)p(2)+...+p(a|)p()。这是一种分解。然后其逆运算就是贝叶斯定理bays'rul，考虑的是发生特定事件的前提下，其他事件发生的概率即p(j|a)=p(ja)/p(a)=p(a|j)*p(j)/∑p(a|i)*p(i)。这些事件的变换就可以形成复杂的关系，能够对应与现实发生的特定事件。

3概率独立性：a跟b这两个事件同时发生的概率等于它们个别发生的概率相乘，则a跟b是独立的事件，即彼此不受影响。或者在一个事件发生情况之下与另外这个事件会发生的概率跟该那个事件没有发生的概率相等。

温伯格遗传平衡就是基于遗传因子a和a的基因频率与其形成的基因型频率（aa，aa，aa）的关系:p（aa）:p（aa）:p（aa）=p（a）^2:2p（a）p（a）:p（a）^2.

概率计算：1拆解为简单的基本事件，概率相乘再加和。2组合排列3实验的方法，蒙特卡洛算法就是基于这个原理的，能够把复杂的概率运算简化为大规模的实验得出的统计数据，即频率=概率。

二项式定理，其系数对应于可能的发生情况数。

4随机变量本质上是函数，有连续和离散随机变量，前者是有限的或者可数的无穷多个变量，后者是不可数无穷多个变量。这是通过构造的方法得到的结论，总可以找到一个数字是特定算法数不到的。

比较集合的大小其实是通过对应关系来进行的，如奇数集合和偶数集合和整数集合是等势的，对于集合的每一个元素都能够找到其他集合的对应元素即一对一的映射，如一个线段上跟一个平面上的点是一样多。

累积分布函数df，用于计算随机变量值会落在某个范围的概率：离散的随机变量的df就是各种可能性的加和，连续的随机变量的df就是求该函数在特定区间的面积

概率质量函数pf（只有离散的随机变量才有）

概率分布：伯努利几率分布；二项分布

5

离散概率分布

连续的概率分布

几何概率分布

泊松分布（的-λ次方乘上x阶乘分之λ的x次方），二项分布的近似（取x乘上p的x次方再乘上1-p的-x次方）

正态分布是进一步的近似。

概率密度函数（从pdf到df就是积分，从df到pdf就是微分），类似高维量的提取
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