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.
اب آپ
مسئلہ منتخب کريں يا ٹائپ کريں يا خود کريں ہر قدم ، تصوير ، جواب پوشيدہ هے جب تک آپ سوال نہ کريں
آپ کے اپنے کام رکھیں
مفت اکاؤنٹ تمام درسوں پر نوٹ شامل کر تا هے ، آپ نے جو ختم کر يا هے اس کا ريکورڈ ، آپ کے حل کيے گئے مسئلے ایک جگہ پر اور آپ اس صفحے کے بارے ميں سوال کر سکتے هيں تو تيرچر ريتھ ميں خود تمام لوگوں کے ليے کھلا هے ، خواہ آپ داخل هے يا نہيں
تمام تعريف کے ليے ، تصوير کے ليے اور اس ميں ہر حروف کا مطلب کے ليے کو ئي علامت کو ٹک کريں
ہر حصے کا مطلب کیا ہے
اس کو تصور کریں
جاننے کے قابل
مثالیں
اس وضاحت میں بھی استعمال کیا جاتا ہے
کیسے: Sample spaces and the axioms
Power: (5/6)^4 = 625/1296.
Simplify.
سوالات لوگ پوچھتے ہیں
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.