Probability and Random Variables T

Probability and Random Variables
Today this system is the basis of probability theory and mathematical statistics. We speak of the probability of events. This means that a number is assigned to each event and this number should represent the probability of this event. Let us consider throwing a die as an example. In this case each possible event is an outcome showing a certain number of points, and one would assign the number 1/6 to each event. This expresses the fact that each event is equally likely, as expected for a fair die, and that the sum of the probabilities is normalized to 1. The Kolmogorov system of axioms now specifies the structure of the set of events and formulates the rules for the assignment of real numbers (probabilities) to these events.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ความน่าเป็นและตัวแปรสุ่ม วันนี้ระบบนี้เป็นพื้นฐานของทฤษฎีความน่าเป็นและสถิติคณิตศาสตร์ เราพูดความน่าเป็นของเหตุการณ์ หมายความ ว่า หมายเลขถูกกำหนดให้กับแต่ละเหตุการณ์ และหมายเลขนี้ควรแสดงถึงความเป็นไปของเหตุการณ์นี้ ให้เราพิจารณาทิ้งตายเป็นตัวอย่าง ในกรณีนี้ แต่ละเหตุการณ์ได้คือ จำนวนของจุดแสดงผล และหนึ่งจะกำหนดหมายเลข 1/6 แต่ละเหตุการณ์ นี้แสดงความจริงที่ ว่าแต่ละเหตุการณ์ความเท่าเทียมกันแล้ว ตายเป็นธรรม และผลรวมของกิจกรรมที่เป็นตามปกติ 1 ระบบสัจพจน์ของความน่าเป็นตอนนี้ระบุโครงสร้างของชุดของเหตุการณ์ และ formulates กฎสำหรับการกำหนดตัวเลขจำนวนจริง (กิจกรรม) เหตุการณ์เหล่านี้

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

น่าจะเป็นและตัวแปรสุ่มวันนี้ระบบนี้เป็นพื้นฐานของทฤษฎีความน่าจะเป็นและสถิติทางคณิตศาสตร์ เราพูดถึงน่าจะเป็นของเหตุการณ์ที่เกิดขึ้น ซึ่งหมายความว่าจำนวนได้รับมอบหมายให้แต่ละเหตุการณ์และจำนวนนี้ควรแสดงความน่าจะเป็นของเหตุการณ์นี้ ขอให้เราพิจารณาการขว้างปาตายเป็นตัวอย่าง ในกรณีนี้แต่ละเหตุการณ์ที่เป็นไปได้คือการแสดงผลจำนวนหนึ่งของจุดและหนึ่งจะกำหนดหมายเลข 1/6 แต่ละเหตุการณ์ นี้เป็นการแสดงออกถึงความจริงที่ว่าแต่ละเหตุการณ์มีโอกาสที่เท่าเทียมกันตามที่คาดไว้สำหรับตายยุติธรรมและว่าผลรวมของความน่าจะเป็นปกติ 1. ระบบ Kolmogorov หลักการนี้ระบุโครงสร้างของชุดของเหตุการณ์ที่เกิดขึ้นและกำหนดหลักเกณฑ์สำหรับ ที่ได้รับมอบหมายของจำนวนจริง (น่าจะ) ต่อเหตุการณ์เหล่านี้

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ความน่าจะเป็นและตัวแปรสุ่ม
วันนี้ระบบนี้เป็นระบบพื้นฐานของทฤษฎีความน่าจะเป็นและสถิติเชิงคณิตศาสตร์ เราพูดถึงความน่าจะเป็นของเหตุการณ์ this means that กับกะเทย to each event ( แล้ว this should ห๊ะพระอาทิตย์ตกดินของ event ) ให้เราลองโยนตายเป็นตัวอย่าง ในกรณีนี้เป็นไปได้ในแต่ละเหตุการณ์ที่เป็นชนวนให้จำนวนหนึ่งของจุดและจะกำหนดหมายเลข 1 / 6 ของแต่ละเหตุการณ์ นี้เป็นการแสดงออกถึงความจริงที่ว่าแต่ละเหตุการณ์เป็นอย่างเท่าเทียมกัน อาจคาดหวังให้ตาย ยุติธรรม และผลรวมของความน่าจะเป็นเป็นปกติต่อ 1 การเปลี่ยนแปลงของระบบสัจพจน์ตอนนี้ระบุโครงสร้างของชุดของเหตุการณ์และ PayPal กฎสำหรับการมอบหมายของจำนวนจริง ( ความน่าจะเป็น )
เหตุการณ์เหล่านี้