毕业论文全概率计算公式

条件概率：

条件概率：已知事件B出现的条件下A出现的概率，称为条件概率，记作：P(A|B)

条件概率计算公式：

当P(A)>0，P(B|A)=P(AB)/P(A)

当P(B)>0，P(A|B)=P(AB)/P(B)

乘法公式：

P(AB)=P(A)×P(B|A)=P(B)×P(A|B)

推广：P(ABC)=P(A)P(B|A)P(C|AB)

全概率公式：

设：若事件A1，A2，…，An互不相容，且A1+A2+…+An=Ω，则称A1，A2，…，An构成一个完备事件组。

概率算法：概率算法的一个基本特征是，对所求问题的同一实例用同一概率算法求解两次可能得到完全不同的效果。

随机数在概率算法设计中扮演着十分重要的角色。在现实计算机上无法产生真正的随机数，因此在概率算法中使用的随机数都是一定程度上随机的，即伪随机数。

概率公式

P(A)=构成事件A样本数目整个样本空间S的样本数目P(A)=构成事件A样本数目整个样本空间S的样本数目。

公理1：0≤P(A)≤10≤P(A)≤1既P（A）是一个0到1之间的非负实数。

公理2：P(S)=1P(S)=1整个样本空间的概率值为1。

公理3：P(A⋃B)=P(A)+P(B)P(A⋃B)=P(A)+P(B)如果AB互斥。

定理1：（互补法则）：P(A¯¯¯¯)=1−P(A)P(A¯)=1−P(A)。

定理2：P(∅∅）＝0。

定理3：P(A1⋂A2…⋂An)=∑nj=1P(Aj)P(A1⋂A2…⋂An)=∑j=1nP(Aj)。

定理4：P(A∖B)=P(A)−P(A⋂B)(P(A∖B)A−B，也就是AB是差集关系）P(A∖B)=P(A)−P(A⋂B)(P(A∖B)A−B，也就是AB是差集关系）。

定理5：P(A⋃B)=P(A)+P(B)−P(A⋂B)P(A⋃B)=P(A)+P(B)−P(A⋂B)。

定理6：P(A⋂B)=P(A)×P(B|A)=P(B)×P(A|B)(P(B|A)表示在B发生的情况下发生A的概率）。P(A⋂B)=P(A)×P(B|A)=P(B)×P(A|B)(P(B|A)表示在B发生的情况下发生A的概率）。

定理7：P(A⋂B)=P(A)×P(B)P(A⋂B)=P(A)×P(B)。

贝叶斯公式：P(A|B)=P(B|A)×P(A)P(B)P(A|B)=P(B|A)×P(A)P(B)。

全概率公式：P(B)=∑ni=1P(Ai)×P(B|Ai)P(B)=∑i=1nP(Ai)×P(B|Ai)。

期望：E(x)=∑ni=1P(xi)×xi。

概率的基本公式大全：

1、条件概率：P(B|A)=P(AB)/P(A)；

2、贝叶斯公式：P(Bi|A)=P(A|Bi)P(Bi)/∑nj=1P(A|Bj)P(Bj)；

3、全概率公式：P(A)=P(A|B1)P(B1)+P(A|B2)P(B2)+...+P(A|Bn)P(Bn)；

4、乘法定理：P(AB)=P(B|A)P(A)

《概率论与数理统计》内容包括初等概率计算、随机变量及其分布、数字特征、多维随机向量、极限定理、统计学基本概念、点估计与区间估计、假设检验、回归相关分析、方差分析等。书中选入了部分在理论和应用上重要，但一般认为超出本课程范围的材料，以备教者和学者选择。

《概率论与数理统计》着重基本概念的阐释，同时，在设定的数学程度内，力求做到论述严谨。书中精选了百余道习题，并在书末附有提示与解答。《概率论与数理统计》可作为高等学校理工科非数学系的概率统计课程教材，也可供具有相当数学准备（初等微积分及少量矩阵知识）的读者自修之用。