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在概率论中,B通常指代了一个事件的发生。具体而言,对于任何一个概率计算问题,我们都需要定义一个特定事件的概率,而B就是这个事件的符号化表示。例如在掷骰子的实验中,我们可以定义B为出现6点的事件,那么问题就是:B的概率是多少?
需要注意的是,B在概率论中的含义并不是固定的。在不同的问题中,它可能全然不同。比如在赌博中,我们可能定义B为赢得一场比赛的概率;在取球实验中,我们定义B为从所有球中取出红球的概率。因此,在进行概率计算时,我们需要先明确B的具体含义,才能正确地计算出对应事件的概率。
最后需要注意的是,B在概率论中还有一个重要的应用,即代表“二项分布”。在二项分布中,我们需要计算一个特定事件在n次独立实验中发生的次数。这里,B通常被用来表示事件发生的概率,而n表示实验的次数。基于这样的定义,我们可以得到二项分布的概率公式,从而计算出特定事件发生的概率。
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P(A拔B拔)=P[(A+B)拔]=1-P(A+B)
或
P(A拔B拔)=P[(A+B)拔]
=1-P(A+B) =1-[P(A)+P(B)-P(AB)]
=1-(1/2+1/3-1/10)=4/15 焕发网
一般加法公式:P(A+B) =P(A)+P(B)-P(AB)
例如:
P(A|B) = 1/4
P(A∩B)/P(B)=1/4
P(A∩B) =1/8
P(~A|~B)
=P(~A∩~B) /P(~B)
=P(~(AUB) ) /[1 -P(B)]
=[1-P(AUB) ]/[1 -P(B)]
=[ 1- P(A)-P(B) +P(A∩B) ] /[1 -P(B)]
=( 1- 1/3 -1/2 + 1/8) /( 1- 1/2)
= 7/12
扩展资料:
设随机事件A在n次重复试验中发生的次数为nA,若当试验次数n很大时,频率nA/n稳定地在某一数值p的附近摆动,且随着试验次数n的增加,其摆动的幅度越来越小,则称数p为随机事件A的概率,记为P(A)=p。
在一次随机试验中可能发生的唯一的,且相互之间独立的结果被称为单位事件,用e表示。在随机试验中可能发生的所有单位事件的集合称为事件空间,用S来表示。
例如在一次掷骰子的随机试验中,如果用获得的点数来表示单位事件,那么一共可能出现6个单位事件,则事件空间可以表示为S={1,2,3,4,5,6}。
参考资料来源: 百度百科-概率论
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