考研统计学中需要记忆的公式主要包括概率与数理统计的基础公式和统计学中的重要概念公式。以下是一些关键公式和概念：
概率与数理统计基础公式
随机事件及其概率
吸收律：`A ∪ （A ∩ B） = A`
反演律：`A ∩ （A ∪ B） = A`
加法公式：`P（A ∪ B） = P（A） + P（B） - P（A ∩ B）`
条件概率乘法公式：`P（AB） = P（A）P（B|A）`
全概率公式：`P（B） = ∑ P（A_i）P（B|A_i）`
贝叶斯公式：`P（A|B） = P（B|A）P（A） / P（B）`
统计学重要概念公式
样本与总体
样本平均数：`X̄ = （X1 + X2 + ... + Xn） / n`
总体平均数：`μ = ∑Xi / N`
总体标准差：`σ = √（Σ（Xi - μ）^2 / N）`
样本标准差：`S = √（Σ（Xi - X̄）^2 / （n - 1））`
变异系数：`CV = （标准差 / 平均数） * 100%`
方差：`σ^2 = （Σ（Xi - μ）^2 / N）`
标准分数（Z分数）：`Z = （X - μ） / σ`
样本协方差：`Cov（X, Y） = Σ（Xi - X̄）（Yi - ȳ） / （n - 1）`
皮尔逊相关系数：`r = Cov（X, Y） / （σX * σY）`
加权平均数：`加权平均数 = ∑ Wi * Xi / ∑ Wi`
分组数据样本平均数：`X̄ = ∑ Fi * Xi / ∑ Fi`
其他重要公式
置信区间
置信区间的公式依赖于样本均值、样本标准差以及样本容量，形式为 `（样本均值 - z*（样本标准差/√n）， 样本均值 + z*（样本标准差/√n））`，其中 `z*` 是标准正态分布的临界值。
假设检验
U-T检验、卡方检验等，需要记住相应的统计量和其对应的分布。
注意事项
公式中每个字母都有特定的意义，例如在标准分数公式中，`X` 表示观测值，`μ` 表示总体均值，`σ` 表示总体标准差，`n` 表示样本容量。
理解公式的应用背景和限制条件，例如在应用贝叶斯公式时需要知道先验概率。
实践中，经常需要根据给定的数据计算标准分数、置信区间或进行假设检验，因此熟练掌握这些公式至关重要。
以上列出的公式是考研统计学中的基础，掌握这些公式对于理解和解决统计学问题非常重要。