某一事件在相同的条件下可能发生也可能不发生,这类事件成为随机事件(random occurrence)。概率就是用来表示随机事件发生的可能性大小的一个量。很自然的把必然发生的概率定为1,并把不可能发生的事件的概率定为0,而一般随机事件的概率是介于0和1之间的一个数。# L3 u* p' g$ U6 D* k* j7 O
等概基本事件组
' L a& ^3 ~! c8 q. @# E满住下列二条性质的n个随机事件A1,A2,─ An 被称为“等概基本事件组”:⑴ A1,A2,─ An2 ]+ H3 o7 W+ `- Q
发生的机会相等;⑵在任一实验中,A1,A2,─ An 中只有一个发生。等概基本事件组中的任一随机事件Ai(i=1,2, ─,n)称为“基本事件”。如果事件B是由等概念基本事件组A1,A2,─ An 的m个基本事件构成,则事件B的概率P(B)=m/n,这种讨论事件概率的模型称为“古典概型”。* E; |5 h0 d8 t0 B7 }, d2 N |& z d
ps:排列组合结合概率中的“古典概率”就可以解决几乎所有的GRE数学概率问题,但要灵活应用,而且很多题目看起来像概率题实际上它就是各抽屉原理(6个球放到5个抽屉里则至少有一个抽屉里有两个或更多的球),他就让你比较和1的大小,当然是相等。
. d- K: N, M, H, w# ]正态分布0 I5 I9 B) G1 H+ J' G: f
*高斯分布(Gaussian)(正态分布)的概率密度函数为一钟型曲线,即8 s5 p6 x6 I, u [; D/ ?1 H
# F! F( e# z% W4 D
4 ?4 J" Y# w: u1 v) i' W% ya为均值, 为标准方差,曲线关于x=a的虚线对称, 决定了曲线的“胖瘦”,形状为:, f6 c: ^( s, ]$ ^4 j' x3 W2 F
( m4 |1 l2 R1 I7 H# m8 P( l图1
. i6 q$ x3 b5 e4 {/ _2 p" [* Z*高斯型随机变量的概率分布函数,是将其密度函数取积分,即
6 A0 S% m6 v0 X9 E
4 p7 W6 b" I* g0 @1 m. q) U m) s 4 B/ b! i2 ]7 l( \4 I
, 表示随机变量A的取值小于等于x的概率。比如A的取值小于等于均值a的概率是50%。曲线为( P- n2 j; r2 S5 D
! S& J' D3 ], y
; a# w! r; k; p C5 {0 I Z* F ( L8 Z! W- O& f3 p6 Z. S7 [& i
ps:如果你没学过概率论的话,这部分内容很难理解,不过不要紧,答错一道题也可以拿八百分的:),绝大部分时候你不会遇见这种题的。 |