1樓：匿名使用者
p(a)=p(b)=p(c)
一個點的開閉不影響概率
a和b概率1相等
下面詳細解釋下。
首先要明確一些基本概念，隨機現象中的所有可能的事件集合稱為事件空間，隨機變數指的是定義在事件空間上的，將集合中的每一個事件都對映到實數空間的函式。對映有很多種方式，像這道題中就是對映成了[0,1]上的一個均勻分佈的連續函式，其概率分佈為連續型均勻分佈。連續型均勻分佈的概率密度函式和累積分佈函式影象還有概率密度函式和累積分佈函式的定義見附圖。
那麼已知事件a=[0, 0.3)，事件 b=[0, 0.3], 事件 c=[0.
4, 0.7]，要求他們的概率，可以用概率密度函式在事件的分佈區間上積分得到，也可以用累積分佈函式在分佈區間右端點的值減去左端點的值得到，結果當然是一樣的，因為累積分佈函式就是由概率密度函式積分得到的。
不管用哪種方法求概率，顯然跟區間的開閉沒關係，因為一個端點有值與否顯然不影響積分結果（其實只要是有限個點，它們有值與否都不影響積分結果）。又由於隨機變數x是均勻分佈的，所以顯然可以求得（不用真求就可以看出來）p(a)=p(b)=p(c)。
第二題根據「概率1相等」的定義，p=0，那顯然要p=p=0。p=p(a)，p=p(b)，顯然都不為0，所以a和c還有b和c都不可能概率1相等。而p=p=0，p=p，顯然這一個點的概率當然是0（不管是對概率密度函式積分還是用累積分佈函式兩個值的差，求出來的概率都是0），所以符合定義，a和b概率1相等。
2樓：匿名使用者
因為題目給出隨機變數 x 是 [0，1] 上均勻分佈，即 x 是連續型隨機變數，根據內連續型隨機變數的性質（在容單點值的概率為 0）可得，上述三個事件a、b、c的概率相同，即 p(a)=p(b)=p(c)
同時這裡沒有哪個事件的概率等於1.
注：均勻分佈的概率只跟它的區間長度有關，跟範圍內的具體取值沒有關係。
3樓：求紅終彭祖
poission
分佈是一種常用的離散分佈，它常與單位時間、面積、產品上的計數過程有關。如專：單位時間屬內接到**的次數、單位面積上玻璃的氣泡數等等。
值得注意的是在二項分佈b(n,p)中，若n充分大，p充分小，乘積np適中，則b(n,p)分佈可以用泊松分佈p（np）近似.
一個概率論與數理統計的概念問題：
4樓：匿名使用者
各位路過的大俠，小女跪求概率論與數理統計的公式問題補充：如果是可以列印的資料，甚好。 很多分析表明，考生失分的一個重要原因就是對基本概念
概率論中P AUBUCUD P A P B P C P DP AB P AC P AD P BC P BD P CDP ABCD 交集
利用集合的容斥原理就可以。和集合中的韋恩圖一樣。畫韋恩圖較方便理解。概率論 p aubuc p a p b p c p ac p bc p ab p abc 為什麼最後還要加個p abc abc在a b c中，都包含，在ab bc ac中也都包含。所以p a p b p c 中，p abc 加了三次...
概率論問題關於概率密度函式，概率論概率密度函式有關問題
答 首先，抄隨機變數分為離散型和連續性。對於離散型隨機變數來說，若隨機變數取值的可能結果較少，則用分佈率可以很方便的表示其概率分佈情況 有些時候隨機變數取值佈滿整個空間，所以要用到分佈函式表示概率，分佈律不好表示，這句話是針對取值可列舉但無限多或者連續性隨機變數來說的。分佈函式的定義是 設x是一個隨...
概率論與數理統計，求概率的問題，求一個概率論與數理統計的問題
首先分母你應該是知道的，每個球有n种放法，所以有n的n次方，分子是要求每個盒子至多有一個球，所以第1個球是n種，第2個球不能還和第1個球放一起了，故只有剩下的n 1種，依次類推，到第n個球，就只有n n 1 种放法 至多有一個球，也就是每個盒子裡都是一個球或者0個。但是當有一個是0的時候，必然會有一...