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概率论与数理统计公式
【概率论与数理统计公式】概率论与数理统计是研究随机现象规律的数学分支，涉及大量核心公式。以下是对主要公式的总结：
| 类别 | 公式名称 | 公式表达 | |
| 概率基础 | 加法公式 | $ P(A \cup B) = P(A) + P(B) $ | |
| 乘法公式 | $ P(A \cap B) = P(A)P(B | A) $ | |
| 随机变量 | 数学期望 | $ E(X) = \sum x_i P(X=x_i) $ | |
| 方差 | $ Var(X) = E(X^2) - [E(X)]^2 $ | ||
| 统计推断 | 置信区间（均值） | $ \bar{x} \pm z_{\alpha/2} \frac{\sigma}{\sqrt{n}} $ | |
| 假设检验（Z检验） | $ Z = \frac{\bar{x} - \mu}{\sigma/\sqrt{n}} $ |
以上公式为概率与统计分析提供了理论依据，广泛应用于数据分析、风险评估等领域。掌握这些公式有助于提高实际问题的解决能力。
以上就是【概率论与数理统计公式】相关内容，希望对您有所帮助。
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