Читайте о наборах и мероприятиях бесплатно всего за 3 минуты
1. Наборы и события:
- Наборы используются для исключения дублирования
- Событие: набор результатов. Если набор пуст, он называется пустым набором или нулевым набором и обозначается Ø.
Непустой набор:
- Непустое множество может быть конечным или бесконечным.
Пример:
- X ∈ A (X in A)
- Вышеупомянутое говорит о том, что X является элементом набора A.
- Где A -установлен, X -это элемент
(OR)
- A ∋ X (A содержат x)
- Где A -установлен, X -это элемент.
Не является частью набора: -
- X ∉ A (что означает, что X - элемент, не входящий в A)
- A ∌ X (что означает, что A не содержит X)
2. Несколько элементов в наборе:
- Многоэлементный набор можно обозначить символом ∀ (для всех / любого).
- Пример: ∀ X ∈ A (это означает, что для всех член x находится в A)
3. Двоеточие:
- Двоеточие можно обозначить как : (‘:’ означает то или около того)
- : обозначает группу определенных элементов в наборе.
- Пример: ∀ X ∈ A : X четно
4. Подмножество:
- Набор, который содержит (удерживает) другое подмножество (набор), можно обозначить ⊆
- Пример: A ⊆ B [A - подмножество B]
5. Пересечение:
- Пересечение представляет собой все благоприятные исходы между двумя событиями.
- Замечание: A ⋂ B
6. Союз множеств:
- Комбинация всех предпочтительных исходов, таких как A или B (или оба)
- Замечание: A ∪ B
- Формула: A ∪ B = A + B -A ⋂ B
7. Взаимоисключающие наборы:
В основном взаимоисключающий набор - это набор, который не позволяет иметь перекрывающиеся элементы, например, круги никогда не пересекаются.
Дополнения:
Во-первых, если набор состоит из всех нечетных чисел, то его дополнение будет состоять из всех четных чисел.
Дополнения всегда исключают друг друга, но не все взаимоисключающие множества являются дополнениями.
8. Независимые мероприятия:
Теоретическая вероятность не зависит от других событий, таких как подбрасывание монеты [всегда есть 50% шанс выпадения решки]
9. Зависимые события:
Вероятности зависимых событий меняются по мере изменения условий.
- Итак, вероятность события меняется в зависимости от имеющейся у нас информации.
10. Условные вероятности:
Вероятность наступления события при условии, что другое уже произошло (известно или существует)
Аддитивный закон:
Вероятность объединения двух множеств равна сумме индивидуальных вероятностей события минус вероятность их пересечения.
Закон умножения:
Вероятность объединения двух множеств равна сумме индивидуальных вероятностей события, умноженной на вероятность их пересечения.
Закон Байеса:
Просто закон Байеса также называют правилом Байеса или теоремой Байеса. Мы можем получить байесовскую теорему, применив условную вероятность к закону Байеса.
читать другие статьи:
Спасибо...
