1樓：琦刃
概率是對隨機事件發生的可能性的度量，一般以乙個在0到1之間的實數表示乙個事件發生的可能性大小。越接近1，該事件更可能發生；越接近0，則該事件更不可能發生
概率和（每件事發生的概率相加）為 100% 即 1
2樓：匿名使用者
概率和是1，是根據數學推導而來的。不是他們說的感覺。參考《概率沉思錄》這本書。
在第二章第一節就詳細論述了概率和為什麼為1.而不可能為0或者無窮大。概率本身是常識的數學表達。
所以基於很普遍的常識，我們可以一步一步推導，論證概率和為1.
3樓：匿名使用者
1最初是人們設定的乙個參考數值，就像地平線一樣，概率和為1的話就是30%+20%+50%=1
概率和為2的話自然就變成60%+40%+100%=2
4樓：匿名使用者
方差=累加(xi-x的平均數)^2*pi,可以理解pi越大，總體偏離平均數越大，所以方差與pi有關。高考不考原因。只要會公式就好。
概率的定義是什麼, 為什麼概率和是1 而不是2 呢?
5樓：軒轅小燦
概率就是一件事情發生的機率。1表示百分之百，即發生這件事情是一定的。拋硬幣掉在地上出現正面或負面的概率都是百分之五十，即出現正面或出現負面只有這兩種情況，而這兩種情況又不互相影響
高中概率為什麼有時候（1,2）和（2，1）是一樣的有時候不一樣呢
6樓：你我云云
袋子裡的球，一般題目會說明除顏色外是一樣的，那麼紅1和紅2就是一樣的。答案是兩種的話，它取出來是2紅或1紅1藍，因為不用考慮全排練，所以（紅，藍）和（藍，紅）是一樣的
7樓：sk_不埋沙
按你說的球是有序的，有序就不一樣，無序就是一樣的。這種問題多看課本，例題很有幫助的
什麼是概率？
8樓：黃河兒
概率，又稱或然率、機會率、機率（機率）或可能性，是概率論的基本概念。概率是對隨機事件發生的可能性的度量，一般以乙個在0到1之間的實數表示乙個事件發生的可能性大小。越接近1，該事件更可能發生；越接近0，則該事件更不可能發生。
如某人有百分之多少的把握能通過這次考試，某件事發生的可能性是多少，這些都是概率的例項。
9樓：匿名使用者
舊稱或然率、機率。在自然和 社會現象中，有這樣一類事件，它在相同條件下由於偶然因素的影響可能發生也可能不發生，這類事件 叫做隨機事件。就隨機事件的個別情況看，它是沒有規律的，但通過大量實踐後，就其整體來看卻呈現 出一種嚴格的非偶然的規律性。
實際上對乙個隨機事件作大量試驗時，就會發現隨機事件發生的次數與 試驗次數的比總在乙個常數附近擺動，這個常數叫做該隨機事件發生的概率。
10樓：小哲活寶
概率亦稱「或然率」。它反映隨機事件出現的可能性（likelihood)大小。隨機事件是指在相同條件下，可能出現也可能不出現的事件。
11樓：匿名使用者
概率論probability theory
研究隨機現象數量規律的數學分支。隨機現象是相對於決定性現象而言的。在一定條件下必然發生某一結果的現象稱為決定性現象。
例如在標準大氣壓下，純水加熱到100℃時水必然會沸騰等。隨機現象則是指在基本條件不變的情況下，一系列試驗或觀察會得到不同結果的現象。每一次試驗或觀察前，不能肯定會出現哪種結果，呈現出偶然性。
例如，擲一硬幣，可能出現正面或反面，在同一工藝條件下生產出的燈泡，其壽命長短參差不齊等等。隨機現象的實現和對它的觀察稱為隨機試驗。隨機試驗的每一可能結果稱為乙個基本事件，乙個或一組基本事件統稱隨機事件，或簡稱事件。
事件的概率則是衡量該事件發生的可能性的量度。雖然在一次隨機試驗中某個事件的發生是帶有偶然性的，但那些可在相同條件下大量重複的隨機試驗卻往往呈現出明顯的數量規律。例如，連續多次擲一均勻的硬幣，出現正面的頻率隨著投擲次數的增加逐漸趨向於1／2。
又如，多次測量一物體的長度，其測量結果的平均值隨著測量次數的增加，逐漸穩定於一常數，並且諸測量值大都落在此常數的附近，其分布狀況呈現中間多，兩頭少及某程度的對稱性。大數定律及中心極限定理就是描述和論證這些規律的。在實際生活中，人們往往還需要研究某一特定隨機現象的演變情況隨機過程。
例如，微小粒子在液體中受周圍分子的隨機碰撞而形成不規則的運動（即布朗運動），這就是隨機過程。隨機過程的統計特性、計算與隨機過程有關的某些事件的概率，特別是研究與隨機過程樣本軌道(即過程的一次實現)有關的問題，是現代概率論的主要課題。概率論與實際生活有著密切的聯絡，它在自然科學、技術科學、社會科學、軍事和工農業生產中都有廣泛的應用。
概率論的起源與賭博問題有關。16世紀，義大利的學者開始研究擲骰子等賭博中的一些簡單問題。17世紀中葉，法國數學家b.
帕斯卡、p.de費馬及荷蘭數學家c.惠更斯基於排列組合方法，研究了一些較複雜的賭博問題，他們解決了分賭注問題、賭徒輸光問題等。
隨著18、19世紀科學的發展，人們注意到在某些生物、物理和社會現象與機會遊戲之間有某種相似性，從而由機會遊戲起源的概率論被應用到這些領域中；同時這也大大推動了概率論本身的發展。使概率論成為數學的乙個分支的奠基人是瑞士數學家j.伯努利，他建立了概率論中第乙個極限定理，即伯努利大數定律，闡明了事件的頻率穩定於它的概率。
隨後a.de棣莫弗和p.s.
拉普拉斯 又匯出了第二個基本極限定理（中心極限定理）的原始形式。拉普拉斯在系統總結前人工作的基礎上寫出了《分析的概率理論》，明確給出了概率的古典定義，並在概率論中引入了更有力的分析工具，將概率論推向乙個新的發展階段。19世紀末，**數學家p.
l.切比雪夫、a.a.
馬爾可夫、a.m.李亞普諾夫等人用分析方法建立了大數定律及中心極限定理的一般形式，科學地解釋了為什麼實際中遇到的許多隨機變數近似服從正態分佈。
20世紀初受物理學的刺激，人們開始研究隨機過程。這方面a.n.
柯爾莫哥洛夫、n.維納、a.a.
馬爾可夫、a.r辛欽、p.萊維及w.
費勒等人作了傑出的貢獻。
如何定義概率，如何把概率論建立在嚴格的邏輯基礎上，是概率理論發展的困難所在，對這一問題的探索一直持續了3個世紀。20世紀初完成的勒貝格測度與積分理論及隨後發展的抽象測度和積分理論，為概率公理體系的建立奠定了基礎。在這種背景下，蘇聯數學家柯爾莫哥洛夫2023年在他的《概率論基礎》一書中第一次給出了概率的測度論的定義和一套嚴密的公理體系。
他的公理化方法成為現代概率論的基礎，使概率論成為嚴謹的數學分支，對概率論的迅速發展起了積極的作用。
大學概率論，如圖所示，為什麼是[1，2]不是[0，4]，算完分布率難道不是0和4的點是1/2嗎？？
12樓：匿名使用者
你算完分布概率f(x)=1/2當4≥x≥2，1≥x≥0時候。
如果k=4 ，那麼f(x)=p(x≤4）=p(x=0)+p(x=1）.......=1了，因為1和0區間是1/2,2和4區間是1/2.
數學中「概率」是什麼意思？
13樓：匿名使用者
概率反映隨機
事件出現的可能性大小。隨機事件是指在相同條件下，可能出現也可能不出現的事件。例如，從一批有**和次品的商品中，隨意抽取一件，「抽得的是**」就是乙個隨機事件。
設對某一隨機現象進行了n次試驗與觀察，其中a事件出現了m次，即其出現的頻率為m/n。經過大量反覆試驗，常有m/n越來越接近於某個確定的常數（此論斷證明詳見伯努利大數定律）。該常數即為事件a出現的概率，常用p (a) 表示。
研究支配偶然事件的內在規律的學科叫概率論。屬於數學上的乙個分支。概率論揭示了偶然現象所包含的內部規律的表現形式。所以，概率，對人們認識自然現象和社會現象有重要的作用。
比如，社會產品在分配給個人消費以前要進行扣除，需扣除多少，積累應在國民收入中佔多大比重等，就需要運用概率論來確定。
概率計算方法：p(a)=a所含樣本點數/總體所含樣本點數。實用中經常採用「排列組合」的方法計算。
擴充套件資料：
概率的加法法則：
1、定理：設a、b是互不相容事件（ab=φ），則：
p（a∪b）=p（a）+p（b）
推論1：設a1、 a2、…、 an互不相容，則：p(a1+a2+...+ an)= p(a1) +p(a2) +…+ p(an)
推論2：設a1、 a2、…、 an構成完備事件組，則：p(a1+a2+...+an)=1
推論3：若b包含a，則p(b－a)= p(b)－p(a)
推論4（廣義加法公式）：
對任意兩個事件a與b，有p(a∪b)=p(a)+p(b)－p(ab)
2、條件概率
條件概率：已知事件b出現的條件下a出現的概率，稱為條件概率，記作：p(a|b)
條件概率計算公式：
當p(a)>0，p(b|a)=p(ab)/p(a)
當p(b)>0，p(a|b)=p(ab)/p(b)
3、乘法公式
p(ab)=p(a)×p(b|a)=p(b)×p(a|b)
推廣：p(abc)=p(a)p(b|a)p(c|ab)
14樓：暴走少女
概率亦稱「或然率」。它反映隨機事件出現的可能性（likelihood)大小。隨機事件是指在相同條件下，可能出現也可能不出現的事件。
例如，從一批有**和次品的商品中，隨意抽取一件，「抽得的是**」就是乙個隨機事件。
設對某一隨機現象進行了n次試驗與觀察，其中a事件出現了m次，即其出現的頻率為m/n。經過大量反覆試驗，常有m/n越來越接近於某個確定的常數（此論斷證明詳見伯努利大數定律）。該常數即為事件a出現的概率，常用p (a) 表示。
15樓：tao濤
概率，又稱或然率、機會率、機率（機率）或可能性，是概率論的基本概念。概率是對隨機事件發生的可能性的度量，一般以乙個在0到1之間的實數表示乙個事件發生的可能性大小。越接近1，該事件更可能發生；越接近0，則該事件更不可能發生。
如某人有百分之多少的把握能通過這次考試，某件事發生的可能性是多少，這些都是概率的例項。
事件在乙個特定的隨機試驗中，稱每一可能出現的結果為乙個基本事件，全體基本事件的集合稱為基本空間。隨機事件（簡稱事件）是由某些基本事件組成的，例如，在連續擲兩次骰子的隨機試驗中，用z，y分別表示第一次和第二次出現的點數，z和y可以取值1、2、3、4、5、6，每一點（z，y）表示乙個基本事件，因而基本空間包含36個元素。「點數之和為2」是一事件，它是由乙個基本事件（1，1）組成，可用集合表示，「點數之和為4」也是一事件，它由（1，3），（2，2），（3，1)3個基本事件組成，可用集合表示。
如果把「點數之和為1」也看成事件，則它是乙個不包含任何基本事件的事件，稱為不可能事件。p（不可能事件）=0。在試驗中此事件不可能發生。
如果把「點數之和小於40」看成一事件，它包含所有基本事件，在試驗中此事件一定發生，所以稱為必然事件。p（必然事件）=1。實際生活中需要對各種各樣的事件及其相互關係、基本空間中元素所組成的各種子集及其相互關係等進行研究。
在一定的條件下可能發生也可能不發生的事件，叫做隨機事件。
通常一次實驗中的某一事件由基本事件組成。如果一次實驗中可能出現的結果有n個，即此實驗由n個基本事件組成，而且所有結果出現的可能性都相等，那麼這種事件就叫做等可能事件。
不可能同時發生的兩個事件叫做互斥事件。
對立事件。即必有乙個發生的互斥事件叫做對立事件。
概型①古典概型
古典概型討論的物件侷限於隨機試驗所有可能結果為有限個等可能的情形，即基本空間由有限個元素或基本事件組成，其個數記為n，每個基本事件發生的可能性是相同的。若事件a包含m個基本事件，則定義事件a發生的概率為p（a）=m/n，也就是事件a發生的概率等於事件a所包含的基本事件個數除以基本空間的基本事件的總個數，這是p.-s.
拉普拉斯的古典概型定義，或稱之為概率的古典定義。歷史上古典概型是由研究諸如擲骰子一類賭博遊戲中的問題引起的。計算古典概型，可以用窮舉法列出所有基本事件，再數清乙個事件所含的基本事件個數相除，即借助組合計算可以簡化計算過程。
②幾何概型
幾何概型若隨機試驗中的基本事件有無窮多個，且每個基本事件發生是等可能的，這時就不能使用古典概型，於是產生了幾何概型。幾何概型的基本思想是把事件與幾何區域對應，利用幾何區域的度量來計算事件發生的概率，布豐投針問題是應用幾何概型的乙個典型例子。
設某一事件a（也是s中的某一區域），s包含a，它的量度大小為μ(a)，若以p(a)表示事件a發生的概率，考慮到「均勻分布」性，事件a發生的概率取為：p(a)=μ(a)/μ(s)，這樣計算的概率稱為幾何概型。若φ是不可能事件，即φ為ω中的空的區域，其量度大小為0，故其概率p(φ)=0。
在概率論發展的早期，人們就注意到古典概型僅考慮試驗結果只有有限個的情況是不夠的，還必須考慮試驗結果是無限個的情況。為此可把無限個試驗結果用歐式空間的某一區域s表示，其試驗結果具有所謂「均勻分布」的性質，關於「均勻分布」的精確定義類似於古典概型中「等可能」只一概念。假設區域s以及其中任何可能出現的小區域a都是可以度量的，其度量的大小分別用μ(s)和μ(a)表示。
如一維空間的長度，二維空間的面積，三維空間的體積等。並且假定這種度量具有如長度一樣的各種性質，如度量的非負性、可加性等。
相關性質：
性質1．p(φ)=0.
性質2．（有限可加性）當n個事件a1,…,an兩兩互不相容時： p(a1∪...∪an)=p(a1)+...+p(an)．
性質3．對於任意乙個事件a：p(a)=1-p(非a)．
性質4．當事件a,b滿足a包含於b時：p(b-a)=p(b)-p(a)，p(a)≤p(b)．
性質5．對於任意乙個事件a，p(a)≤1．
性質6．對任意兩個事件a和b，p(b-a)=p(b)-p(ab)．
性質7．（加法公式）對任意兩個事件a和b，p(a∪b)=p(a)+p(b)-p(a∩b)．
頻率和概率的關係是什麼 頻率和概率的概念是什麼
頻率在一定程度上反映了事件發生的可能性大小。儘管每進行一連串 n次 試驗，所得到的頻率可以各不相同，但只要 n相當大，頻率與概率是會非常接近的。因此，概率是可以通過頻率來 測量 的，頻率是概率的乙個近似。概率是頻率穩定性的依據，是隨機事件規律的乙個體現 實際中，當概率不易求出時，人們常通過作大量試驗...
概率是怎麼計算的，概率中的C是什麼？怎麼計算？
p a a所含樣本點數 總體所含樣本點數。實用中經常採用 排列組合 的方法計算 定理 設a b是互不相容事件 ab 則 p a b p a p b 推論1 設a1 a2 an互不相容，則 p a1 a2 an p a1 p a2 p an 推論2 設a1 a2 an構成完備事件組，則 p a1 a2...
概率公式中的C是什麼意思，概率公式“C”是什麼意思？
c n,m n是下標 m是上標 c上面m，下面n c n,m 表示 n選m的組合數，等於從n開始連續遞減的m個自然數的積除以從1開始連續遞增的m個自然數的積。例子 c 8,3 8 7 6 1 2 3 56 分子是從8開始連續遞減的3個自然數的積 分母是從1開始連續遞增的3個自然數的積 擴充套件資料 ...