Теория вероятностей и математическая статистика. Блатов И.А - 278 стр.

12.         P A1  A2   P A1   P A2 / А1  вероятность
произведения зависимых событий
13.                                                
            P A  1  P A1  P A 2   P A n  1  q1  q2   qn
вероятность появления хотя                           бы   одного    из   событий,
независимых в совокупности
                           P H i   P  A H i 
14.         PH i A                                 формула Бейеса
                                  P A
                    is
15.         P A   PH i   PA H i              полная         вероятность
                    i 1
события A
16.         F x   P X  x              функция          распределения    F(x)
случайной величины X
         0                                 x  x1
         P                                 x1  x  x2
          1
         
          P  P2                           x2  x  x3
F x    1
         
          P1  P2    Pn 1              xn 1  x  xn
         
         1
                                           x  xn
                               is
17.         x  М  X    xi  pxi                математическое
                               i 1
ожидание дискретной случайной величины

                                       
                                              is
18.         D X   M x  mx 2   xi  mx 2  pxi  дисперсия
                                              i 1
дискретной случайной величины
19.         D X  Y   D X   DY                         дисперсия     суммы
двух независимых случайных величин
20.         D X  Y   D X   DY      дисперсия
разности двух независимых случайных величин
21.    M  X  Y   M  X   M Y  математическое
ожидание суммы двух случайных величин

      278