事件运算及关系
事件运算
例子1
例子2
概率
公式
例
等可能概型（古典概型）
不放回取球公式
抽签问题公式
条件概率
条件概率定义
公式
全概率公式
定义
独立事件
定义
离散型随机变量
定义
离散型随机变量的概率分布律
0-1分布
定义
应用
实际应用
二项分布
定义
泊松分布
定义
实际应用
二项分布与泊松分布的关系
两者联系的案例
几何分布
定义和应用
分布函数
定义
应用
案例
连续型随机变量
定义
性质
性质
均匀分布
定义
性质
指数分布
定义：具有无记忆性
实际应用
正态分布
定义
实际应用
标准正态分布
定义
性质
随机变量的概率分布
正态分布的随机变量的概率分布
二元离散型随机变量
定义
分布条件
边际分布律
条件分布律
多重二元离散变量
例
二元连续型随机变量
定义
边际概率密度公式
条件概率密度公式
多重二元连续变量
例
二元均匀分布
二元正态分布 定义
二元正态分布的边际概率密度公式
二元正态分布的条件概率密度公式
随机变量的独立性
定义
二元正太随机变量
离散型独立变量
N个离散型独立变量的组合分布
连续型独立变量
连续型随机变量的卷积公式
N个独立的正太分布的线性组合公式
离散变量和随机变量的组合分布
独立变量的最大和最小值分布
数学期望
离散型的期望
0-1分布的期望
泊松分布的期望
二项分布的期望
几何分布的期望
连续型的期望
正态分布的期望
指数分布的期望
均匀分布的期望
函数的期望
离散型
多元离散型
连续型
多元连续型
期望的性质
性质
方差
定义：反映随机变量的波动性
方差公式
方差的性质
离散型方差
0-1分布的方差
二项分布的方差
泊松分布的方差
连续型方差
均匀分布的方差
指数分布的方差
正态分布的方差
N个独立正态分布的方差
