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.
Nu jij.
Kies een probleem, type of teken je eigen. Elke stap, een foto, het antwoord verborgen totdat je het vraagt.
Blijf jezelf aan het werk
Een gratis account voegt notities toe bij elke les, een record van wat je klaar bent, je problemen opgelost op één plaats, en een leraar die je kunt vragen over deze pagina. De wiskunde zelf is open voor iedereen, ingelogd of niet.
Tik op elk symbool voor de volledige definitie, een afbeelding en wat elke letter erin betekent.
Wat elk deel betekent
Stel je voor.
Weten waard
Voorbeelden
Ook gebruikt in die verklaring
Hoe: Sample spaces and the axioms
Power: (5/6)^4 = 625/1296.
Simplify.
Vragen die mensen stellen
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.