ABC三个事件不都发生,和ABC同时都发生是对立事件。
ABC三个事件同时发生为 P(ABC),所以ABC三事件不都同时发生为 1-P(ABC)。
扩展资料:
设随机实验E的样本空间为Ω。若按照某种方法,对E的每一事件A赋于一个实数P(A),且满足以下公理:
(1)非负性:P(A)≥0;
(2)规范性:P(Ω)=1;
(3)可列(完全)可加性:对于两两互不相容的可列无穷多个事件A1,A2,……,An,……,有
传统概率又叫拉普拉斯概率,因为其定义是由法国数学家拉普拉斯提出的。如果一个随机试验所包含的单位事件是有限的,且每个单位事件发生的可能性均相等,则这个随机试验叫做拉普拉斯试验。在拉普拉斯试验中,事件A在事件空间S中的概率P(A)为:
例如,在一次同时掷一个硬币和一个骰子的随机试验中,假设事件A为获得国徽面且点数大于4,那么事件A的概率应该有如下计算方法:
S={(国徽,1点),(数字,1点),(国徽,2点),(数字,2点),(国徽,3点),(数字,3点),(国徽,4点),(数字,4点),(国徽,5点),(数字,5点),(国徽,6点),(数字,6点)},A={(国徽,5点),(国徽,6点)},按照拉普拉斯定义,A的概率为2/12=1/6,注意到在拉普拉斯试验中存在着若干的疑问,在现实中是否存在着这样一个试验。
其单位事件的概率具有精确的相同的概率值,因为人们不知道,硬币以及骰子是否"完美",即骰子制造的是否均匀,其重心是否位于正中心,以及轮盘是否倾向于某一个数字等等。尽管如此,传统概率在实践中被广泛应用于确定事件的概率值,其理论根据是:如果没有足够的论据来证明一个事件的概率大于另一个事件的概率,那么可以认为这两个事件的概率值相等。
参考资料:百度百科-概率论
ABC三个事件不都发生,和ABC同时都发生是对立事件。
ABC三个事件同时发生为 P(ABC),所以ABC三事件不都同时发生为 1-P(ABC)。
扩展资料
概率论是研究随机现象数量规律的数学分支。随机现象是相对于决定性现象而言的。在一定条件下必然发生某一结果的现象称为决定性现象。
定理1
互补法则。与A互补事件的概率始终是1-P(A)。
定理2
不可能事件的概率为零。
定理3
如果A1...An事件不能同时发生(为互斥事件),而且若干事件A1,A2,...An∈S每两两之间是空集关系,那么这些所有事件集合的概率等于单个事件的概率的和。
定理4
定理5
任意事件加法法则:
对于事件空间S中的任意两个事件A和B,有如下定理: 概率
定理6
乘法法则:
前提为事件A,B有一定关联。
定理7
无关事件乘法法则:
两个不相关联的事件A,B同时发生的概率是:注意到这个定理实际上是定理6(乘法法则)的特殊情况,如果事件A,B没有联系,则有P(A|B)=P(A),以及P(B|A)=P(B)。
观察一下轮盘游戏中两次连续的旋转过程,P(A)代表第一次出现红色的概率,P(B)代表第二次出现红色的概率,可以看出,A与B没有关联,利用上面提到的公式,连续两次出现红色的概率为:
忽视这一定理是造成许多玩家失败的根源,普遍认为,经过连续出现若干次红色后,黑色出现的概率会越来越大,事实上两种颜色每次出现的概率是相等的,之前出现的红色与之后出现的黑色之间没有任何联系,因为球本身并没有"记忆",它并不"知道"以前都发生了什么。
参考资料:百度百科——概率论
ABC三个事件不都发生,它和ABC同时都发生是互斥事件(互斥事件:事件A和B的交集为空,A与B就是互斥事件,也叫互不相容事件。),从而
P=1-P(ABC)。
概率论是研究随机现象数量规律的数学分支。随机现象是相对于决定性现象而言的。在一定条件下必然发生某一结果的现象称为决定性现象。例如在标准大气压下,纯水加热到100℃时水必然会沸腾等。随机现象则是指在基本条件不变的情况下,每一次试验或观察前,不能肯定会出现哪种结果,呈现出偶然性。例如,掷一硬币,可能出现正面或反面。随机现象的实现和对它的观察称为随机试验。随机试验的每一可能结果称为一个基本事件,一个或一组基本事件统称随机事件,或简称事件。典型的随机试验有掷骰子、扔硬币、抽扑克牌以及轮盘游戏等。
事件的概率是衡量该事件发生的可能性的量度。虽然在一次随机试验中某个事件的发生是带有偶然性的,但那些可在相同条件下大量重复的随机试验却往往呈现出明显的数量规律。
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