基本概念回顧
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樣本空間：隨機試驗可能產(chǎn)生所有結果組成的集合侥猬。以屬性為坐標軸張成多維空間。一般標記為
注意：所有不同的屬性都應該對應一個維度捐韩。例如退唠，使用一個均勻和一個不均勻的骰子，雖然它們能骰出的數(shù)字都屬于{1荤胁，2瞧预，3，4寨蹋，5松蒜，6}，但樣本空間還需要標注它們骰子的類型已旧，所以最終空間應當記作：{均勻秸苗，不均勻}{1,2,3,4,5,6}, 有十六個元素。
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隨機變量(Random variable, RV)：將樣本空間映射到數(shù)值上的函數(shù)运褪，一般記作
惊楼。
分類：a）連續(xù)隨機變量；b）離散隨機變量秸讹；c）混合型隨機變量
連續(xù)隨機變量是在實數(shù)域內(nèi)處處連續(xù)的檀咙；離散隨機變量則是只有在某些特定取值時有發(fā)生的可能性；而如果一個變量既非連續(xù)也非離散璃诀，則稱為混合型弧可。 -
概率密度函數(shù)(Probability density function, PDF)：表征連續(xù)隨機變量一個結果附近的概率。
性質(zhì)：
a)但這并不代表
是不可能事件劣欢！
b) - 概率質(zhì)量函數(shù)(Probability mass function, PMF)：表征離散隨機變量一個結果發(fā)生的概率棕诵。結果應當為有限個。
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累計分布函數(shù)(Cumulated distribution function, CDF)：
性質(zhì)：
a)凿将，
b)
c)
對于連續(xù)的隨機變量校套，。
對于離散的隨機變量牧抵， -
條件概率：在事件
發(fā)生的前提下事件
發(fā)生的概率笛匙。
貝葉斯公式(Bayes)：
