徽标
联盟百科
通讯
下载应用,请到 Google Play
新! 在您的Android™设备上下载联盟百科!
自由
比浏览器更快的访问!
 

概率公理

指数 概率公理

機率公理(Probability axioms)是概率論的公理,任何事件發生的概率的定義均滿足概率公理。因其发明者为安德烈·柯尔莫果洛夫,也被人们熟知为柯尔莫果洛夫公理(Kolmogorov axioms)。 某个事件E的概率P(E)是定义在“全体”(universe)或者所有可能基础事件的样本空间\Omega时,概率P必须满足以下柯尔莫果洛夫公理。 也可以说,概率可以被解释为定义在样本空间的子集的σ代数上的一个测度,那些子集为事件,使得所有集的测度为1。这个性质很重要,因为这裡提出条件概率的自然概念。对于每一个非零概率A都可以在空间上定义另外一个概率: 这通常被读作“给定A时B的概率”。如果给定A时B的条件概率与B的概率相同,则A与B被称为是独立的。 当样本空间是有限或者可数无限时,概率函数也可以以基本事件\, \,...

12 关系: 可數集安德雷·柯爾莫哥洛夫事件 (概率论)代数当且仅当贝叶斯定理条件概率样本空间概率概率论有限集合测度

可數集

在数学上,可数集,或称可列集、可数无穷集合,是与自然数集的某个子集具有相同基數(等势)的集合。在这个意义下不是可数集的集合称为不可数集。这个术语是康托尔创造的。可数集的元素,正如其名,是“可以计数”的:尽管计数永远无法终止,集合中每一个特定的元素都将对应一个自然数。 “可数集”这个术语也可以代表能和自然数集本身一一对应的集合。例子参见两个定义的差别在于有限集合在前者中算作可数集,而在后者中不算作可数集。 为了避免歧义,前一种意义上的可数有时称为至多可数,参见.

新!!: 概率公理和可數集 · 查看更多 »

安德雷·柯爾莫哥洛夫

安德雷·尼古拉耶維奇·柯爾莫哥洛夫(俄语:Андре́й Никола́евич Колмого́ров,英语:Andrey Nikolaevich Kolmogorov,),俄国數學家,主要研究概率論、算法信息論、拓撲學、直觉主义逻辑、紊流、经典力学和計算複雜性理論,最為人所道的是對概率論公理化所作出的貢獻。他曾說:"概率論作為數學學科,可以而且應該從公理開始建設,和幾何、代數的路一樣"。.

新!!: 概率公理和安德雷·柯爾莫哥洛夫 · 查看更多 »

事件 (概率论)

在概率論中,隨機事件(或簡稱事件)指的是一個被賦與機率的事物集合,也就是樣本空間中的一個子集。簡單來說,在一次隨機試驗中,某個特定事件可能出現也可能不出現;但當試驗次數增多,我們可以觀察到某種規律性的結果,就是隨機事件。基本上,只要樣本空間是有限的,則在樣本空間內的任何一個子集合,都可以被稱為是一個事件。然而,當樣本空間是無限的時候,特別是不可數之時,就常常不能定義所有的子集為隨機事件了。因此,爲了定義一個概率空間,常常需要去掉樣本空間的某些子集,規定他們不能成為事件。.

新!!: 概率公理和事件 (概率论) · 查看更多 »

代数

代数是一个较为基础的数学分支。它的研究对象有许多。诸如数、数量、代数式、關係、方程理论、代数结构等等都是代数学的研究对象。 初等代数一般在中學時讲授,介紹代数的基本思想:研究当我们对数字作加法或乘法时会发生什么,以及了解變數的概念和如何建立多项式并找出它们的根。 代数的研究對象不僅是數字,还有各種抽象化的結構。例如整數集作為一個帶有加法、乘法和序關係的集合就是一個代數結構。在其中我們只關心各種關係及其性質,而對於「數本身是甚麼」這樣的問題並不關心。常見的代數結構類型有群、环、域、模、線性空間等。并且,代数是几何的总称,代数是还可以用任何字母代替的。 e.g.2-4+6-8+10-12+…-96+98-100+102.

新!!: 概率公理和代数 · 查看更多 »

当且仅当

当且仅当(If and only if)(中国大陆又称作当且--仅当,臺灣又称作若且--唯若),在--邏輯中,逻辑算符反互斥或閘(exclusive or)是对两个运算元的一种邏輯分析类型,符号为XNOR或ENOR或\Leftrightarrow。与一般的邏輯或非NOR不同,當兩兩數值相同為是,而數值不同時為否。在数学、哲学、逻辑学以及其他一些技术性领域中被用来表示“在,并且仅仅在这些条件成立的时候”之意,在英语中的对应标记为iff。“A当且仅当B”其他等价的说法有“当且仅当A則B”;“A是B的充分必要条件(充要條件)”。 一般而言,當我們看到“A当且仅当B”,我們可以知道“如果A成立時,則B一定成立;如果B成立時,則A也一定成立”;“如果A不成立時,則B一定不成立;如果B不成立時,則A也一定不成立”。.

新!!: 概率公理和当且仅当 · 查看更多 »

贝叶斯定理

贝叶斯定理(Bayes' theorem)是概率论中的一个定理,它跟随机变量的条件概率以及边缘概率分布有关。在有些关于概率的解释中,贝叶斯定理(贝叶斯公式)能够告知我们如何利用新证据修改已有的看法。這個名稱來自於托马斯·贝叶斯。 通常,事件A在事件B(发生)的条件下的概率,与事件B在事件A(发生)的条件下的概率是不一样的。然而,这两者是有确定的关系的,贝叶斯定理就是这种关系的陈述。贝叶斯公式的一个用途在于通过已知的三个概率函数推出第四个。 作为一个普遍的原理,贝叶斯定理对于所有概率的解释是有效的。然而,频率主义者和贝叶斯主义者对于“在应用中,某个随机事件的概率该如何被赋值?”这个问题有着不同的看法:频率主义者根据随机事件发生的频率,或者总体样本裡面的发生的个数来赋值概率;贝叶斯主义者则根据未知的命题来赋值概率。这样的理念导致贝叶斯主义者有更多的机会使用贝叶斯定理。.

新!!: 概率公理和贝叶斯定理 · 查看更多 »

条件概率

本文定义了表征两个或者多个随机变量概率分布特点的术语。 条件概率(conditional probability)就是事件A在另外一个事件B已经发生条件下的发生概率。条件概率表示为P(A|B),读作“在B条件下A的概率”。 联合概率表示两个事件共同发生的概率。A与B的联合概率表示为P(A \cap B)或者P(A, B)或者P(AB)。 边缘概率是某个事件发生的概率。边缘概率是這樣得到的:在聯合概率中,把最終結果中不需要的那些事件合并成其事件的全概率而消失(對离散隨机變量用求和得全概率,對連續隨机變量用積分得全概率)。這稱為邊緣化(marginalization)。A的边缘概率表示为P(A),B的边缘概率表示为P(B)。 需要注意的是,在这些定义中A与B之间不一定有因果或者时间顺序关系。A可能会先于B发生,也可能相反,也可能二者同时发生。A可能会导致B的发生,也可能相反,也可能二者之间根本就没有因果关系。 例如考虑一些可能是新的信息的概率条件性可以通过贝叶斯定理实现。.

新!!: 概率公理和条件概率 · 查看更多 »

样本空间

概率论中,样本空间是一个实验或随机试验所有可能结果的集合,而随机试验中的每个可能结果稱為样本点。通常用S、\Omega或U表示。例如,如果抛掷一枚硬币,那么样本空间就是集合。如果投掷一个骰子,那么样本空间就是\。 有些实验有兩个或多个可能的样本空间。例如,从没有鬼牌的52张扑克牌中随机抽出一张,一个可能的样本空间是数字(A到K)(包括13个元素),另外一个可能的样本空间是花色(黑桃,红桃,梅花,方块)(包括4个元素)。如果要完整地描述一张牌,就需要同时给出数字和花色,这时的样本空间可以通过构建上述两个样本空间的笛卡儿乘积来得到。 在初等概率中,样本空间的任何一个子集都被称为一个事件。如果一个子集只有一个元素,那这个子集被称为基本事件。但當樣本空間大小是無限的時候,這個定義就不可行,因此要給出一個更準確的定義。只有可測子集才稱為事件,這些可測子集且要構成樣本空間上的σ-代数。然而這樣定義的重要性只是從理論上而言的,因為σ-代数在實際應用上可以定義為所有集的集合。 样本空间里可以进行加法运算,可以进行数乘(除)运算。 可以求平均值。.

新!!: 概率公理和样本空间 · 查看更多 »

概率

--率,舊稱--率,又称或然率、機會率或--、可能性,是数学概率论的基本概念,是一个在0到1之间的实数,是对随机事件发生之可能性的度量。 概率常用來量化對於某些不確定命題的想法"Kendall's Advanced Theory of Statistics, Volume 1: Distribution Theory", Alan Stuart and Keith Ord, 6th Ed, (2009), ISBN 978-0-534-24312-8,命題一般會是以下的形式:「某個特定事件會發生嗎?」,對應的想法則是:「我們可以多確定這個事件會發生?」。確定的程度可以用0到1之間的數值來表示,這個數值就是機率William Feller, "An Introduction to Probability Theory and Its Applications", (Vol 1), 3rd Ed, (1968),Wiley,ISBN 978-0-471-25708-0。因此若事件發生的機率越高,表示我們越認為這個事件可能發生。像丟銅板就是一個簡單的例子,正面朝上及背面朝上的兩種結果看來機率相同,每個的機率都是1/2,也就是正面朝上及背面朝上的機率各有50%。 這些概念可以形成機率論中的數學公理(參考概率公理),在像數學、統計學、金融、博弈論、科學(特別是物理)、人工智慧/機器學習、電腦科學及哲學等學科中都會用到。機率論也可以描述複雜系統中的內在機制及規律性。.

新!!: 概率公理和概率 · 查看更多 »

概率论

概率论(Probability theory)是集中研究概率及随机现象的数学分支,是研究隨機性或不確定性等現象的數學。概率论主要研究对象为随机事件、随机变量以及随机过程。对于随机事件是不可能准确预测其结果的,然而对于一系列的独立随机事件——例如掷骰子、扔硬币、抽扑克牌以及輪盤等,会呈现出一定的、可以被用于研究及预测的规律,两个用来描述这些规律的最具代表性的数学结论分别是大数定律和中心极限定理。 作为统计学的数学基础,概率论对诸多涉及大量数据定量分析的人类活动极为重要,概率论的方法同样适用于其他方面,例如是对只知道系统部分状态的复杂系统的描述——统计力学,而二十世纪物理学的重大发现是以量子力学所描述的原子尺度上物理现象的概率本质。 數學家和精算師認為概率是在0至1閉區間内的數字,指定給一發生與失敗是隨機的「事件」。概率P(A)根據概率公理來指定給事件A。 一事件A在一事件B確定發生後會發生的概率稱為B給之A的條件概率;其數值為。若B給之A的條件概率和A的概率相同時,則稱A和B為獨立事件。且A和B的此一關係為對稱的,這可以由一同價敘述:「當A和B為獨立事件時,P(A \cap B).

新!!: 概率公理和概率论 · 查看更多 »

有限集合

数学中,一个集合被称为有限集合,簡單來說就是元素個數有限,嚴格而言則是指有一个自然数n使该集合与集合之间存在双射。例如 -15到3之间的整数组成的集合,这个集合有19个元素,它跟集合存在雙射,所以它是有限的。不是有限的集合称为无限集合。 也就是说如果一个集合的基数是自然数,那这个集合就是有限的。所有的有限集合都是可数的,但并不是所有的可数集都是有限的,例如所有素数的集合。 有一个定理(戴德金定理)是:一个集合是有限的当且仅当不存在一个该集合与它的任何一个真子集之间的双射。 I I.

新!!: 概率公理和有限集合 · 查看更多 »

测度

数学上,测度(Measure)是一个函数,它对一个给定集合的某些子集指定一个数,这个数可以比作大小、体积、概率等等。传统的积分是在区间上进行的,后来人们希望把积分推广到任意的集合上,就发展出测度的概念,它在数学分析和概率论有重要的地位。 测度论是实分析的一个分支,研究对象有σ代数、测度、可测函数和积分,其重要性在概率论和统计学中都有所体现。.

新!!: 概率公理和测度 · 查看更多 »

重定向到这里:

機率公理柯爾莫哥洛夫公理柯爾莫果洛夫公理

传出传入
嘿!我们在Facebook上吧! »