概率问题:若P(A)=1,为什么P(AB)=P(B)?

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2021-11-23 · 专注于娱乐休闲的分享
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原因如下:

P(A)=1,自然是推不出A是全集,但能够推出A的测度和全集的测度是一样的。

即m(A)=m(U)。 

假设有集合A和集合B,m(A)=m(U),B是A在全集中取不到的事件集合。

则有m(U)=m(B+A)=m(A)+m(B)。 

Hence,m(B)=0。 

即P(B)=0。 

又有m(AB)=0。 

故而有P(AB)=P(B),when P(A)=1。 

概率为一不一定是必然事件,概率为零不一定是不可能事件。因为概率是利用勒贝格测度定义的,即P(A)=m(A)/m(U)。如果想把概率定义理解深入一点,可以去翻一本实变函数,看到勒贝格积分就够了。

几何概型简介

几何概型若随机试验中的基本事件有无穷多个,且每个基本事件发生是等可能的,这时就不能使用古典概型,于是产生了几何概型。几何概型的基本思想是把事件与几何区域对应,利用几何区域的度量来计算事件发生的概率,布丰投针问题是应用几何概型的一个典型例子。

设某一事件A(也是S中的某一区域),S包含A,它的量度大小为μ(A),若以P(A)表示事件A发生的概率,考虑到“均匀分布”性,事件A发生的概率取为:P(A)=μ(A)/μ(S),这样计算的概率称为几何概型。若Φ是不可能事件,即Φ为Ω中的空的区域,其量度大小为0,故其概率P(Φ)=0。

概率论发展的早期,人们就注意到古典概型仅考虑试验结果只有有限个的情况是不够的,还必须考虑试验结果是无限个的情况。

为此可把无限个试验结果用欧式空间的某一区域S表示,其试验结果具有所谓“均匀分布”的性质,关于“均匀分布”的精确定义类似于古典概型中“等可能”只一概念。

假设区域S以及其中任何可能出现的小区域A都是可以度量的,其度量的大小分别用μ(S)和μ(A)表示。如一维空间的长度,二维空间的面积,三维空间的体积等。并且假定这种度量具有如长度一样的各种性质,如度量的非负性、可加性等。

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