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事實上,有很多答案。 當然,我只想在這裡說我自己的看法。
讓我們這樣說:有乙個盒子,裡面只有兩個黑球。 那麼我們得不到白球的概率是 1
這是理所當然的。 這是有前提的,只有當我們在禁區內有球時。 乙個必要的事件意味著它將會發生。
但如果我們什麼都不做。 而是我們沒有拿到球。 雖然無法獲得白球的概率是1,但這個事件並沒有發生。
但一旦拿到球,那一定是必然事件。 換句話說,這裡的必然事件被定義為:與這個時間相對應的事件!
這自然是不可避免的,因為它已經發生了。 但這次活動有很多選擇,但只選擇了乙個,而且只有乙個必然的結果。 如果你選擇別的東西,還會有其他的推論。
並非所有定義都是如此。 例如,乙個小球有質量。
這顯然是不可避免的。 無論你如何獲得資格,它都會發生。
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必要事件的概率為1,這很容易理解。 這就是發生的事情,這就是[事實]。 那麼他的概率是 1毫無疑問。
例如,如果你是男孩,你是男孩的概率是 1
概率為1的時間不一定是不可避免的,如果你是男孩,你喜歡乙個女孩的概率是1,這意味著你應該有非常非常高的概率喜歡乙個女孩。 這個 1,其實你可以理解為乙個無限接近 1 的數字,但並不真正等於 1。
但顯然,你也可以喜歡男孩
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<>1.隨機事件:隨機試驗E的乙個結果,稱為事件;
2.基本事件:每個不可重分解隨機試驗的結果E;
3.樣本空間:隨機試驗E中所有基本事件的集合;
4.不可避免的事件:在一定條件下,每次測試中必須發生的事件;
5.不可能事件:在一定條件下,每次測試中不得發生的事件;
6.互斥事件:在測試中,如果事件A和攪動B不能同時發生,則A和B稱為互斥事件;
7.相反事件:在每個實驗中,“事件A不發生”的事件稱為事件A的相反事件。
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<>1.隨機事件:隨機試驗E的乙個結果,稱為事件;
2.基本事件:隨機試驗E中各腔不重分解的結果;
3.樣本空間:隨機試驗E中所有基本事件的集合;
4.不可避免的事件:在一定條件下,每次測試中必須發生的事件;
5.不可能事件:在一定數量的引數下,每次測試中不得發生的事件;
6.互斥事件:在測試中,如果事件A和B不能同時發生,則A和B稱為互斥事件;
7.對立事件:在每個實驗中,“事件A不發生”的事件稱為事件A的對立事件。
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<>1.隨機事件:隨機試驗E的乙個結果,稱為事件;
2.基本事件:隨機試驗e中每個不可重分解的結果;
3.樣本空間:隨機試驗E中所有基本事件的集合;
4.事件:在一定條件下,每次測試中必須發生的事件;
5.不可能事件:在一定條件下,每次測試中不得發生的事件;
6.互斥事件:在測試中,如果事件A和B不能同時發生,則A和B稱為互斥事件;
7.對抗事件:在每個氏族的測試中,“事件A不發生”的事件稱為事件A的對抗事件。
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1.隨機祝賀事件:隨機試驗 e 的乙個結果,稱為事件;
2.基本事件:隨機試驗 e 的每個不可再分解的水果都銷售積極;
3.樣本空間:隨機試驗 e **4 的所有基本事件的組成不可避免的事件:在一定條件下每次測試中必須發生的事件;
5.不可能事件:在特定條件下,每次禪宗遣返測試中不得發生的事件;
6.互斥事件:在實驗中,如果事件A和B不能同時發生,則A和B稱為互斥事件;
7.對立事件:在每次試驗中,“事件 A 未發生”的事件稱為事件 A 的對立事件。
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ABC = ABC + ABC + ABC,對吧!
同樣可以,......
最後,AB+AC+BC上線
概率論與數理統計的區別與關係:概率論是數理統計的基礎,主要內容是概率論加上一點點最基礎的數理統計; 另一方面,數理統計主要側重於引數估計、假設檢驗、回歸分析、方差估計和實驗設計。 概率論與數理統計的區別和聯絡: >>>More