概率属性

在本文中,我们解释什么是概率属性,此外,您将能够看到每个概率属性的具体示例。

概率的性质是什么?

概率的性质是:

  1. 一个事件的概率等于一减去其相反事件的概率。
  2. 不可能事件发生的概率始终为零。
  3. 如果一个事件包含在另一个事件中,则第一个事件的概率必须小于或等于第二个事件的概率。
  4. 两个事件并集的概率等于每个事件单独发生的概率之和减去它们相交的概率。
  5. 给定一组两两不相容的事件,它们的联合概率是通过将每个事件发生的概率相加来计算的。
  6. 样本空间中所有基本事件的概率之和等于 1。

这只是概率基本属性的总结。以下是每个属性的更详细解释和实际示例。

物业1

一个事件的概率等于一减去其相反事件的概率。因此,一个事件的概率加上其相反事件的概率之和等于 1。

P\bigl(A\bigr)=1-P\bigl(\overline{A}\bigr)

例如,滚动数字 5 的概率是 0.167,因为我们可以使用此概率属性确定滚动任何其他数字的概率:

P(5)=0,167

P(1, 2, 3, 4, 6)=1-P(5)=1-0,167=0,833

物业2

不可能事件的概率为 0。从逻辑上讲,如果随机实验的某个结果不可能发生,则其发生的概率为零。

P(\varnothing)=0

例如,我们无法通过掷骰子得到数字 7 的结果,因此该事件的概率为零。

P(7)=0

物业3

如果一个事件包含在另一个事件中,则第一个事件的概率必须小于或等于第二个事件的概率。

显然,如果一个事件包含在一组事件中,则单个事件发生的概率不可能大于整个事件组发生的概率。

A\subset B \ \color{orange}\bm{\longrightarrow}\color{black}\ P(A)\leq P(B)

例如,滚动数字 4 的概率为 0.167。另一方面,获得偶数 (2, 4, 6) 的概率为 0.50。因此,概率论的这一性质得到满足。

P(4)=0,167

\begin{aligned}P(\text{n\'umero par})&=P(2)+P(4)+P(6)\\[2ex]&=0,167+0,167+0,167\\[2ex]&=0,5\end{aligned}

P(4)

<h3 class="wp-block-heading"><span class="ez-toc-section" id="propiedad-4"></span> Propriété 4<span class="ez-toc-section-end"></span></h3>
<p> La probabilité d’union de deux événements est égale à la somme de la probabilité que chaque événement se produise séparément moins la probabilité de leur intersection. En théorie des probabilités, cette propriété est connue sous le nom de règle de somme et sa formule est la suivante :[latex]P(A\cup B)=P(A)+P(B)-P(A\cap B)” title=”Rendered by QuickLaTeX.com” height=”107″ width=”2040″ style=”vertical-align: -5px;”></p>
</p>
<p>您可以点击此处查看该属性应用的具体示例: </p>
<div style= 请参阅:加法规则的已解决示例

物业5

给定一组两两不相容事件,可以通过添加每个事件发生的概率来计算它们的联合概率。

P(A_1\cup A_2 \cup \ldots\cup A_n)=P(A_1)+P(A_2)+\ldots+P(A_n)

例如,掷骰子的不同结果是不兼容事件,因为如果掷出一个数字,则无法获得另一个数字。因此,为了找到获得奇数的概率,我们可以将不同奇数出现的概率相加:

\begin{aligned}P(\text{n\'umero impar})&=P(1\cup3\cup5)\\[2ex]&=P(1)+P(3)+P(5)\\[2ex]&=0,167+0,167+0,167\\[2ex]&=0,5\end{aligned}

物业6

样本空间中所有基本事件的概率之和等于 1。

显然,随机实验必然会导致样本空间中的基本事件,因此样本空间中的基本事件总会发生,因此样本空间中发生的总概率必定为100%。

\Omega=\{A_1,A_2,\ldots,A_n\}

P(A_1)+P(A_2)+\ldots+P(A_n)=1

例如,掷骰子的样本空间为 Ω={1, 2, 3, 4, 5, 6},因此所有可能结果的概率之和等于 1:

\Omega=\{1,2,3,4,5,6\}

\begin{aligned}P(\Omega)&=P(1)+P(2)+P(3)+P(4)+P(5)+P(6)\\[2ex]&=0,167+0,167+0,167+0,167+0,167+0,167\\[2ex]&=1\end{aligned}

概率公理

除了我们刚刚看到的概率属性之外,我们还必须记住概率公理,它们是定义事件概率的主要规则。

因此,概率公理如下:

  1. 概率公理 1 :事件发生的概率不能为负。
  2. 概率公理2 :某个事件发生的概率为1。
  3. 概率公理3 :一组互斥事件的概率等于所有概率之和。

您可以在此处了解有关概率公理及其应用示例的更多信息:

请参阅:概率公理

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