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概率的解释

(1) [probability]∶表示某件事发生的可能性大小的一个量。很自然地把必然发生的事件的概率定为1,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与1之间的一个数

(2) [percentage]∶根据累积统计得出的可能性

详细解释

某种事件在同一条件下可能发生也可能不发生，表示发生的可能性大小的量叫做概率。例如在一般情况下，一个鸡蛋孵出的小鸡是雌性或雄性的概率都是1/2。

词语分解

• 概的解释 概 à 大略，总括：大概。概论。概述。概貌。梗概。概要。概算。概括。概念（反映对象的本质属性的思维形式）。概率（概率论的基本概念。用来表示随机事件发生可能性大小的量称为此事件的“概率”。亦称“或然率”
• 率的解释 率 à 带领：率领。统率。率队。率先（带头）。率兽食人（喻暴君残害人民）。 轻易地，不细想，不慎重：轻率。草率。率尔。率尔操觚（“觚”，供写书用的木简；意思是轻易地下笔作文）。 爽直坦白：直率。坦率。

网络扩展解释

概率是描述随机事件发生可能性大小的数值度量，其核心概念可以从以下几个角度理解：

一、定义与基本概念

概率通常用0到1之间的数值（或0%到100%表示），0代表事件不可能发生，1代表事件必然发生。例如：

• 抛一枚公平硬币出现正面的概率为0.5（即50%）
• 太阳从东方升起的概率为1（必然事件）
• 掷骰子出现7点的概率为0（不可能事件）

二、概率的三种解释

1. 经典概率（先验概率） 假设所有可能结果具有等可能性，计算公式为： $$ P(A) = frac{text{有利事件数}}{text{总可能事件数}} $$ 适用于有限且对称的样本空间，如骰子、扑克牌等场景。

2. 频率概率（经验概率） 通过重复试验中事件发生的频率趋近值定义： $$ P(A) = lim_{n to infty} frac{n_A}{n} $$ 例如抛硬币10,000次后统计正面出现约5000次。

3. 主观概率 基于个人信念或信息判断的可能性，常用于无法重复试验的场合（如明天下雨概率70%）。

三、概率公理体系

1933年柯尔莫哥洛夫提出三条公理：

1. 非负性：$P(A) geq 0$
2. 规范性：样本空间概率$P(Omega)=1$
3. 可列可加性：互斥事件满足$P(bigcup_{i=1}^infty Ai) = sum{i=1}^infty P(A_i)$

四、重要公式

• 条件概率：$P(A|B) = frac{P(A cap B)}{P(B)}$
• 贝叶斯定理：$P(A|B) = frac{P(B|A)P(A)}{P(B)}$
• 全概率公式：$P(B) = sum_{i=1}^n P(B|A_i)P(A_i)$

五、应用领域

概率论广泛应用于统计学、金融风险评估（如期权定价）、机器学习（如朴素贝叶斯分类）、天气预报、量子物理等领域。现代概率论还与测度论深度融合，为更复杂的随机过程研究提供数学基础。

网络扩展解释二

概率（概 = 面朝下，率 = 手中握着的器具）一词源自于汉字，可以分解为两个部首。其中，“概”这个部首表示一个人面朝下，即可以理解为人们对于未知事件面对不确定性的心理状态。而“率”这个部首则表示手中握着的器具，可以理解为对未知事件发生概率的估计工具。 概率这个词在古时候的写法较为繁琐，需要根据不同的语境来进行区分。例如，在《周易》中，“概”可以写作闺，表示女子的名字；而“率”可以写作噍，表示一种农具。然而，随着时间的推移，概率一词的使用逐渐标准化，现在几乎都采用现代汉字的写法。 概率的例句可以有很多，例如：“根据历史数据和市场分析，我们可以计算出某公司成功上市的概率。”这句话中，概率被用于描述某个事件发生的可能性。 在组词方面，我们可以组成如下词语：概率论、概率密度、概率分布等。 与概率相关的近义词有可能性、机会、几率等，它们都表示未知事件发生的可能性。 反义词可以是确定性、必然性，它们表示事件发生的结果是确定的，没有不确定性和可能性。 总之，概率这个词的意思是指对未知事件发生的可能性的估计。它可拆分为概和率两个部首，源自汉字，并且现代汉字写法已经标准化。概率可以用于描述事件发生的可能性，组词有很多，近义词有可能性、机会等，反义词则是确定性、必然性。

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