P(A)={<a,a>,<a,b>,<b,a>,<b,b>}

P(A)*A={<<a,a>,a>,<<a,b>,a>,<<b,a>,a>,<<b,b>,a>,<<a,a>,b>,<<a,b>,b>,<<b,a>,b>,<<b,b>,b>}

对于任意事件P(AB)=P(A)-P(A非B) P(AB)=P(B)-P(非AB) 

若A与B相互独立 P(AB)=P(A)P(B)

当P(A)>0 P(AB)=P(A)P(B|A)

当P(B)>0 P(AB)=P(B)P(A|B)

扩展资料

P(A/B)=P(AB)/P(B) P(B/A)=P(AB)/P(A) 关键是求P(AB)

如果A和B相互独立，P(AB)=P(A)*P(B)

不独立的话，如果再有一个P(A+B)是已知的话 就能通过P(A+B)=P(A)+P(B)-P(AB)求出。

逆累积分布函数,累积分布函数及python实现
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python中scipy中的cdf函数怎么应用?
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如何用python求出某已知正态分布的概率密度
算出平均值和标准差μ、σ，代入正态分布密度函数表达式：f(x) = exp{-(x-μ)2\/2σ2}\/[√(2π)σ]给定x值,即可算出f值。

如何用python求出某已知正态分布的概率密度
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MCS:连续随机变量——均匀分布和指数分布
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python与统计学之:正态分布
首先，介绍了如何生成正态分布的随机数，并解释了概率密度函数(pdf)和累积分布函数(cdf)的定义与计算。接着，讲述了百分点函数(PPF)作为累积分布函数的逆函数在确定概率值对应数值点的作用。对于数据的正态性检验，文章提到了三种方法：KS检验、normaltest和Shapiro-Wilk test，通过p-value来判断数据是否...

如何在Python中实现这五类强大的概率分布
离散概率分布也称为概率质量函数（probability mass function）。离散概率分布的例子有伯努利分布（Bernoulli distribution）、二项分布（binomial distribution）、泊松分布（Poisson distribution）和几何分布（geometric distribution）等。连续概率分布也称为概率密度函数（probability density function），它们是具有...

Python之概率论(基本概念,二项分布,泊松分布,正态分布)
均匀分布是概率论和统计学中常见的一种概率分布。在均匀分布中，所有可能的取值具有相等的概率密度，也就是说，每个取值的概率是相等的。在一维均匀分布中，取值范围被定义为[a, b]，其中a和b是区间的上下界。在这个区间内，每个取值的概率密度函数是常数，即概率密度函数在[a, b]区间内的取值为1 ...

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