한 제품의 상표는' 무극생 조합' 으로 두 글자가 떨어져 누군가가 주워 마음대로 돌려놓는다. 돌려놓은 후에도 여전히' 무극생 조합' 의 확률이다.
돌려놓고' 무극생 조합' 을 할 확률은 0.6,60% 입니다.
총 * * * c (5,3) =10 몰드가 있습니다. 그 중 두 개는 같은 문자이고 여덟 개는 다른 문자이며 절반을 복구할 수 있으므로 P = (2+0.5 * 8)/ 10 = 0.6 입니다.
일정한 조건 하에서 실험은 N 번을 반복합니다. 여기서 nA 는 이벤트 A 가 N 회 중에 발생한 횟수입니다. N 이 증가함에 따라 빈도 nA/n 이 특정 값 P 근처에서 안정화되는 경우 P 값을 이벤트 A 가 이 조건에서 발생할 확률이라고 하며 P (a) = P 로 기록됩니다. 이 정의는 확률의 통계적 정의가 됩니다.
확장 데이터:
확률은 확률이라고도 합니다. 임의 이벤트 확률의 메트릭을 반영합니다. 무작위 이벤트란 같은 조건에서 발생할 수도 있고 발생하지 않을 수도 있는 이벤트입니다. 예를 들어, 정품과 불량품이 있는 상품 중 하나를 무작위로 뽑는 것은 무작위 사건이고,' 뽑은 것은 정품이다' 는 것이다. 무작위 현상이 N 번 테스트되었다고 가정해 봅시다. 여기서 이벤트 A 는 M 번, 즉 주파수가 m/n 이고, 많은 반복 실험을 통해 m/n 은 종종 상수에 더 가깝습니다. 이 상수는 이벤트 A 가 발생할 확률로, 일반적으로 P (A) 로 표시됩니다.