Kolmogorov's axioms, events as sets, conditional probability and Bayes.
Probability is a measure on events: non-negative, total 1, additive over disjoint events. Conditional probability P(A|B) = P(A ∩ B)/P(B), and Bayes reverses the conditioning. Picture it: a tree diagram; multiply along branches, add across leaves. Think it: the axioms are measure theory with total mass 1, which is why the two subjects merged.
حالا تو
يه مساله انتخاب کن، يا خودت رو بنويس يا بکشي هر گام، يه تصوير، جواب مخفي ميشه تا وقتي که تو بپرسي
خودت رو به کار بسپار
یک حساب رایگان یادداشت‌هایی را در هر درس اضافه می‌کند، یک ثبت از آنچه که تمام کرده‌اید، مسائل حل شده شما در یک مکان، و یک معلم که می‌توانید در مورد این صفحه از او بپرسید. خود ریاضیات برای همه باز است، چه وارد شده باشید و چه نباشید.
هر نماد را برای تعریف کامل، تصویر و معنی هر حرف در آن بزنید.
هر قسمت يعني چي
تصورش کن
ارزشش رو داره
مثالها
در اين توضيح هم استفاده شده
چطور: Sample spaces and the axioms
Power: (5/6)^4 = 625/1296.
Simplify.
سوالاتي که مردم ميپرسن
What is the difference between probability and statistics?
Probability goes from a known model to what the data should look like; statistics goes from data back to the model. Probability theory is the deductive half.
What does the law of large numbers promise?
That the average of many independent samples converges to the expected value. It says nothing about any single trial.