)(22a b dx ba -=⎰ 12

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概率公式整理1．随机事件及其概率吸收律：AAB A A A A =⋃=∅⋃Ω=Ω⋃)(AB A A A A A =⋃⋂∅=∅⋂=Ω⋂)()(AB A B A B A -==-反演律：BA B A =⋃BA AB ⋃=n i ini iA A11===ni ini iA A11===2．概率的定义及其计算：)(1)(A P A P -= 若B A ⊂ )()(

概率论公式总结第一章P(A+B)二P(A)+P(B)- P(AB)特别地，当A 、B 互斥时，P(A+B)=P(A)+P(B)条件概率公式概率的乘法公式P(AB) P(B)P(A| B) P(A)P(B| A)全概率公式：从原因计算结果nP(A) P(B k )P(A|B k )k 1Bayes 公式：从结果找原因 P(B k |A)P(B i )P(A|B