m
种结果,实验2有n
种结果,则两实验共有m×n
种结果。r
个实验的总结果数为 n₁×n₂×…×nᵣ
。n!
种排列方式。n!/(n₁!n₂!…nᵣ!)
(若含r
类重复元素)。C(n,r) = n!/(r!(n−r)!)
,满足递推公式 C(n,r)=C(n−1,r−1)+C(n−1,r)
。(x+y)^n = Σ C(n,k)x^k y^{n−k}
。C(n;n₁,n₂,…,nᵣ) = n!/(n₁!n₂!…nᵣ!)
,用于展开 (x₁+x₂+…+xᵣ)^n
。x₁+x₂+…+xᵣ = n
的正整数解数:C(n−1,r−1)
。C(n+r−1,r−1)
(通过变量替换y_i = x_i +1
)。∪
)、交集(∩
)、补集(Eᶜ
),德摩根定律:(∪Eᵢ)ᶜ = ∩Eᵢᶜ
,(∩Eᵢ)ᶜ = ∪Eᵢᶜ
。0 ≤ P(E) ≤1
,P(S)=1
,互斥事件可加性。P(∪Eᵢ) = ΣP(Eᵢ) − ΣP(EᵢEⱼ) + ΣP(EᵢEⱼEₖ) − … + (−1)^{n+1}P(E₁E₂…Eₙ)
P(E) = |E| / |S|
。P(E|F) = P(EF)/P(F)
(要求 P(F)>0
)。P(E₁E₂…Eₙ) = P(E₁)P(E₂|E₁)P(E₃|E₁E₂)…
。P(E) = Σ P(Fᵢ)P(E|Fᵢ)
({Fᵢ}
为分割)。P(Fⱼ|E) = [P(Fⱼ)P(E|Fⱼ)] / Σ P(Fᵢ)P(E|Fᵢ)
。P(EF) = P(E)P(F)
,或等价地 P(E|F) = P(E)
。P(EFG)=P(E)P(F)P(G)
且两两独立。P(X=1)=p, P(X=0)=1−p
。P(X=k)=C(n,k)p^k(1−p)^{n−k}
,期望 np
,方差 np(1−p)
。P(X=k)=e^{-λ}λ^k/k!
,近似二项式(n大,p小
),期望与方差均为 λ
。P(X=k)=(1−p)^{k−1}p
,无记忆性,期望 1/p
。nr/N
。f(x)=1/(β−α)
(α<x<β
),期望 (α+β)/2
,方差 (β−α)²/12
。f(x)=1/(σ√{2π}) e^{−0.5((x−μ)/σ)^2}
,线性变换保持正态性。f(x)=λe^{-λx}
(x≥0
),无记忆性,期望 1/λ
,方差 1/λ²
。f(x)=λ^α x^{α−1} e^{-λx}/Γ(α)
,Γ(n)=(n−1)!
,期望 α/λ
,方差 α/λ²
。f(x)=dF(x)/dx
。X=F^{-1}(U)
,则 U∼Uniform(0,1)
生成任意分布。p(x,y)=P(X=x,Y=y)
,边缘PMF为行或列求和。f(x,y)
,边缘PDF通过对另一变量积分。f(x,y)=f_X(x)f_Y(y)
。Cov(X,Y)=E[XY]−E[X]E[Y]
,独立时协方差为0。ρ=Cov(X,Y)/(σ_X σ_Y) ∈ [−1,1]
。Y₁=g₁(X₁,X₂)
,Y₂=g₂(X₁,X₂)
,则联合PDF为原PDF乘以雅可比行列式的倒数。E[aX+b]=aE[X]+b
,Var(aX+b)=a² Var(X)
。Var(X)=E[Var(X|Y)] + Var[E(X|Y)]
。E[X|Y=y] = Σx P(X=x|Y=y)
(离散)或积分形式(连续)。E[X] = E[E[X|Y]]
。M(t)=E[e^{tX}]
,性质:M^{(n)}(0)=E[Xⁿ]
,独立变量和的MGF为乘积。P(X≥a) ≤ E[X]/a
(X≥0
)。P(|X−μ|≥kσ) ≤ 1/k²
。复习提示: