毕业论文全概率计算公式

概率公式

P(A)=构成事件A样本数目整个样本空间S的样本数目P(A)=构成事件A样本数目整个样本空间S的样本数目。

公理1：0≤P(A)≤10≤P(A)≤1既P（A）是一个0到1之间的非负实数。

公理2：P(S)=1P(S)=1整个样本空间的概率值为1。

公理3：P(A⋃B)=P(A)+P(B)P(A⋃B)=P(A)+P(B)如果AB互斥。

定理1：（互补法则）：P(A¯¯¯¯)=1−P(A)P(A¯)=1−P(A)。

定理2：P(∅∅）＝0。

定理3：P(A1⋂A2…⋂An)=∑nj=1P(Aj)P(A1⋂A2…⋂An)=∑j=1nP(Aj)。

定理4：P(A∖B)=P(A)−P(A⋂B)(P(A∖B)A−B，也就是AB是差集关系）P(A∖B)=P(A)−P(A⋂B)(P(A∖B)A−B，也就是AB是差集关系）。

定理5：P(A⋃B)=P(A)+P(B)−P(A⋂B)P(A⋃B)=P(A)+P(B)−P(A⋂B)。

定理6：P(A⋂B)=P(A)×P(B|A)=P(B)×P(A|B)(P(B|A)表示在B发生的情况下发生A的概率）。P(A⋂B)=P(A)×P(B|A)=P(B)×P(A|B)(P(B|A)表示在B发生的情况下发生A的概率）。

定理7：P(A⋂B)=P(A)×P(B)P(A⋂B)=P(A)×P(B)。

贝叶斯公式：P(A|B)=P(B|A)×P(A)P(B)P(A|B)=P(B|A)×P(A)P(B)。

全概率公式：P(B)=∑ni=1P(Ai)×P(B|Ai)P(B)=∑i=1nP(Ai)×P(B|Ai)。

期望：E(x)=∑ni=1P(xi)×xi。

概率的基本公式大全：

1、条件概率：P(B|A)=P(AB)/P(A)；

2、贝叶斯公式：P(Bi|A)=P(A|Bi)P(Bi)/∑nj=1P(A|Bj)P(Bj)；

3、全概率公式：P(A)=P(A|B1)P(B1)+P(A|B2)P(B2)+...+P(A|Bn)P(Bn)；

4、乘法定理：P(AB)=P(B|A)P(A)

《概率论与数理统计》内容包括初等概率计算、随机变量及其分布、数字特征、多维随机向量、极限定理、统计学基本概念、点估计与区间估计、假设检验、回归相关分析、方差分析等。书中选入了部分在理论和应用上重要，但一般认为超出本课程范围的材料，以备教者和学者选择。

《概率论与数理统计》着重基本概念的阐释，同时，在设定的数学程度内，力求做到论述严谨。书中精选了百余道习题，并在书末附有提示与解答。《概率论与数理统计》可作为高等学校理工科非数学系的概率统计课程教材，也可供具有相当数学准备（初等微积分及少量矩阵知识）的读者自修之用。