在这篇文章中，我们将深入研究一些概率概念。在之前的文章中，我们讨论了函数的概念，根据笛卡尔的说法，函数是说出听到的内容的行为。给定事件和样本空间的概念，我们将使用函数的概念来计算这些事件发生的机会，在本例中为概率。

基础知识

在之前的文章中，我们讨论了函数的概念。这样，René Discards 使用了耳朵作为符号。

概率是一个以样本空间 $\Omega$ 作为输入并输出事件概率的函数。

关联

对于概率，我们必须有相关性的概念。

  • $\in$ 属于
  • $\notin$ 不属于
  • $\subset$ 包含
  • $\not\subset$ 不包含
  • $\supset$ 包含
  • $\not\supset$ 不包含

赛事类别

**定义（事件类）：**作为一个样本空间$\Omega,$的实验，我们定义事件类$\mathcal{A}$，它满足以下属性：

  • $\varnothing \in \mathcal{A}$：空，属于事件类。
  • 如果 $B\in \mathcal{A}$ 则 $\complement B \in \mathcal{A}$：集合 B 属于该类，则 B 的补集也属于该类。
  • If $D,B\in \mathcal{A}$ then $B\bigcup D \in \mathcal{A}:$ 如果两个集合属于该类，则并集属于该类。
$\varnothing \in \mathcal{A}$ $A\in \mathcal{A}$ 然后 $\complement A \in \mathcal{A}$ $D,B\in \mathcal{A}$ 然后 $B\bigcup D \in \mathcal{A}$

概率公理

定义（概率）： 在样本空间 $\Omega$ 和事件类 $\mathcal{A}$ 的实验中，概率是一个函数，输入为事件类，输出值介于 0 和 1 之间。

概率必须满足的公理是：

  • $\mathbb{P}(\Omega)=1$ e $\mathbb{P}(\varnothing)=0$
  • 对于类中的每个事件 $A$，$\mathbb{P}(A)$ 位于 0 和 1 之间。
  • 对于任何互斥事件序列，例如，$B, C$，其中 $B\bigcap C = \varnothing$
$$\mathbb{P}(B\bigcup C)= \mathbb{P}(B) + \mathbb{P}(C)$$

到目前为止，我们已经了解了概率的主要基本概念。等待接下来的帖子。