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計算的機率來自數學領域的機率論，使用數學公式演繹這個世界的隨機現象。 從這個單元起介紹的五種機率分佈函數，被統計學家用來開發本書陳列的統計方法。
在機率空間裡，P稱為機率測度，簡稱機率，它是 定義在F上之一實函數，且滿足 (i) A F, P(A) ≥ 0; (ii)若A n, n ≥ 1，為互斥事件，則 (iii)P(Ω) = 1。 二事件A, B，若 ，便稱為互斥。∑ ∞ = ∞ = = 1 1 ( ) ( ) n n n n P A P A ；A B =∅
2018年4月13日 · 10分鐘搞定條件機率 講義下載: https://drive.google.com/file/d/1JXQ4... 我創立高中數學的NETFLIX，是月費制的。. 最低每天不到11元， 可以觀看我所有高中三年 ...
在前一篇文章中，我們介紹了機率的基本觀念，包含 表示法 (Notation)、隨機變數 (Random Variable, RV)、三種基本的機率類型與乘法法則 (Multiplication Rule)。 其中，三種基本機率類型中的「條件機率」與「聯合機率」經常使初學者分不清楚。
一般情況下，可將機率算法大致分為四類：數值機率算法，蒙特卡羅（Monte Carlo）算法，拉斯維加斯（Las Vegas）算法和舍伍德（Sherwood）算法。 數值機率算法常用於數值問題的求解。
機率,亦稱“或然率”,它是反映隨機事件出現的可能性(likelihood)大小。隨機事件是指在相同條件下,可能出現也可能不出現的事件。例如,從一批有正品和次品的商品中,... 機率算法 機率算法也叫隨機化算法。機率算法允許算法在執行過程中隨機地選擇下一個計算 ...
全機率公式 （ formula of total probability ）是指如果 是兩兩互斥的事件，且它們的事件之並構成基本事件的全集，A是任意事件，則有 [2] ： 一般來說，事件A在事件B已發生的條件下發生的機率，與事件B在事件A已發生的條件下發生的機率是不一樣的，但我們有如下的常用定理描述它們之間的固定數量關係： 托馬斯·貝葉斯（Thomas Bayes，約1702年－1761年）的公式非常著名，導致了後世 貝葉斯學派 的出現。 不過貝葉斯本人在世期間沒有發表過任何數學成果。
