Alapvető valószínűségi képletek

 

Valószínűségi tartomány

0 ≤ P ( A ) ≤ 1

A kiegészítő események szabálya

P ( A C ) + P ( A ) = 1

Hozzáadás szabálya

P (A∪B) = P (A) + P (B) - P (A∩B)

Disjoint Események

Az A és B események egymástól függetlenek

P (A∩B) = 0

Feltételes valószínűség

P (A | B) = P (A∩B) / P (B)

Bayes Formula

P (A | B) = P (B | A) ⋅ P (A) / P (B)

Független események

Az A és B események egymástól függetlenek

P (A∩B) = P (A) ⋅ P (B)

Kumulatív eloszlásfüggvény

F X ( x ) = P ( Xx )

Valószínűség tömegfunkció

összeg (i = 1..n, P (X = x (i)) = 1

Valószínűségi sűrűségfüggvény

fX (x) = dFX (x) / dx

FX (x) = integrál (-inf..x, fX (y) * dy)

FX (x) = összeg (k = 1..x, P (X = k))

P (a <= X <= b) = integrál (a..b, fX (x) * dx)

integrál (-inf..inf, fX (x) * dx) = 1

 

Kovariancia

Cox (X, Y) = E (X-ux) (Y-uy) = E (XY) - ux * uy

Korreláció

corr (X, Y) = Cov (X, Y) / (Std (X) * Std (Y))

 

Bernoulli: 0-kudarc 1-siker

Geometriai: 0-hiba 1-siker

Hipergeometrikus: N objektum K sikerobjektummal, n objektum kerül felvételre.

 

 

Advertising

 
 
VALÓSZÍNŰSÉG ÉS STATISZTIKA
GYORS TÁBLÁZATOK