统计符号

概率和统计符号表和定义。

概率统计符号表

符号 符号名称 含义/定义
PA 概率函数 事件A的可能性 PA)= 0.5
P 事件相交的概率 事件A和B的概率 P)= 0.5
P 事件联合的可能性 事件A或B的概率 P)= 0.5
PA | B 条件概率函数 给定事件B发生事件A的概率 PA | B)= 0.3
fx 概率密度函数(pdf) P一个Xb)= ∫˚FXDX  
Fx 累积分布函数(cdf) ˚FX)= PXX  
μ 人口均值 人口价值​​平均值 μ = 10
EX 期望值 随机变量X的期望值 EX)= 10
EX | Y 有条件的期望 给定Y的随机变量X的期望值 EX | Y = 2)= 5
varX 方差 随机变量X的方差 变量X)= 4
σ 2 方差 总体价值方差 σ 2 = 4
标准X 标准偏差 随机变量X的标准差 标准X)= 2
σ X 标准偏差 随机变量X的标准偏差值 σ X = 2
中位符号 中位数 随机变量x的中间值 例
covXY 协方差 随机变量X和Y的协方差 covX,Y)= 4
corrXY 相关性 随机变量X和Y的相关性 corrX,Y)= 0.6
ρ Xÿ 相关性 随机变量X和Y的相关性 ρ Xÿ = 0.6
总结 求和-系列范围内所有值的总和 例
∑∑ 双重求和 双重求和 例
模式 人口中最常出现的价值  
先生 中档 MR =(x最大值+ x最小值)/ 2  
Md 样本中位数 一半的人口低于此值  
1 较低/第一四分位数 25%的人口低于此值  
2 中位数/秒四分位数 50%的人口低于此值=样本中位数  
3 高四分之三 75%的人口低于此值  
x 样本平均值 平均值/算术平均值 x =(2 + 5 + 9)/ 3 = 5.333
s 2 样本方差 总体样本方差估计量 s 2 = 4
s 样品标准偏差 总体样本标准差估计量 s = 2
ž X 标准分数 z x =(x - x)/ s x  
X X的分布 随机变量X的分布 XÑ(0,3)
Ñμσ 2 正态分布 高斯分布 XÑ(0,3)
Uab 均匀分布 a,b范围内的概率相等  XÙ(0,3)
exp(λ) 指数分布 ˚FX=λE - λxX ≥0  
伽玛c,λ) 伽马分布 ˚FX=λCX C-1 ë - λx /Γ(ç),X ≥0  
χ 2ķ 卡方分布 fx= x k / 2-1 e - x / 2 /(2 k / 2Γ(k / 2))  
Fk 1,k 2 F分布    
Binnp 二项分布 fk= n C k p k(1 -pnk  
泊松(λ) 泊松分布 ˚Fķķ ë - λ / ķ  
几何p 几何分布 fk= p(1 -pk  
HGNKn 超几何分布    
伯尔尼p 伯努利分布    

组合符号

符号 符号名称 含义/定义
n 阶乘 n!=1⋅2⋅3⋅...⋅ ñ 5!=1⋅2⋅3⋅4⋅5= 120
Ñ P ķ 排列 _ {n} P_ {k} = \ frac {n!} {(nk)!} 5 P 3 = 5!/(5-3)!= 60
Ñ Ç ķ

 

组合

组合 _ {n} C_ {k} = \ binom {n} {k} = \ frac {n!} {k!(nk)!} 5 C 3 = 5!/ [3!(5-3)!] = 10

 

设置符号►

 


也可以看看

数学符号
快速表格