Mas
:
Formulano
spazio
di
probabilità
(
Finito
)
1-
PCAUB
)
=P
.la
)
1-
PCB
)
P
/
a)
=
Gea
PIIWI
)
=
¥-1
Regola
del
complemento
PLA
'
)
=
1-
P
(a)
A
/
B
=
A
MÈ
Regola
dell'
addizione
PLAUB
)
=P
(A)
+
PCB
)
-
Plan
B)
Lega
.
d.
demone
"
(
"
"
"
"
=
"
"
"
(
An
B)
'
=
ÀUB
'
(
infinito
)
T
PIAUBU
.
.
.
)
=
È
plai
)
serie
Geometrica
[
1-
"
=
tre
(
0,1
)
i.
=L
hto
Calcolo
combinatorio
Permutazioni
Pcm
)
=
in
!
Disposizione
con
ripetizione
D
"
(
n
,
K
)
=
in
"
Disposizioni
semplici
☐
(
n
,
E)
=
In
cin
-
Ki
!
Combinazioni
sempri
(
Cn
,
K
)
=
(
È
/
=
In
K
!
(
n
-
K
)
!
Probabilità
condizionata
e
indipendenza
P
/
Alc
)
=
P§^
Probabilità
composta
Pcanc
)
=P
(
al
C)
PCC
?
indipendenza
eventi
PLA
/
B)
=
Pla
)
Plan
B)
=P
(A)
PCB
)
Probabilità
totale
,
Bayes
Probabilità
totale
PCA
)
-
-
PCAICIPCC
)
+
PCAIC
'
)
Pccc
)
Bayes
PCBIA
)
=
P%↑¥
=
p%af-jYLIIp-aipggpc.gg
Variabi li
aleatorie
discrete
PCX
>
ai
)
>
0
Funzione
di
probabilità
p
(a)
=
PCX
-
_
a
)
-
aocactao
Funzione
di
distribuzione
Fca
)
=P
(
✗
≤
a
)
-
ao
<
a
<
+00
Variabil i
aleatorie
assolutamente
continue
.
Placx
≤
b)
=/
abfcxsdx
Funzione
di
distribuzione
Fxlx
)
=P
(
✗
≤
×
)
=
(
×÷
)
aspettazione
di
una
V.
a
1-
00
discreta
F-
[
×
]
-
_
Eiaipcx
-
_
ai
>
assolutamente
continua
F-
[
×
]
=/
•
✗
È
>
dx
Cov
(
✗
f)
=
F-
(
X
-
y
)
-
F-
[
×
]
.EE
]
Varia nza
di
una
v.
a
disuguaglianza
di
Jensen
varianza
Varcx
>
=
F-
[
(
×
-
E-
[
×
]
)
)
Varcx
]
=
F-
[
✗
2
]
-
(
F-
[
×
]
)
"
deviazione
standard
SDCX
)
-
_
Farciti
[
[
txts
]
=
1-
EH
]
+8
F-
[
1-
✗
+
SY
+
i
]
=
1-
F-
[
a)
+
SEG
]
+
i
disuguaglianza
di
sensei
,
[
[
×
'
]
≥
F-
[
XÌGCELX
]
)
≤
Elglx
)
]
Vai
-
(
rx
+
s
)
=
Huan
Cx
)
variabile
aleatoria
standardizzata
di
×
2-
=
×Èˢ
Funzione
Generatrice
di
Molmenti
.
FGM
Gft
)
-
_
E-
[
e
"
]
F-
[
×
"
]
=
LÈ
Glo
)
F-
[
×
]
e
Vara
)
FGM
[
[
×
]
=
G'
co
)
F-
[
x2
]
-
-
G'
'
co
)
Varcx
>
=
F-
[
x2
]
-
(
F-
[
×
]
)
'
trasformata
una
V.
a
fy
/
4)
=
Fa
,
%
(
4¥
)
1
fxlx
)
→
Fax
)
2
Fxcx
>
→
Fyly
)
3
Fqlq
)
→
fqly
)
T.L .V.ae
.
Normale
✗
~
NCw
,
62
)
→
txts
-
N
Guts
,
t'
628
✗
~
NCw
,
62
)
=
2-
=
(
×÷
)
~
N
(
0,1
)
derivata
dalla
funzione
inversa
*
g-
1cg
)
=
-1
g
'
/
g-
1cg
)
)
.
mai
I
caso
gd.ffeoenoi.fr
sono
fg
(g)
=
fx
(
g-
1cg
)
)
.
/
☒
8%4
)
/
.
#
✓
(
y
)
II
coso
g
non
diffeoinoi-fismofglgt-E.efxlxr.int/g'lxr.lhll?IuhI
,
.fi
Distribuzione
congiunta
+00
+00
+00
fcxiyldx
Fca
,
b)
•
%
densità
congiunta
¥94,9
)
=
}÷
Fxylx
/
4)
densita
'
marginali
fxlx
)
)
fcxipdy
fy
/
4)
=/
"
°
fcx
,
g)
dxdg
=L
-00
-00
Covarianza
e
correlazione
covarianza
cav
(
×
,
g)
=
F-
[
(
X
-
F-
[
✗
3)
(
9-
F-
[
Y
]
)
)
cov
(
✗
i
)
=
ELXY
]
-
F-
[
×
]
-
F-
[
Y
]
vot.com
Von
(
✗
+
y
)
=
Von
(
×
)
+
vai
-
(g)
+
ZCOU
(
×
,
g)
Vai
-
scori-ellatavorcxi-gt-vai-cxtvoi.ca
)
cou
(
rxts
,
tgt
n
)
=
1-
tcovcx
,
g)
Vai
-
(
a.
✗
+
by
+
c)
=
a2
vorrei
]
+
Zabcovcxicy
)
tb
'
varcq
)
coefficiente
di
correlazione
qcxiyi-couchhe.EE
Tras fo rma zi one
di
due
o
più
v.
a
indipendenti
+00
Somma
di
due
V.
a
disc
iindip
pz
(C)
=
È
pxcc
-
by
)
p
>
(
Bg
)
somma
di
due
v.
a
continue
ind
.
Fz
(7)
=/
fxcz
-
g)
fgtydg
-
00
Legge
dei
grandi
numeri
,
teorema
del
limite
centrale
in
-300
È
Pclx
-
ma
≥
e)
≤
¥
,
TLC
2-
n
-
-
vi
enjn-EEYZ~NCqs.IE/i--Nln.w,no2
)
Demonte
-
Laplace
Place
.
≤
b)
=P
/
%%÷÷
≤
2-
≤
b;;÷÷
)
