Как и в статье \ видео не может быть отделено бросать кости или монетку обоих случаях все разговоры о теории вероятностей, потому что бросать кости на самом деле является основой теории вероятностей сгенерированных игроков, которые не заботятся о Боге, чтобы выиграть деньги на теории вероятности может привести только к прорыву религиозные душу, поэтому мы здесь, чтобы бросить кости и бросить монетку два примера.
Давайте рассмотрим основные концепции:
- Рандомизированное исследование. В процессе бросания кости, мы отмечаем, что при тех же условиях, каждый раз, когда мы бросаем кости, мы все еще не можем знать, когда последние кости, с которыми сталкивается на кости, но мы по-прежнему бросать кости на процесс открытия, результат не более чем один из 1,2,3,4,5,6 шести очков. Рандомизированные испытания:
1. Тест может быть повторно осуществляется при тех же условиях.
2. Результаты испытаний более чем один, и ясный эксперимент заранее все возможные исходы,
Вы не можете предсказать результаты, которые будут появляться перед 3. Test.
- Пример пространство. Учитывая случайное событие, состоящее из совокупности всех возможных исходов называются выборочным пространством. В этом примере, бросать кости, выборочное пространство S = {1,2,3,4,5,6}
- Точки отбора проб. Случайные события, которые могут возникнуть в результате называемых точек выборки. В этом случае, бросать кости, каждая точку между шестью точками 1,2,3,4,5,6 называются точки отбора проб можно увидеть, образец пространства по точкам выборки.
- Случайные события, подмножество выборочного пространства для удовлетворения определенных условий, именуемых случайных событий. Например, «появляется даже»
- Основные события образец точка
- Невозможное событие. Пустое множество, такие как появление 0:00
- Случайные события происходят. Случайные события, которые происходят в случайном наборе событий в
- Группа Complete Event. Элементы содержат отличается друг от друга между событиями, просто сложить все группы событий представляют собой образец пространство сбора
Есть несколько случайных события отношения (на самом деле, коллекция 1933, русский математик Андрей Николаевич Колмогоров установила аксиоматику теории вероятностей, строго определяет язык теории вероятностей. Как и в других современных предметах, как математика, теория вероятностей аксиоматические теория множеств, основанная на ту же систему. аксиоматическая теория вероятностей на основе несколько простой аксиомы, вытекает из всей системы теории вероятностей. эта система исследования аксиомы может устранить много путаницы в интуиции. эта система аксиом ядро является «вероятностной мерой»):
- Отношения включения: A⊂B Это событие B содержит событие А, событие А происходит неизбежно приведет к возникновению события В
- Отношения эквивалентности: A = BA⊂B, B⊂A
- И отношения: A∪B событие А и событие В происходит по крайней мере,
- Продукт события: A∩B т.е. событие А и В Почтовом событии В происходят одновременно. Так называемые события происходят одновременно, из-за случайные события представляет собой подмножество выборочного пространства, то есть она состоит из ряда точек выборки. Поэтому, когда точки выборки Пересечение двух событий, возникновение одних и тех же точек выборки, т.е. события А и события В происходит одновременно.
- И множество. D = ∪ B
- Плохо Событие: A-BB и А не происходит происходит.
- Inverse или противоположное событие события:
- Взаимоисключающие события. Φ пустое множество является коллекция , которая не содержит каких - либо элементов. Если пересечение двух множеств является пустым множеством, т.е. M ∩ N = [Фи], то два непересекающихся множества. В теории вероятностей, эти два события не являются взаимоисключающими пересекаются.
Операция событие (на самом деле набор операций, а также как дополнение, набор операций по форсированию профсоюза также есть алгоритмы.):
- Коммутативный. ∪ B = B ∪ и ∩ B = B ∩
- Ассоциативность. ( ∪ B ) ∪ C = ∪ ( B ∪ C ) и ( ∩ B ) ∩ C = ∩ ( B ∩ C )
- Распределительный закон. ( ∪ B ) ∩ C = ( ∩ C ) ∪ ( B ∩ C ) и ( ∩ B ) ∪ C = ( ∪ C ) ∩ ( B ∪ C )
- De Morgan закон.
Доступ к нашему постоянная использованию питону объяснить.
Здесь мы используем питона для достижения оперативного сбора:
SET = А ([. 1, 2 ,. 3, 4,5,6]) В = SET ([3 ,. 4 ,. 5, 6,7, 8] . ) Печать (А & В) # пересечения пересечения печати (A | B ) # объединение Союз печать (A - B) # разностных наборы (элементы в а , но не в Б) -разностном, элемент в а, а не Б печати (а ^ в) # симметричной разности (элементы в или в, но не оба появляются в обоих из симметрической разности, (а | в) - (а & в)
Здесь мы используем, чтобы определить, принадлежит ли элемент в коллекции, а также с>,> =, <, <= определяет принадлежность двух множеств, такое множество является подмножеством другого множества.
А = множество ([1, 2,3,]) В = множество ([1, 2,3,4,5,6]) печати (1 в А) # элемент для печати (A <B) # подмножеством
Здесь мы возвращаем общее число элементов в коллекции, коллекции максимума, минимум коллекций, добавлять и удалять элементы Примечания В зависимости от теории вероятностей, коллекция не будет иметь повторяющиеся элементы:
А = множество ([1, 2,3,4,5,6]) set_len = Len (А) для печати (set_len) A.add (6) # добавить элемент для печати (А) A.remove (2) # удалить элемент для печати (А) A.add (1) печати (A) # набор уже не повторяется элементы
Когда неудобно пользоваться питоном, к сожалению , Microsoft не поддерживает набор операции по математике приложения, здесь является математикой Microsoft при поддержке математических расчетов .
Полезные ссылки:
Теория вероятностей (а) случайные события и вероятность
Связь между случайными событиями и событиями
Теория вероятностей - первая глава] [случайные события и вероятность
Math словарь (Вероятность и статистика)
Математика Английский словарь Daquan
Линейная алгебра большая коллекция английского словаря
Общие слова в двуязычных математике
Коллекция Python (набор) тип операции
Для облегчения поиска информации, в настоящее время список термин термин, используемый английский в этом разделе:
- Коллекция - набор
- Рандомизированное испытание - случайный эксперимент
- Пример пространства - выборочное пространство обычно выражается Ω
- Точки отбора проб - должны быть подтверждены
- Случайные события - Случайные события
- Основные события - элементарное событие
- Вряд ли событие - невозможное событие
- Случайное событие - уточняется
- Полная группа событий - уточняется
- A⊂B - уточняется
- А = В - будет подтверждено
- A∪B - уточняется
- A∩B - уточняется
- Коммутативный закон - уточняется
- Ассоциативный закон - уточняется
- Распределительный закон - уточняется
- De Morgan закон - уточняется