Danh sách tổng thể các ký hiệu và tín hiệu toán học – ý nghĩa và ví dụ .
Biểu tượng Tên ký hiệu Ý nghĩa / định nghĩa Thí dụ
P ( A ) hàm xác suất xác suất của sự kiện AP ( A ) = 0,5
P ( A ⋂ B ) xác suất các sự kiện giao nhau xác suất của các sự kiện A và BP ( A ⋂ B ) = 0,5
Bạn đang đọc: Danh sách ký hiệu toán học (+,P ( A ⋃ B ) xác suất của sự kết hợp xác suất của các sự kiện A hoặc BP ( A ⋃ B ) = 0,5
P ( A | B ) hàm xác suất có điều kiện xác suất của sự kiện A cho trước sự kiện B đã xảy raP ( A | B ) = 0,3
f ( x ) hàm mật độ xác suất (pdf)P ( a ≤ x ≤ b ) = ∫ f ( x ) dx
F ( x ) hàm phân phối tích lũy (cdf)F ( x ) = P ( X ≤ x )
μ dân số trung bình giá trị trung bình của dân sốμ = 10E ( X ) giá trị kỳ vọng giá trị kỳ vọng của biến ngẫu nhiên XE ( X ) = 10
E ( X | Y ) kỳ vọng có điều kiện giá trị kỳ vọng của biến ngẫu nhiên X cho trước YE ( X | Y = 2 ) = 5
var ( X ) phương sai phương sai của biến ngẫu nhiên Xvar ( X ) = 4
σ 2
phương sai phương sai của các giá trị dân số σ
2
Danh sách ký hiệu toán học (+, -, x, /, =, …)
= 4
std ( X ) độ lệch chuẩn độ lệch chuẩn của biến ngẫu nhiên Xstd ( X ) = 2
σ X độ lệch chuẩn giá trị độ lệch chuẩn của biến ngẫu nhiên X σ X = 2
Trung bình giá trị giữa của biến ngẫu nhiên x
cov ( X, Y ) hiệp phương sai hiệp phương sai của các biến ngẫu nhiên X và Ycov ( X, Y ) = 4
corr ( X, Y ) tương quan tương quan của các biến ngẫu nhiên X và Ycorr ( X, Y ) = 0,6
ρ X,Y tương quan tương quan của các biến ngẫu nhiên X và Y
ρ X
,
Y = 0,6
∑ sự tổng kết tổng – tổng của tất cả các giá trị trong phạm vi của chuỗi
∑∑ tổng kết kép tổng kết kép
Mo chế độ giá trị xuất hiện thường xuyên nhất trong dân số
MR tầm trungMR = ( x tối đa + x tối thiểu ) / 2
Md trung bình mẫu một nửa dân số thấp hơn giá trị này
Q 1 phần tư thấp hơn / đầu tiên 25% dân số dưới giá trị này
Q 2 trung vị / phần tư thứ hai 50% dân số thấp hơn giá trị này = trung bình của các mẫu
Q 3 phần tư trên / phần tư thứ ba 75% dân số dưới giá trị này
x
trung bình mẫu trung bình / số học trung bìnhx = (2 + 5 + 9) / 3 = 5.333
s 2 phương sai mẫu công cụ ước tính phương sai mẫu dân sốs 2 = 4
s độ lệch chuẩn mẫu mẫu dân số ước tính độ lệch chuẩns = 2
z x điểm chuẩnz x = ( x – x ) / s x
X ~ phân phối của X phân phối của biến ngẫu nhiên XX ~ N (0,3)
N ( μ, σ
2
) phân phối bình thường phân phối gaussianX ~ N (0,3)
Ư ( a, b ) phân bố đồng đều xác suất bằng nhau trong phạm vi a, b X ~ U (0,3)
exp (λ) phân phối theo cấp số nhânf ( x ) = λe – λx, x ≥0
gamma ( c, λ) phân phối gammaf ( x ) = λ cx c-1 e – λx / Γ ( c ), x ≥0
χ 2 ( k ) phân phối chi bình phươngf ( x ) = x k / 2-1 e – x / 2 / (2 k / 2 Γ ( k / 2))
F ( k 1, k 2 ) Phân phối F
Bin ( n, p ) phân phối nhị thứcf ( k ) = n C k p k (1 -p ) nk
Poisson (λ) Phân phối Poissonf ( k ) = λ k e – λ / k !
Geom ( p ) phân bố hình họcf ( k ) = p (1 -p ) k
HG ( N, K, n ) phân bố siêu hình học
Bern ( p ) Phân phối Bernoulli