事件运算及关系

事件运算 例子1 例子2

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概率

公式 例

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等可能概型（古典概型）

不放回取球公式 抽签问题公式

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条件概率

条件概率定义 公式

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全概率公式

定义

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独立事件

定义

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离散型随机变量

定义 离散型随机变量的概率分布律

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0-1分布

定义 应用 实际应用

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二项分布

定义

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泊松分布

定义 实际应用

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二项分布与泊松分布的关系 两者联系的案例

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几何分布

定义和应用

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分布函数

定义 应用 案例

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连续型随机变量

定义 性质 性质

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均匀分布

定义 性质

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指数分布

定义：具有无记忆性 实际应用

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正态分布

定义 实际应用

标准正态分布

定义 性质

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随机变量的概率分布

正态分布的随机变量的概率分布

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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

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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

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二元均匀分布

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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

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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

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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

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函数的期望

离散型 多元离散型 连续型 多元连续型

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期望的性质

性质

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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