ベイズの定理、正規分布、二項分布、ポアソン分布、ピアソン相関係数と最小二乗回帰、標準誤差と信頼区間、シャノン情報エントロピーを解説します。
新しい検査結果や観測データ B が得られたときに、元の見込みである事前確率 P(A) を正確な事後確率 P(A|B) へと更新する確率論の基本公式です。
中心極限定理から導かれる左右対称の釣鐘型（ベルカーブ）分布を、平均 μ と標準偏差 σ によって定式化した統計学の最重要分布です。
成功確率 p の独立な試行（ベルヌーイ試行）を n 回繰り返したとき、ちょうど k 回成功する離散確率を求める公式です。
平均発生率 λ でランダムかつ独立に起こる現象（問い合わせ件数、不良発生数など）が、一定時間や空間内に何回起きるかをモデル化します。
2変数間の直線的な結びつきの強さ r ∈ [−1, +1] を測る相関係数と、残差平方和を最小にする回帰直線の傾き・切片を求める公式です。
標本平均 x̄ の推定精度を標準誤差 s/√n によって評価し、母平均が含まれる範囲を統計的な信頼区間で構成する公式です。
データの不確かさと可逆圧縮の理論限界ビット数 H(X)、およびノイズのある通信路で誤りなく送れる最大速度 C を示す情報理論の基礎式です。