經典概率符合哪些定律，經典概括的概率公式有哪些

你犯了概念混亂的錯誤。

什麼是分配定律？

分配法有什麼用？

分布定律適用於隨機變數。

對於離散隨機變數，它是一系列公式，表示隨機變數取所有可能值的概率。

什麼是經典概率問題？

經典概率是相對於實驗結果而言的，每個隨機實驗的每個可能結果的概率是相同的。

這是實驗結果和隨機變數之間的區別。

隨機變數是觀察實驗結果後的部分抽象，將實驗結果的某個特徵轉換為數值進行記錄。

例如，在經典的拋硬幣實驗中，結果是：

假設我有一枚硬幣，正面是 1，背面是 0

然後我們可以用 x 來表示實驗結果顯示的數字。

正面時 x=1，反面時 x=0

在這種情況下，由於 x=1 和 x=0 的概率相等，因此它們是均勻分布的。

這只是最簡單的隨機變數。

讓我們舉乙個不同的例子。

一盒有4種砝碼，1g、2g、3g、4g

一次取出兩個。 觀察。

這是乙個經典的概率問題。 因為從任何兩個中出來的概率是相同的。 我不可能以比 1G 和 2G 更低的概率服用 3G 和 4G。

但是，如果我們定義乙個隨機變數，則 x 是取出的權重的總重量。

那麼很明顯，事情並沒有那麼簡單。

因為注意：去掉 1g 和 4g （x=5） 和 2g，3g （x=5） 會使 x=5，所以 x=5 的概率高於其他 3g、4g 6g 和 7g，所以隨機變數 x 不服從均勻分布，因為它值的所有可能概率都不一樣。 但這個實驗仍然是乙個經典的概率問題，取出2g、3g和1g、4g是不同的結果，我們定義x，它們的x是一樣的，而不是它們本身是一樣的。

其他正態分佈（這是連續隨機變數的分布特徵，不是經典概率的邊際分布）。

泊松分布，均勻分布是某個實驗中隨機變數的分布規律（注意，不一定是經典概率）。

6. 彩票這個詞不足以解釋乙個實驗過程。

究竟如何做實驗。 例如，如果我說我拋硬幣，我可以對可能的結果進行兩次拋擲和n次觀察，只說彩票，如果不為結果設定合適的隨機變數，就不可能說它符合一定的規律。

我學的是數學，上學期才學完概率論。 但我不是特別理解你的問題，所以我給你乙個粗略的想法。

我們在課堂上討論的經典泛化有兩個要求。

試驗的所有結果都是有限的，每個結果發生的概率是相等的。

但是均勻分布的、正態的、泊松的，這些都是連續的，這意味著實驗的結果一般都在乙個範圍內，而不是乙個有限範圍內。

一般來說，如果乙個事件 A 代表乙個區域 S 中的乙個小區域，那麼 A 發生的概率就是 A 的面積除以 S 的面積（也可以是另乙個度量，如長度、體積等），這個概率稱為幾何概率，其取樣點均勻分布在 S 內。

但我不知道正態分佈和泊松分布與經典概率有什麼關係。

我沒買過彩票，也不知道具體規則是什麼，所以很難說。 如果類似**，比如說一共有100萬，但只能中乙個，而且大家都是隨機抽的，那麼這也是乙個經典的概括，因為每個人抽獎的概率是百萬分之一，每個人的抽獎結果是有限的：中獎或不中獎。

一些個人理解可能實際上對你的問題沒有幫助。

哦，我猜你是乙個彩票愛好者，想從概率論中找到一些基礎。

概率和分布，莫溫鬼獸已經解釋過了。

我們來談談LZ可能關心的彩票，假設彩票設計如下：30個號碼抽1個號碼。 那麼隨機試驗的結果是不可能的，但有30個可能的結果，每個結果的概率是1 30。

那麼這個彩票實驗就屬於經典的概括了。

而且，它所反映的具體相關性也是一種經典的概括。

例如，如果我們從兩個檢驗中提取足夠多的 30 個數字，並且具有相同結果的概率，那麼 1 30 個數字從兩個測試中具有相同結果的次數趨於相等，即概率是均勻的。

再比如：第n次和第n次1結果相同（算作a）第n次和第n次檢驗結果相同（算作b）如果我們提取足夠多的次數，那麼ab的極限是1，即發生的概率相等。

也就是說，如果你對30個數字的出現概率任意設計某種均勻的相關性（而不是不均勻的關聯，比如前期和後期的總和，任意兩個數字的和是不均勻的），那麼當你觀察這種相關性的實驗結果也是均勻的， 這意味著它們發生的概率實際上是相等的。

掌聲莫讓鬼獸說得這麼好，完全是切中要害。

問題是這樣的，泊松分布是正態分佈，指數分布是指數分布。 這都是關於隨機變數的，如果你了解隨機過程，你就會明白。

概率和分布是不同的概念，不能以這種方式進行比較。

經典概率在概率上比較難，排列和組合用得比較多，我們老師說，上大學的時候，不要在排列和組合中學習擋板法，因為概率論是用高等數學的知識來研究概率的。 你問1234678是沒有意義的。

我是一名大學生，現在正在學習概率論;

要確定經典概率問題是否為問題，必須首先滿足兩個條件：

1.實驗的樣本空間中只有有限數量的樣本點。

2.測試中每個基本事件的發生是同等可能的。

彩票數量符合第一點，且數量有限;

你買的彩票是所有彩票中的任何一張，在你買之前，任何一張彩票被你買到的概率都是相等的，但是因為獎品太少，而且彩票太多，那麼將中獎彩票總數除以彩票總數就是你中獎的概率， 當然，它非常小！

有點不確定你問這個問題的目的？

這感覺就像乙個死的定義，這樣的區別是沒有意義的。

我只是在大學教科書上有它，我不在乎，它沒用。

說相等的概率概率對應於什麼除法本質上是有問題的，許多除法可以被認為是來自一方的相等可能除法的組合）。

概率起源於17世紀中葉，當時在誤差分析和人口統計學領域需要對大量的隨機資料進行整理和研究，從而催生了一種專門研究隨機現象規律性的數學。 有關詳細資訊，請參閱。

你的問題錯了，“我可以去問概率數學老師。

經典概括，也稱為傳統概率，由法國數學家拉普拉斯定義。

提出。 如果乙個隨機試驗包含有限數量的單元事件，並且每個單元事件的發生概率相等，則隨機試驗稱為拉普拉斯檢驗，該條件下的概率模型稱為經典泛化。

在此模型下，隨機實驗的所有可能結果都是有限的，並且每個基本結果發生的概率是相同的。 經典的概括是概率論。

最直觀、最簡單的模型，許多概率規則，都是從這個模型中推導出來的。

經典概括示例：

丟擲一枚質地均勻、形狀良好的硬幣，正面和反面的概率是一樣的，都是1 2。 硬幣質地均勻，形狀標準化，兩面都比另一面出現的機會更大，正面和反面出現的概率是一樣的。 這被稱為經典概括的對稱性，體育比賽經常使用這個定律來決定誰開球，誰選擇場地。

為了解釋這一現象，歷史上很多大師都驗證過這個問題，可以看出，隨著次數的增加，正面出場的頻率越來越接近50%，我們也有理由相信，隨著次數的不斷增加，正面和負面出場的頻率會固定在1 2， 也就是說，正負發生的概率是 1 2。

經典概率公式：c（下標 n，上標 m）= n！/（m! *n-m）!）c34=4x3x2x1/3x2x1=4

c36=6×5×4/3×2×1=20

c12=2x1/1=2

經典概率，也稱為事前概率，是指隨機事件的時間。

各種可能的游泳前結果的概率和出現的次數可以通過演繹或外推來知道，無需任何統計實驗。

概率的經典定義：

如果試驗同時滿足以下兩個條件：

1）試驗的基本結果數量有限。

2）試驗的每個基本結果的可能性是相同的。這樣的實驗是經典的測試。

對於經典試驗中的事件 a，其概率定義為：p（a） = n 的 m，其中 n 是該試驗中所有可能的基本結果的總數。 m 表示事件 A 中包含的試驗的基線結果數。

這種定義概率的方法稱為概率的經典定義。

概率是概率事件發生可能性的數值度量。 假設經過多次重複實驗（用 x 表示）和幾次偶然（用 a 表示）發生幾次（用 y 表示）。

以 x 為分母，y 為分子，形成乙個數值（用 p 表示）。 在多個實驗中，p在某個值下相對穩定，p稱為發生概率。 如果偶然事件的概率是由長期觀察或大量重複實驗確定的，那麼這種概率是統計的或經驗的。

研究控制偶然事件的內在規律的學科稱為概率論。 它屬於數學的乙個分支。 概率論揭示了偶然現象中所包含的內在規律的表現。

因此，概率在人們理解自然和社會現象方面起著重要作用。 例如，社會產品在分配給個人消費之前需要扣除的數量，以及應佔國民收入的積累比例，需要用概率論來確定。

經典概率的定義：如果實驗中可能的基本事件數為 n，並且事件 a 包含基本事件數 m，則 a 的概率。

經典概率，又稱事前概率，是指當乙個隨機事件中的各種可能結果和出現次數可以通過演繹或外推知道時，可以在沒有任何統計實驗的情況下計算出各種可能結果的概率。

概率的經典定義

經典概括的概率公式是 p（a）=mn=a，a 中包含的基本事件數，基本事件的總數，n。

如果乙個實驗中有 n 個可能的結果，並且所有結果的可能性相等，則每個基本事件的概率為 1 n; 如果事件 A 包含 m 個結果，則事件 A 的概率為 p（a） = m n = a 包含 m 的基本事件數 n 的基本事件總數。

總結。 經典概率，又稱事前概率，是指當乙個隨機事件中的各種可能結果和出現次數可以通過演繹或外推知道時，可以在沒有任何統計實驗的情況下計算出各種可能結果的概率。

條件概率示例：這是在另乙個事件 B 已經發生的條件下事件 A 發生的概率。 條件概率表示為 p（a|b），讀作“條件b下a的概率”。

老師，我想問一下如何區分條件概率和經典概率。

經典概率，也稱為事前概率，是指當所有可能的結果和隨機事件的發生次數都可以通過演繹或外推知道時，無需任何統計實驗即可計算出各種可能結果的概率。 條件概率示例：這是在另乙個事件 B 已經發生的條件下，事件 A 發生的概率。

條件概率表示為 p（a|b），讀作“條件b下a的概率”。

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