【摘要】：加法定理：两个互不相容事件A. B之和的概率，等于两个互不相容事件概率之和。
(1/7) 概率
1. 推断统计：从样本出发来推断总体分布。推断统计是统计分析的核心。
2. 概率：又称或然性、几率，是表明随机事件出现可能性的客观指标。
3. 后验概率、先验概率：
（1）后验概率：又称统计概率，对随机事件进行多次观测时，当观测次数趋于无穷，某一事件出现的次数和观测次数的比值趋于一个恒定值。
（2）先验概率：又称古典概率，当观测的每一种可能结果是已知有限的，而且出现的可能性相等，可以直接得到真实概率而不是估计值。
4. 当观测次数足够多，后验概率会趋于先验概率
5. 概率的基本性质：
（1）公理1：任何一个随机事件A的概率都是非负的。
（2）公理2：在一定条件下必然发生的事件，即必然事件的概率为1。
（3）公理3：在一定条件下必然不发生的事件，即不可能事件的概率为0。
（4）0 ≤ P(A) ≤ 1
（5）加法定理：两个互不相容事件A. B之和的概率，等于两个互不相容事件概率之和。P(A + B) = P(A) + P(B)
（6）乘法定理：两个独立事件同时发生的概率，等于两个独立事件各自发生概率的乘积。P(A•B) = P(A)•P(B)
6. 概率分布：对随机变量取值的概率情况用数学函数进行描述。
7. 离散分布：随机变量只取孤立的数值。二项分布、泊松分布、超几何分布等。
8. 连续分布：随机变量是连续范围中的数值。正态分布、指数分布、威布尔分布等。
9. 经验分布：根据观测获得的数据得出的次数分布或相对频率分布。
10. 理论分布：数学模型或通过数学模型计算出的总体次数分布。
11. 基本随机变量分布：二项分布、正态分布。 12. 抽样分布：样本统计量的理论分布。
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