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概率的解釋

(1) [probability]∶表示某件事發生的可能性大小的一個量。很自然地把必然發生的事件的概率定為1,把不可能發生的事件的概率定為0,而一般隨機事件的概率是介于0與1之間的一個數

(2) [percentage]∶根據累積統計得出的可能性

詳細解釋

某種事件在同一條件下可能發生也可能不發生，表示發生的可能性大小的量叫做概率。例如在一般情況下，一個雞蛋孵出的小雞是雌性或雄性的概率都是1/2。

詞語分解

• 概的解釋 概 à 大略，總括：大概。概論。概述。概貌。梗概。概要。概算。概括。概念（反映對象的本質屬性的思維形式）。概率（概率論的基本概念。用來表示隨機事件發生可能性大小的量稱為此事件的“概率”。亦稱“或然率”
• 率的解釋 率 à 帶領：率領。統率。率隊。率先（帶頭）。率獸食人（喻暴君殘害人民）。 輕易地，不細想，不慎重：輕率。草率。率爾。率爾操觚（“觚”，供寫書用的木簡；意思是輕易地下筆作文）。 爽直坦白：直率。坦率。

網絡擴展解釋

概率是描述隨機事件發生可能性大小的數值度量，其核心概念可以從以下幾個角度理解：

一、定義與基本概念

概率通常用0到1之間的數值（或0%到100%表示），0代表事件不可能發生，1代表事件必然發生。例如：

• 抛一枚公平硬币出現正面的概率為0.5（即50%）
• 太陽從東方升起的概率為1（必然事件）
• 擲骰子出現7點的概率為0（不可能事件）

二、概率的三種解釋

1. 經典概率（先驗概率） 假設所有可能結果具有等可能性，計算公式為： $$ P(A) = frac{text{有利事件數}}{text{總可能事件數}} $$ 適用于有限且對稱的樣本空間，如骰子、撲克牌等場景。

2. 頻率概率（經驗概率） 通過重複試驗中事件發生的頻率趨近值定義： $$ P(A) = lim_{n to infty} frac{n_A}{n} $$ 例如抛硬币10,000次後統計正面出現約5000次。

3. 主觀概率 基于個人信念或信息判斷的可能性，常用于無法重複試驗的場合（如明天下雨概率70%）。

三、概率公理體系

1933年柯爾莫哥洛夫提出三條公理：

1. 非負性：$P(A) geq 0$
2. 規範性：樣本空間概率$P(Omega)=1$
3. 可列可加性：互斥事件滿足$P(bigcup_{i=1}^infty Ai) = sum{i=1}^infty P(A_i)$

四、重要公式

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

五、應用領域

概率論廣泛應用于統計學、金融風險評估（如期權定價）、機器學習（如樸素貝葉斯分類）、天氣預報、量子物理等領域。現代概率論還與測度論深度融合，為更複雜的隨機過程研究提供數學基礎。

網絡擴展解釋二

概率（概 = 面朝下，率 = 手中握着的器具）一詞源自于漢字，可以分解為兩個部首。其中，“概”這個部首表示一個人面朝下，即可以理解為人們對于未知事件面對不确定性的心理狀态。而“率”這個部首則表示手中握着的器具，可以理解為對未知事件發生概率的估計工具。 概率這個詞在古時候的寫法較為繁瑣，需要根據不同的語境來進行區分。例如，在《周易》中，“概”可以寫作閨，表示女子的名字；而“率”可以寫作噍，表示一種農具。然而，隨着時間的推移，概率一詞的使用逐漸标準化，現在幾乎都采用現代漢字的寫法。 概率的例句可以有很多，例如：“根據曆史數據和市場分析，我們可以計算出某公司成功上市的概率。”這句話中，概率被用于描述某個事件發生的可能性。 在組詞方面，我們可以組成如下詞語：概率論、概率密度、概率分布等。 與概率相關的近義詞有可能性、機會、幾率等，它們都表示未知事件發生的可能性。 反義詞可以是确定性、必然性，它們表示事件發生的結果是确定的，沒有不确定性和可能性。 總之，概率這個詞的意思是指對未知事件發生的可能性的估計。它可拆分為概和率兩個部首，源自漢字，并且現代漢字寫法已經标準化。概率可以用于描述事件發生的可能性，組詞有很多，近義詞有可能性、機會等，反義詞則是确定性、必然性。

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