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概率论学科大图景
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一定条件下，成为
对数正态分布
典型分布函数
计算过程用到
焦点问题：概率论学科大图景
连续随机变量​​
一定条件下，合起来成为
累积概率分布函数​​
等价于
​​-代数
已知各阶矩（关联函数）
线性代数
离散随机变量​​
等价于
基于
指数分布
概率密度分布函数​​
正态分布
复合随机事件
​​
基于等概率事件的古典概型
用数学语言，也就是
描述概率性的世界或者说从概率的角度来描述世界（概率描述）
包含
给定一个对象的一个现象，也就是一群可能的状态，
考虑各种可能的静态的或者动态演化的都可以，
用什么样的分布函数描述它的可能状态，
有了分布函数以后是否可以（存在性）以及如何（计算）得到
关于这个对象的任意时刻的关于这个系统的测量和判断的结果的
哪些在什么程度上可靠的推断
用于
提供
分为
包含
概率论（不应该在图上重复）
从​​到​​的映射​​
独立事件概率相乘
基于
概率论
也就是
归纳法
概率特征函数
Kolmogorov概率三元体
包含
用于理解
包含
Poisson分布
概率空间
统计学
概率论核心定理
测度论
满足
导出具有特殊意义的
Monte Carlo
中心极限定理
系综、轨道及其关系
给定​​或者​​的生成机制​​，
得到​​（也可以直接给出​​），
得到关于​​的
一个判断​​（例如​​，​​）
正确的可能性​​
整体称为
包含
统计推理和推断
概率思维
集合
数学结构
随机变量​​
微积分
条件概率和Bayesian公式
大数定律
解决或者说为解决提供基础
发展自
基本随机事件​​
映射
互斥事件的可列可加性
合起来成为
用于解决
推出
99%