概率公式

Pr(B)= ∫{负无穷～正无穷} PX|Y(B|y)*fY(y) dy百度不太好打公式，那个“X|Y”和“Y”其实是P和f的下标。

看看书好了，这个东东我也快考了。。。

排列符号

这样想：AB都发生的概率就是B发生的概率乘以B发生的情况下A发生的概率，即就是P(A|B)*P(B)=P(AB)其实也等于P(B|A)*P(A)所以P(A|B)=P(AB)/P(B)，P(B|A)=P(AB)/P(A)只要想通就好了！！

AB上面加一个横杠表示该事件不发生的概率。求出事件发生的概率后用1减去事件发生的概率即可。1、先求P(A∩B)根据之前条件概率公式的变形：P(A∩B) = P(A) × P(B|A)。2、再求P(B)事件B有两种发生方式：与事件A一起发生，不与事件A一起发生。即可以利用下式求出P(B)：P(B) = P(A∩B) + P(A′∩B)。加法法则：定理：设A、B是互不相容事件（AB=φ），则：P（A∪B）=P（A）+P（B）-P（AB）推论1：设A1、 A2、…、 An互不相容，则：P(A1+A2+...+ An)= P(A1) +P(A2) +…+ P(An)推论2：设A1、 A2、…、 An构成完备事件组，则：P(A1+A2+...+An)=1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)。

P(x>5 | x>3) = P(x >5,x>3) / P(x>3) = P(x>5) / P(x>3). 而P(x>3) = p(x)在[0,3]之间的积分,P(x>5) = p(x)在[0,5]之间的积分.计算得到下面结果 P(x>3) = 1-e^(-3),P(x>5) = 1-e^(-5). 所以所求条件概率的最终结果为 (1-e^(-5)) / (1-e^(-3)).

二项分布概率公式的理解是n是试验次数，X表示随机试验的结果，k是指定事件发生的次数，p是指定事件在一次试验中发生的概率，二项分布是由伯努利提出的概念，指的是重复n次独立的伯努利试验。在概率论和统计学中，二项分布是n个独立的成功/失败试验中成功的次数的离散概率分布，其中每次试验的成功概率为p。一般的二项分布是n次独立的伯努利试验的和。它的期望值和方差分别等于每次单独试验的期望值和方差的和。

二项分布概率公式：P（X=k）=C（n，k）（p^k）*（1-p）^（n-k）。在n次独立重复的伯努利试验中，设每次试验中事件A发生的概率为p。用X表示n重伯努利试验中事件A发生的次数，则X的可能取值为0，1，…，n，且对每一个k（0≤k≤n），事件{X=k}即为“n次试验中事件A恰好发生k次”，随机变量X的离散概率分布即为二项分布。概率，亦称“或然率”，它是反映随机事件出现的可能性（likelihood）大小。随机事件是指在相同条件下，可能出现也可能不出现的事件。例如，从一批有正品和次品的商品中，随意抽取一件，“抽得的是正品”就是一个随机事件。设对某一随机现象进行了n次试验与观察，其中A事件出现了m次，即其出现的频率为m/n。经过大量反复试验，常有m/n越来越接近于某个确定的常数（此论断证明详见伯努利大数定律）。该常数即为事件A出现的概率，常用P（A）表示。

12粒围棋子从中任取3粒的总数是C(12,3)取到3粒的都是白子的情况是C(8,3)∴概率 C(8,3)P=——————=14/55 C(12,3) 附：排列、组合公式排列：从n个不同的元素中取m(m≤n)个元素，按照一定的顺序排成一排，叫做从n个不同的元素中取m个元素的排列。 排列数：从n个不同的元素中取m(m≤n)个元素的所有排列的个数，叫做从n个不同元素中取出m个元素的排列数，记为Anm 排列公式：A(n,m)=n*(n-1)*.....(n-m+1) A(n,m)=n!/(n-m)!组合：从n个不同的元素中，任取m(m≤n)个元素并成一组，叫做从n个不同的元素中取m个元素的组合。 组合数：从n个不同的元素中取m(m≤n)个元素的所有组合的个数，叫做从n个不同元素中取出m个元素的组合数，记为Cnm 组合公式：C(n,m)=A(n,m)/m!=n!/(m!*(n-m)!) C(n,m)=C(n,n-m)求采纳为满意回答。

概率公式是：P(A∪B)=P(A)+P(B)－P(AB)。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)≤1既P（A）是一个0到1之间的非负实数。公理2：P(S)=1整个样本空间的概率值为1。公理3：P(A⋃B)=P(A)+P(B)如果AB互斥。定理1：(互补法则)：P(A¯¯¯¯)=1−P(A)。定理2：P(∅)=0。定理3：P(A1⋂A2…⋂An)=∑nj=1P(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)。定理5：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)。定理7：P(A⋂B)=P(A)×P(B)。贝叶斯公式：P(A|B)=P(B|A)×P(A)P(B)。全概率公式：P(B)=∑ni=1P(Ai)×P(B|Ai)。期望：E(x)=∑ni=1P(xi)×xi。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)；P(AB)=P(A)×P(B|A)=P(B)×P(A|B)；推广：P(ABC)=P(A)P(B|A)P(C|AB)。

概率公式：P(A∪B)=P(A)+P(B)－P(AB)。定理：设A、B是互不相容事件（AB=φ），则：P（A∪B）=P（A）+P（B）-P（AB）。推论1：设A1、 A2、…、 An互不相容，则：P(A1+A2+...+ An)= P(A1) +P(A2) +…+ P(An)。推论2：设A1、 A2、…、 An构成完备事件组，则：P(A1+A2+...+An)=1。相关如下条件概率：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)；P(AB)=P(A)×P(B|A)=P(B)×P(A|B)；推广：P(ABC)=P(A)P(B|A)P(C|AB)。

P{X=k}=λ^k/(k!e^λ) k=0，1，2…k代表的是变量的值。泊松分布，也就是Poisson分布，是一种统计与概率学里常见到的离散概率分布。其概率函数为：P{X=k}=λ^k/(k!e^λ) k=0，1，2…k代表的是变量的值。譬如说X的值可以等于0，1，5，6这么四个值，那么久可以分别求：P{X=0} P{X=1} P{X=5} P{X=6}。泊松分布的参数λ是单位时间(或单位面积)内随机事件的平均发生次数。 泊松分布适合于描述单位时间内随机事件发生的次数。相关介绍：泊松分布（Poisson distribution），台译卜瓦松分布（法语：loi de Poisson，英语：Poisson distribution，译名有泊松分布、普阿松分布、卜瓦松分布、布瓦松分布、布阿松分布、波以松分布、卜氏分配等），是一种统计与概率学里常见到的离散机率分布。泊松分布是以18～19 世纪的法国数学家西莫恩·德尼·泊松（Siméon-Denis Poisson）命名的，他在1838年时发表。这个分布在更早些时候由贝努里家族的一个人描述过。在实际事例中，当一个随机事件，例如某电话交换台收到的呼叫、来到某公共汽车站的乘客、某放射性物质发射出的粒子、显微镜下某区域中的白血球等等，以固定的平均瞬时速率λ（或称密度）随机且独立地出现时，那么这个事件在单位时间（面积或体积）内出现的次数或个数就近似地服从泊松分布P(λ)。因此，泊松分布在管理科学、运筹学以及自然科学的某些问题中都占有重要的地位。（在早期学界认为人类行为是服从泊松分布，2005年在nature上发表的文章揭示了人类行为具有高度非均匀性。）

泊松分布的概率公式：P{X=k}=(λ^k/k!)*[e^(-λ)]，k=0、1、2…。x表示一段时间内事件发生的次数，λ表示一段时间内事件发生的平均次数。当一个事件的发生满足以下条件时，可以认为这个事件在某一固定时间段内的发生次数满足柏松分布。泊松分布适合于描述单位时间内随机事件发生的次数。泊松分布是最重要的离散分布之一，它多出现在当X表示在一定的时间或空间内出现的事件个数这种场合。

泊松分布的公式为：P(k)=(λ^k)*(e^(-λ))/k!。Poisson分布，是一种统计与概率学里常见到的离散概率分布，由法国数学家西莫恩·德尼·泊松（Siméon-Denis Poisson）在1838年时发表。相关信息：泊松分布是最重要的离散分布之一，它多出现在当X表示在一定的时间或空间内出现的事件个数这种场合。在一定时间内某交通路口所发生的事故个数，是一个典型的例子。泊松分布在管理科学、运筹学以及自然科学的某些问题中都占有重要的地位。（在早期学界认为人类行为是服从泊松分布，2005年在nature上发表的文章揭示了人类行为具有高度非均匀性。）

1. 条件概率是指在事件B发生的条件下，事件a发生的概率。条件概率表示为P (a | b)，读作“b发生的条件下a发生的概率”。如果只有两个事件a和B，那么p (a | B) =p (AB) /p (B)。 2. 式中，P (AB)为事件AB的联合概率，P (a | b)为条件概率，表示条件b下a发生的概率，P (b)为事件b发生的概率。

在A发生的条件下,B发生的条件概率 P(B|A)=P(AB)/P(A) => P(AB)=P(A)*P(B|A) 扩展：P(ABC)=P(A)*P(B|C)*P(C|AB)

你也学这个吗？我刚学完...而且这门考得最差，但我应该会....条件概率公式是P（A/B）=P（AB）/P（B）也就是AB的概率除以B的概率。B的概率是（事件-0.5）+（事件0）+（事件0.5）+（事件1）的概率等于0.9，事件AB表示A和B同时发生，也就是x0.25，概率就是0.3+0.2=0.5，二者一比不就是5/9~~Do you understand？

概率公式是：P(A∪B)=P(A)+P(B)－P(AB)。定理：设A、B是互不相容事件（AB=φ），则：P（A∪B）=P（A）+P（B）-P（AB）。推论1：设A1、 A2、…、 An互不相容，则：P(A1+A2+...+ An)= P(A1) +P(A2) +…+ P(An)。推论2：设A1、 A2、…、 An构成完备事件组，则：P(A1+A2+...+An)=1。相关信息条件概率：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)。P(AB)=P(A)×P(B|A)=P(B)×P(A|B)。推广：P(ABC)=P(A)P(B|A)P(C|AB)。

条件概率与无条件概率之间的区别可以用一个“顺序”来解释。你举的这个例子就是一个条件概率，因为是先一，二两次是次品，然后第三次是正品。所以就是求在一二两次是次品的条件下，第三次是正品的概率。倘若题目是求第三次是正品的概率，那么就不是条件概率了。

条件概率公式是：公式中P(AB)为事件AB的联合概率，P(A|B)为条件概率，表示在B条件下A的概率，P(B)为事件B的概率。如果事件B的概率 P(B) > 0，那么Q(A) = P(A | B) 在所有事件A上所定义的函数 Q 就是概率测度。 如果 P(B) = 0，P(A | B) 没有定义，条件概率可以用决策树进行计算。扩展资料：边缘概率是某个事件发生的概率，而与其它事件无关。边缘概率是这样得到的：在联合概率中，把最终结果中不需要的那些事件合并成其事件的全概率而消失（对离散随机变量用求和得全概率，对连续随机变量用积分得全概率）。这称为边缘化（marginalization）。A的边缘概率表示为P(A)，B的边缘概率表示为P(B)。需要注意的是，在这些定义中A与B之间不一定有因果或者时间顺序关系。A可能会先于B发生，也可能相反，也可能二者同时发生。A可能会导致B的发生，也可能相反，也可能二者之间根本就没有因果关系。例如考虑一些可能是新的信息的概率条件性可以通过贝叶斯定理实现。

哪个这么无聊，苹果不吃当然坏掉啦

1、条件概率是指事件A在事件B发生的条件下发生的概率。条件概率表示为：P（A|B），读作“A在B发生的条件下发生的概率”。若只有两个事件A，B，那么，P（A|B）=P（AB）/P（B）。2、公式中P(AB)为事件AB的联合概率，P(A|B)为条件概率，表示在B条件下A的概率，P(B)为事件B的概率。

P(A|B) = P(AB)/P(B)当P(A)和P(B)不相关时，P(AB)=P(A)*P(B)；当P(A)和P(B)相关时，P(AB)=P(A|B)/P(B)或者P(AB)=P(B|A)/P(A)。P(A|B)——在 B 条件下 A 的概率。即事件A 在另外一个事件 B 已经发生条件下的发生概率。P(AB)——事件A、 B同时发生的概率，即联合概率。联合概率表示两个事件共同发生的概率。A 与 B 的联合概率表示为 P(AB) 或者 P(A,B)。当且仅当A与B满足P(A∩B)=0且P(A)≠0，P(B)≠0的时候，A与B是互斥的。因此，P(A|B)=0P(B|A)=0换句话说，如果B已经发生，由于A不能和B在同一场合下发生，那么A发生的概率为零；同样，如果A已经发生，那么B发生的概率为零。以上内容参考：百度百科-条件概率

当A,B,C,D各自独立时，P(ABCD)=P(A)XP(B)XP(C)XP(D)

可以参看大学教材《概率论与数理统计》

P(AB)=1/12。因为p(a∪b)=p(a)+p(b)-p(ab)，所以p(b)=p(a∪b)+p(ab)-p(a)=1/2+1/4-1/3=5/12；P(B|A)=P(AB)/P(A)=1/3 故得P(AB)=1/12；P(A|B)=P(AB)/P(B)=1/2；故得P(B)=1/6；P(A∪B)=P(A)+P(B)-P(AB)=1/4+1/6-1/12=1/3。P(AB)是两个相互独立事件同时发生的概率，等于每个事件发生的概率的积，即P(A•B)=P(A)•P(B)。P(A·B)，中间的点乘一般是不省略的，以表示是两个事件，而不是事件AB（一个事件）。P(A·B)表示事件A与事件B同时发生的概率，之所以用这种记法，是因为研究事件A与事件B同时发生的情况时，最常遇见的情形是A与B无关或相互独立，此种情形下有P(A·B)=P(A)·P(B)，可以看出这种记法很简洁、易记。应当注意的是，考试中P(A·B)=P(A)·P(B)是一般是不成立的，即A、B不独立，这时往往要用全概公式。条件概率公式：P(A|B) = P(AB)/P(B)P(A|B)——在 B 条件下 A 的概率。即事件A 在另外一个事件 B 已经发生条件下的发生概率。P(AB)——事件A、 B同时发生的概率，即联合概率。联合概率表示两个事件共同发生的概率。A 与 B 的联合概率表示为 P(AB) 或者 P(A,B)。P(B)——事件B发生的概率。条件概率　示例：就是事件A 在另外一个事件 B 已经发生条件下的发生概率。条件概率表示为 P(A|B)，读作“在 B 条件下 A 的概率”。