概率问题:若P(A)=1,为什么P(AB)=P(B)?

作者&投稿:蓟泻 (若有异议请与网页底部的电邮联系)
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原因如下:

P(A)=1,自然是推不出A是全集,但能够推出A的测度和全集的测度是一样的。

即m(A)=m(U)。 

假设有集合A和集合B,m(A)=m(U),B是A在全集中取不到的事件集合。

则有m(U)=m(B+A)=m(A)+m(B)。 

Hence,m(B)=0。 

即P(B)=0。 

又有m(AB)=0。 

故而有P(AB)=P(B),when P(A)=1。 

概率为一不一定是必然事件,概率为零不一定是不可能事件。因为概率是利用勒贝格测度定义的,即P(A)=m(A)/m(U)。如果想把概率定义理解深入一点,可以去翻一本实变函数,看到勒贝格积分就够了。

几何概型简介

几何概型若随机试验中的基本事件有无穷多个,且每个基本事件发生是等可能的,这时就不能使用古典概型,于是产生了几何概型。几何概型的基本思想是把事件与几何区域对应,利用几何区域的度量来计算事件发生的概率,布丰投针问题是应用几何概型的一个典型例子。

设某一事件A(也是S中的某一区域),S包含A,它的量度大小为μ(A),若以P(A)表示事件A发生的概率,考虑到“均匀分布”性,事件A发生的概率取为:P(A)=μ(A)/μ(S),这样计算的概率称为几何概型。若Φ是不可能事件,即Φ为Ω中的空的区域,其量度大小为0,故其概率P(Φ)=0。

在概率论发展的早期,人们就注意到古典概型仅考虑试验结果只有有限个的情况是不够的,还必须考虑试验结果是无限个的情况。

为此可把无限个试验结果用欧式空间的某一区域S表示,其试验结果具有所谓“均匀分布”的性质,关于“均匀分布”的精确定义类似于古典概型中“等可能”只一概念。

假设区域S以及其中任何可能出现的小区域A都是可以度量的,其度量的大小分别用μ(S)和μ(A)表示。如一维空间的长度,二维空间的面积,三维空间的体积等。并且假定这种度量具有如长度一样的各种性质,如度量的非负性、可加性等。




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求大神帮忙解答一下概率统计问题: P(A)=0.5 ,P(B)=0.6,P(B\/非A)=...
利用条件概率的计算公式及减法公式就可以化简求出P(AB)=0.2。下图的计算过程请你参考。

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城中区13966101027: 设a,b为事件满足p(b|a)=1, 则p(b)≥p(a) 这个为什么对呢 -
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城中区13966101027: 1、若A为必然事件,则P(A)=1,反之为什么不成立? 2、若A为不可能事件,则P(A)=0,反之为什么不成立? -
历审烈爽: 若在古典概型中: 若A为必然事件,则P(A)=1,反之也成立. 若A为不可能事件,则P(A)=0,反之也成立.但在几何概型中: 若A为必然事件,则P(A)=1,反之不成立. 若A为不可能事件,则P(A)=0,反之不成立.例如,随机变量x是区间[0,1]上的随机数(均匀分布). 事件A为0<=0x<1,则A不是必然事件,但P(A)=(1-0)/(1-0)=1. 事件B为x=1/2,则事件B不是不可能事件,但P(B)=(1/2-1/2)/(1-0)=0.

城中区13966101027: 已知事件A与事件B发生的概率分别为P(A)、P(B),有下列命题:①若A为必然事件,则P(A)=1.②若A与B -
历审烈爽: 对于①,由概率的性质知若A为必然事件,则P(A)=1,所以①是真命题; 对于②,对立事件的概率的和为1,所以②的判断不正确; 对于③,满足互斥事件的概率求和的方法,所以③为真命题, ∴真命题有①③. 故选:C.

城中区13966101027: 概率论题:若p(A)=1不能推出A=Ω,这是为什么呢? -
历审烈爽:[答案] 比如在[0,1]上随机取个点, 取到1/2的概率为0, 取不到1/2的概率为1. 但是明显还是不能说(取不到1/2)=Ω.

城中区13966101027: 概率论问题:为什么P(A - B)=P(A) - P(AB)呢 -
历审烈爽: 在概率论中,先有事件相等,才有概率相等. 由概率的单调性,只有条件“B包含于A”成立的时候,才有P(A-B)=P(A)-P(B)成立. 对于任意两个事件A、B来说,B不一定包含于A,而AB一定包含于A,所以A-B=A-AB, 所以:P(A-B)=P(A)-P(AB...

城中区13966101027: 概率论题:若p(A)=1不能推出A=Ω,这是为什么呢?? -
历审烈爽: 比如在[0,1]上随机取个点, 取到1/2的概率为0, 取不到1/2的概率为1.但是明显还是不能说(取不到1/2)=Ω.

城中区13966101027: 怎么算概率 -
历审烈爽: 定理:设A、B是互不相容事件(AB=φ),则: P(A∪B)=P(A)+P(B) 推论1:设A1、 A2、…、 An互不相容,则:P(A1+A2+...+ An)= P(A1) +P(A2) +…+ P(An) 推论2:设A1、 A2、…、 An构成完备事件组,则:P(A1+A2+...+An)=1 推论3: 为...

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