概率 - 版本历史

2026年1月19日 (一) 07:26 MM 喵了个

2026-01-19T07:26:11Z

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	帮助我们量化“可能性”.		帮助我们量化“可能性”.
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			== 概述 ==
	概率用于描述某个事件发生的可能程度，是研究随机现象的基础工具.		概率用于描述某个事件发生的可能程度，是研究随机现象的基础工具.

2026年1月17日 (六) 04:56 MM 喵了个

2026-01-17T04:56:32Z

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 帮助我们量化“可能性”.
 {{待补充}}
 == 随机事件 ==
-例如：掷骰子、摸球、抽签.
+随机事件是指在相同条件下重复试验时，结果具有不确定性的事件.
 == 古典概型 ==
-所有结果等可能时：<math>P(A)=\frac{\text{事件 A 的有利结果数}}{\text{所有可能结果数}}</math>.
+当试验的所有基本结果等可能发生时，可以使用古典概型计算概率.
 == 条件概率 ==
-在某件事已经发生的前提下，另一件事发生的概率：<math>P(A|B)=\frac{P(A\cap B)}{P(B)}</math>.
+在某件事已经发生的前提下，另一件事发生的概率.
-== 全概率公式、贝叶斯公式 ==
+* 定义：<math>P(A|B)=\frac{P(A\cap B)}{P(B)}</math>.
-用于处理复杂事件的概率计算.
+* 读作“在 <math>B</math> 已发生的条件下，<math>A</math> 发生的概率”.
 [[分类:概率与统计]]

2026年1月17日 (六) 04:46 MM 喵了个

2026-01-17T04:46:45Z

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	帮助我们量化“可能性”.		帮助我们量化“可能性”.
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	== 随机事件 ==		== 随机事件 ==
	例如：掷骰子、摸球、抽签.		例如：掷骰子、摸球、抽签.
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	在某件事已经发生的前提下，另一件事发生的概率：<math>P(A\|B)=\frac{P(A\cap B)}{P(B)}</math>.		在某件事已经发生的前提下，另一件事发生的概率：<math>P(A\|B)=\frac{P(A\cap B)}{P(B)}</math>.
	== 全概率公式、贝叶斯公式 ==		== 全概率公式、贝叶斯公式 ==
	** 用于处理复杂事件的概率计算.		用于处理复杂事件的概率计算.
	[[分类:概率与统计]]		[[分类:概率与统计]]

MM 喵了个：创建页面，内容为“帮助我们量化“可能性”. == 随机事件 == 例如：掷骰子、摸球、抽签. == 古典概型 == 所有结果等可能时： $P(A)=\frac{\text{事件 A 的有利结果数}}{\text{所有可能结果数}}$ . == 条件概率 == 在某件事已经发生的前提下，另一件事发生的概率： $P(A|B)=\frac{P(A\cap B)}{P(B)}$ . == 全概率公式、贝叶斯公式 == ** 用于处理复杂事件的概率计算. 分类:概率与…”

2026-01-17T04:46:22Z

创建页面，内容为“帮助我们量化“可能性”. == 随机事件 == 例如：掷骰子、摸球、抽签. == 古典概型 == 所有结果等可能时：<math>P(A)=\frac{\text{事件 A 的有利结果数}}{\text{所有可能结果数}}</math>. == 条件概率 == 在某件事已经发生的前提下，另一件事发生的概率：<math>P(A|B)=\frac{P(A\cap B)}{P(B)}</math>. == 全概率公式、贝叶斯公式 == ** 用于处理复杂事件的概率计算. 分类:概率与…”

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帮助我们量化“可能性”.
== 随机事件 ==
例如：掷骰子、摸球、抽签.
== 古典概型 ==
所有结果等可能时：<math>P(A)=\frac{\text{事件 A 的有利结果数}}{\text{所有可能结果数}}</math>.
== 条件概率 ==
在某件事已经发生的前提下，另一件事发生的概率：<math>P(A|B)=\frac{P(A\cap B)}{P(B)}</math>.
== 全概率公式、贝叶斯公式 ==
** 用于处理复杂事件的概率计算.
[[分类:概率与统计]]