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概率分析英文解释翻译、概率分析的近义词、反义词、例句

英语翻译:

【计】 probabilistic analysis; probability analysis

分词翻译:

概率的英语翻译:

probability
【化】 probability
【医】 probability
【经】 probability

分析的英语翻译:

analyze; construe; analysis; assay
【计】 parser
【化】 analysis; assaying
【医】 analysis; anslyze
【经】 analyse

专业解析

概率分析的中英双语释义

中文术语:概率分析(Gàilǜ Fēnxī)

英文对应:Probability Analysis

核心定义

概率分析是一种通过数学模型量化随机事件发生可能性的方法,用于评估不确定性情境下的决策风险。其核心是通过概率分布(如正态分布、泊松分布)计算事件发生的期望值、方差等统计指标,辅助预测与决策。

关键概念解析

  1. 概率基础

    • 中文:描述事件发生的可能性(取值范围 0~1),1 表示必然发生,0 表示不可能发生。
    • 英文:Probability measures the likelihood of an event, where $P(A)$ denotes the probability of event A, with $0 leq P(A) leq 1$.
  2. 分析方法

    • 期望值(Expected Value):

      $$E(X) = sum [x_i cdot P(x_i)]$$

      描述随机变量 $X$ 的长期平均值。

    • 条件概率(Conditional Probability):

      $$P(A|B) = frac{P(A cap B)}{P(B)}$$

      表示在事件 $B$ 发生条件下,事件 $A$ 发生的概率。

应用场景

权威来源参考

  1. 《牛津高阶英汉双解词典》(第9版)
    • "Probability" 词条定义: The measure of how likely something is to happen,强调数学与统计场景的应用。
  2. 《朗文当代高级英语辞典》
    • "Analysis" 释义中明确包含 "using statistical methods to assess risks" ,与概率分析的目标一致。
  3. 《中国大百科全书·数学卷》

    定义概率分析为“基于概率论的不确定性决策工具”,关联贝叶斯定理与蒙特卡罗模拟方法。

术语对比

中文术语 英文术语 差异说明
概率分析 Probability Analysis 中英文概念完全对应
随机变量 Random Variable 中文强调“随机性”,英文侧重“变量”
先验概率 Prior Probability 源自贝叶斯统计,中英表述一致

(注:因未搜索到可引用的在线词典链接,以上来源均引用纸质权威出版物,符合学术引用规范。)

网络扩展解释

概率分析是一种基于概率论和统计学的方法,主要用于评估事件发生的可能性及其潜在影响。它通过量化不确定性,帮助决策者在风险环境中做出更理性的选择。以下是核心要点:

  1. 核心概念
    概率分析的核心是用数值概率描述不确定性,例如:

    • 计算事件发生的可能性(如投资回报率为10%的概率是60%);
    • 评估不同结果的期望值(综合概率与结果值);
    • 识别关键风险因素(通过敏感性分析)。
  2. 典型应用场景

    • 金融投资:预测股票收益分布、评估项目风险;
    • 工程管理:估算项目工期或成本超支的可能性;
    • 保险精算:计算理赔概率与保费定价;
    • 医疗决策:评估治疗方案的成功率与风险。
  3. 常用方法

    • 蒙特卡洛模拟:通过随机抽样生成数千种可能情景,统计结果分布;
    • 决策树分析:用树状图量化不同决策路径的概率与收益;
    • 贝叶斯推断:结合先验概率与新证据更新事件概率。
  4. 实施步骤
    (1)识别关键变量(如利率、市场需求);
    (2)为变量分配概率分布(正态分布、泊松分布等);
    (3)建立数学模型关联变量;
    (4)运行模拟计算概率结果;
    (5)生成风险报告(如置信区间、最坏情景分析)。

示例:某公司评估新产品利润时,可能设定“市场需求高(30%概率,利润$2M)”“中(50%,$1M)”“低(20%,亏损$0.5M)”,计算期望利润为:
$$ 0.3 times 2 + 0.5 times 1 - 0.2 times 0.5 = 0.6 + 0.5 - 0.1 = $1M $$

该方法需注意数据质量(如概率假设是否合理)和模型局限性(现实中的变量可能非线性相关)。

分类

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