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摘要： 這篇筆記記錄了隨機向量的函數的分布，在離散型隨機向量函數的內容中簡單介紹了解題思路，在連續型隨機向量內容中推導了卷積公式，最后簡單地記錄了一些公式。 閱讀全文

摘要： 這篇筆記記錄了離散型和連續型的條件分布的公式，以及獨立性的判斷公式。 閱讀全文

摘要： 這篇筆記記錄了隨機向量的相關知識點。主要是記錄了二維隨機向量，分布函數，密度函數，均勻分布，二元正態分布這些知識點。 閱讀全文

摘要： 這篇筆記介紹了隨機變量的分布與隨機變量函數的分布之間的關系，主要討論的是簡單的線性函數。 閱讀全文

摘要： 這篇筆記記錄了常用的連續型分布，主要篇幅在于正態分布的相關知識點。 閱讀全文

摘要： 這篇筆記介紹了常用的離散型分布，其中包含分布的定義、數學期望和方差的公式和參考圖像，最后包含了泊松定理的證明。 閱讀全文

摘要： 數學期望可以簡單概括為(變量的值x概率)的和式，根據上文中連續型隨機變量的數學期望的推導過程，f(x)屬于概率的部分，而隨機變量函數其實只改變了變量的值這一部分，所以只將式子前面的x改為g(x). 閱讀全文

摘要： 這篇筆記主要記錄了隨機變量和分布函數的相關概念以及對一些公式進行簡單的理解說明。 閱讀全文

摘要： 如果一個事件$B$發生與否對另一個事件$A$發生的概率沒有任何影響，則P(A|B)=P(A) 其中，P(B)>0，稱A獨立于B. 對稱的，如果P(B|A)=P(B),P(A)>0則稱B獨立于A. 綜合起來，如果：P(AB)=P(A)P(B) (其中P(A)>0,P(B)>0)，則稱A與B相互獨立，簡稱A與B獨立。 閱讀全文

摘要： 1.4 條件概率 條件概率 樣本空間$\Omega$ 事件$A,B$ $P(B)>0$ 在事件$B$已經發生的前提條件下，事件$A$發生的概率稱為A對B的條件概率：$P(A|B)$. 通常，$P(A)$為無條件概率，對應的樣本空間為$\Omega$。 而條件概率$P(A|B)$對應的樣本空間為$B$ 閱讀全文