統計符號
概率和統計符號表和定義。
概率統計符號表
| 符號 | 符號名稱 | 含義/定義 | 例 |
|---|---|---|---|
| P（A） | 概率函數 | 事件A的可能性 | P（A）= 0.5 |
| P（甲∩乙） | 事件相交的概率 | 事件A和B的概率 | P（甲∩乙）= 0.5 |
| P（甲∪乙） | 事件聯合的可能性 | 事件A或B的概率 | P（甲∪乙）= 0.5 |
| P（A | B） | 條件概率函數 | 給定事件B發生事件A的概率 | P（A | B）= 0.3 |
| f（x） | 概率密度函數（pdf） | P（一個≤ X ≤ b）= ∫˚F（X）DX | |
| F（x） | 累積分佈函數（cdf） | ˚F（X）= P（X ≤ X） | |
| μ | 人口均值 | 人口價值平均值 | μ = 10 |
| E（X） | 期望值 | 隨機變量X的期望值 | E（X）= 10 |
| E（X | Y） | 有條件的期望 | 給定Y的隨機變量X的期望值 | E（X | Y = 2）= 5 |
| var（X） | 方差 | 隨機變量X的方差 | 變量（X）= 4 |
| σ 2 | 方差 | 總體價值方差 | σ 2 = 4 |
| 標準（X） | 標準偏差 | 隨機變量X的標準差 | 標準（X）= 2 |
| σ X | 標準偏差 | 隨機變量X的標準偏差值 | σ X = 2 |
 |
中位數 | 隨機變量x的中間值 |  |
| cov（X，Y） | 協方差 | 隨機變量X和Y的協方差 | cov（X，Y）= 4 |
| corr（X，Y） | 相關性 | 隨機變量X和Y的相關性 | corr（X，Y）= 0.6 |
| ρ X，ÿ | 相關性 | 隨機變量X和Y的相關性 | ρ X，ÿ = 0.6 |
| ∑ | 總結 | 求和-系列範圍內所有值的總和 |  |
| ∑∑ | 雙重求和 | 雙重求和 |  |
| 莫 | 模式 | 人口中最常出現的價值 | |
| 先生 | 中檔 | MR =（x最大值+ x最小值）/ 2 | |
| Md | 樣本中位數 | 一半的人口低於此值 | |
| 問1 | 較低/第一四分位數 | 25％的人口低於此值 | |
| 問2 | 中位數/秒四分位數 | 50％的人口低於此值=樣本中位數 | |
| 問3 | 高四分之三 | 75％的人口低於此值 | |
| x | 樣本平均值 | 平均值/算術平均值 | x =（2 + 5 + 9）/ 3 = 5.333 |
| s 2 | 樣本方差 | 總體樣本方差估計量 | s 2 = 4 |
| s | 樣品標準偏差 | 總體樣本標準差估計量 | s = 2 |
| ž X | 標準分數 | z x =（x - x）/ s x | |
| X〜 | X的分佈 | 隨機變量X的分佈 | X〜Ñ（0,3） |
| Ñ（μ，σ 2） | 正態分佈 | 高斯分佈 | X〜Ñ（0,3） |
| U（a，b） | 均勻分佈 | a，b範圍內的概率相等 | X〜Ù（0,3） |
| exp（λ） | 指數分佈 | ˚F（X）=λE - λx，X ≥0 | |
| 伽瑪（c，λ） | 伽馬分佈 | ˚F（X）=λCX C-1 ë - λx /Γ（ç），X ≥0 | |
| χ 2（ķ） | 卡方分佈 | f（x）= x k / 2-1 e - x / 2 /（2 k / 2Γ（k / 2）） | |
| F（k 1，k 2） | F分佈 | ||
| Bin（n，p） | 二項分佈 | f（k）= n C k p k（1 -p）nk | |
| 泊松（λ） | 泊松分佈 | ˚F（ķ）=λ ķ ë - λ / ķ！ | |
| 幾何（p） | 幾何分佈 | f（k）= p（1 -p）k | |
| HG（N，K，n） | 超幾何分佈 | ||
| 伯爾尼（p） | 伯努利分佈 |
組合符號
| 符號 | 符號名稱 | 含義/定義 | 例 |
|---|---|---|---|
| n！ | 階乘 | n！=1⋅2⋅3⋅...⋅ ñ | 5！=1⋅2⋅3⋅4⋅5= 120 |
| Ñ P ķ | 排列 |  |
5 P 3 = 5！/（5-3）！= 60 |
| Ñ Ç ķ
|
組合 |  |
5 C 3 = 5！/ [3！（5-3）！] = 10 |
