文档介绍：该【《概率复习章节》课件】是由【1660287****】上传分享，文档一共【26】页，该文档可以免费在线阅读，需要了解更多关于【《概率复习章节》课件】的内容，可以使用淘豆网的站内搜索功能，选择自己适合的文档，以下文字是截取该文章内的部分文字，如需要获得完整电子版，请下载此文档到您的设备，方便您编辑和打印。$number{01}概率复****章节目录概率论基础随机变量随机过程大数定律与中心极限定理参数估计与假设检验贝叶斯统计推断01概率论基础概率的定义概率是描述随机事件发生可能性的数学量,通常表示为P(A),其中A是随机事件。概率的取值范围是0到1,其中0表示事件不可能发生,1表示事件一定发生。概率的性质概率具有一些基本性质,包括概率的规范性(所有可能事件的概率之和为1)、概率的可加性(两个互斥事件的概率等于它们各自概率的总和)和概率的可减性(对立事件的概率等于1减去该事件的概率)。概率的定义与性质条件概率是指在某个已知条件下,某个事件发生的概率。条件概率的公式为P(A|B)=P(A∩B)/P(B),其中A∩B表示事件A和事件B同时发生的概率。条件概率如果两个事件之间没有相互影响,即一个事件的发生不影响另一个事件发生的概率,则这两个事件是独立的。独立事件的概率可以按照乘法原则计算,即P(A∩B)=P(A)*P(B)。独立性条件概率与独立性贝叶斯定理贝叶斯定理:贝叶斯定理是条件概率的一个重要应用,它可以帮助我们根据已知的信息更新对某个事件发生的概率的估计。贝叶斯定理的公式为P(A|B)=(P(B|A)*P(A))/P(B),其中P(B|A)表示在事件A发生的条件下,事件B发生的概率。02随机变量123离散随机变量常见离散随机变量二项分布、泊松分布、几何分布等。离散随机变量在概率论中,离散随机变量是只能取可数无穷多个可能值的随机变量。这些值通常是整数,如自然数、整数或其他集合中的元素。离散概率分布描述离散随机变量取各个可能值的概率的分布。这些概率通常通过概率质量函数(PMF)或概率分布函数(PDF)来描述。累积分布函数(CDF)连续随机变量连续概率分布连续随机变量描述连续随机变量取某个值或某个值以下的概率的函数。与离散随机变量相对,连续随机变量可以取任何实数值。其概率分布通常通过概率密度函数(PDF)来描述。描述连续随机变量取各个实数值的概率的分布。常见的连续随机变量包括正态分布、指数分布、均匀分布等。期望值期望值是随机变量所有可能取值的概率加权和,用于衡量随机变量的“平均”或“中心”趋势。对于离散随机变量,期望值是各个可能值的概率加权和;对于连续随机变量,期望值是通过积分计算的。方差方差是衡量随机变量与其期望值之间离散程度的统计量。方差的计算公式是每个数值与期望值的差的平方的期望值,再减去期望值的平方。方差越大,随机变量的取值越离散;方差越小,取值越集中于期望值附近。随机变量的期望与方差