随笔分类 - 概率论与数理统计（课堂笔记）
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摘要：设 \(A_1,A_2,...,A_n\) 为样本空间的一个划分, 且 \(P(A_i) > 0, i = 1,2,...,n\), 对任意随机事件 \(B \subset \Omega\), 当 \(P(B) > 0\) 时, 则有 \(P(A_i|B) = \frac{P(B|A_i)P(A_i
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摘要：
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摘要：独立同分布的中心极限定理 棣莫佛－拉普拉斯(De Laplace)定理
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摘要：单个正态总体 \(N(\mu , \sigma ^ 2)\) 均值的区间估计 单个正态总体 \(N(\mu , \sigma ^ 2)\) 方差的区间估计
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摘要：先看一下简单随机抽样的性质: 这就意味着样本(简单随机样本)具有独立性!
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摘要：理论分布 经验分布函数 样本均值和样本方差 样本 k 阶原点矩和样本 k 阶中心矩 中位数和极差
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摘要：补: \(E(cX) = cE(X)\), \(E(X + Y) = E(X) + E(Y)\), \(E(X - Y) = E(X) - E(Y)\). 按: 补充的这几条其实都是上面的线性性质.
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摘要：其中, 第三条的证明如下: 补: \(D(c) = 0\), 其中, \(c\) 是常数. \(D(a + bX) = b^2 DX\). 按 : 补充的其实上面都有提到.
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摘要：证明: https://www.cnblogs.com/fanlumaster/p/14028063.html 协方差 定义 性质 相关系数 定义 性质 相关性与独立性的关系
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摘要：离散型二维随机变量的边缘分布列 连续型二维随机变量的边缘分布函数
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摘要：定义 \(P(X = i) = \frac{C_{M}^{i}C_{N - M}^{n - i}}{C_{N}^{n}}, \quad 0 \leqslant i \leqslant N, \ i \leqslant M \leqslant N,\) 记为 \(X \sim H(N, M, n)\)
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摘要：定义 \(P(X = k) = q^{k - 1}p, \quad k = 1,2,..., \ 0 < p < 1, \ q = 1 - p,\) 记为 \(X \sim G(p)\). 期望 \(EX = \frac{1}{p}.\) 证明 $$EX = \sum_{\infty }kq{k -
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