概率论基础知识（Probability Theory）
概率（Probability）：事件发生的可能性的数值度量。
组合（Combination）：从n项中选取r项的组合数，不考虑排列顺序。组合计数法则：
。
排列（Permutation）：从n项中选取r项的组合数，考虑排列顺序。排列计数法则：
。
贝叶斯定理（Bayes's Theorem）：获取新信息后对概率进行修正的一种方法。先验概率--->新信息--->应用贝叶斯定理--->后验概率。具体请见：贝叶斯定理推导（Bayes's Theorem）。
离散型概率分布（Discrete Probability Distribution）：伯努利分布，二项分布，泊松分布，几何分布，超几何分布，多项分布
连续型概率分布（Continous Probability Distribution）：指数分布，正态分布，均匀分布
抽样概率分布（Sampling Probability Distribution）：t分布，卡方分布，F分布
常见的概率分布类型（一）（Probability Distribution I）
常见的概率分布类型（二）（Probability Distribution II）
概率质量函数 (Probability Mass Function，pmf)：离散随机变量在各特定取值上的概率。
概率密度函数（Probability Density Function，pdf）：连续随机变量在一定区间内取值的概率， 不直接给出概率值，曲线下的面积才是概率，需要通过对这段区间进行积分来求。
（注：曲线下单个点的面积为0，所以连续随机变量取某一特定值的概率是0。）
累积分布函数（Cumulative Distribution Function，CDF）：对于离散分布，cdf可以通过定义得到，而其函数形状应该是阶梯状的；对连续函数，是所有小于等于a的值出现概率的和，即F(a)=P(x<=a)，可以通过对概率密度函数积分得到。
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