
【计】 equiprobable
class; grade; rank; wait; when
【机】 iso-
probability
【化】 probability
【医】 probability
【经】 probability
在汉英词典中,"等概率的"对应英文术语为"equiprobable",指在特定情境下多个可能结果具有相同发生概率的状态。该概念最早由数学家雅克布·伯努利在1713年出版的《猜度术》中系统阐述,现已成为概率论与统计学的基础概念。
从数学角度可表示为: $$ P(A_i) = frac{1}{n} quad text{其中} quad i=1,2,...,n $$ 该公式表明当样本空间包含n个基本事件时,每个事件发生的概率均等分配。英国皇家统计学会将其定义为"概率空间中最基本的对称性假设",常见于理想化实验模型如硬币投掷、骰子滚动等离散型均匀分布场景。
美国国家标准与技术研究院(NIST)特别指出,等概率假设在密码学随机数生成、蒙特卡罗模拟等工程领域具有重要应用价值。实际应用中需注意:该状态需要满足样本空间的完备性与互斥性,且每个结果的发生不应受先前事件影响。
“等概率的”是一个概率论术语,指在某个随机事件中,所有可能结果发生的可能性完全相同。具体解释如下:
数学定义 若一个试验有n个互斥且等可能的结果,则每个结果发生的概率为: $$ P = frac{1}{n} $$ 例如标准的六面骰子,每个数字出现的概率都是$frac{1}{6}$。
典型场景
重要特征 (1)概率密度函数呈水平直线(均匀分布) (2)累积分布函数呈线性增长 (3)方差最大:$sigma = frac{(b-a)}{12}$(对连续型均匀分布)
现实应用 (1)密码学:生成加密密钥时要求字符等概率出现 (2)统计抽样:保证样本代表性 (3)游戏设计:维护公平性机制 (4)蒙特卡洛模拟:基础随机数生成
需要注意的是,现实中绝对的等概率难以实现,如硬币铸造偏差、骰子重心偏移等物理因素都会导致微小偏差,但理论上仍可作为理想模型使用。
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