一，古典概型：
1，事件的關系
2，事件的獨立及乘法公式
3，全概率公式 ：P（B）=E(1-n)P(Ai)*P(B|Ai)
完備事件組：任意2個為空集，全部事件為全集
4，貝葉斯公式：已知完備事件組，B 求B發生條件Ai代表的全概率事件組發生的概率
二、隨機概率分布的數字特征：期望及方差
1，數學期望：期望值或均值，代表分布的集中趨勢，E(X)或U
均值Mean：假設所有的權重是一致的，相加/個數；
期望Expectation：考慮到權重概念；
離散型隨機變量的計算方法：E(X)=U=
連續型隨機變量的計算放法：E(X)=U=
積分：f(x) (-無窮<x<正無窮)
微分：求導；
概率密度：連續型變量精確到1個值的概率基本為0，面積等於概率值；
2，方差：隨機變量的各可能取值偏離其均值的離差平方的均值，記作D（X）或
離散型隨機變量計算：
連續型隨機變量：
三、期望與方差的性質：
數學期望的性質：
1，常數的期望=本身,Ec=C
2，常數倍的X之數學期望E(cX)=cEX
3，任意兩個隨機變量X，Y的數據期望 E(X+Y)=EX+EY
4，若X，Y相互獨立，則E(XY)=E（X）E（Y）
5，若X，Y不相互獨立，則P(A*B)=P(A|B)P(B)=p(B|A)P(A)
方差的性質：
1，D(c)=0
2，D(cX)=c2DX
3，X，Y相互獨立才有D(X+-Y)=DX+DY
4，方差的另一計算公式：D(X)=E(X2)-(EX)2
隨機變量的分類與其范圍有關