Solicite conocimientos sobre teoría de probabilidad.

La exclusión mutua significa exclusión mutua, y la exclusión mutua no significa independencia.

Para los eventos independientes A y B, existe P(AB)=P(A)*P(B).

Para eventos mutuamente excluyentes, P(AB)=0.

¿Existe algún conocimiento de la teoría de la probabilidad en el análisis matemático? No, pero al resolver problemas de teoría de la probabilidad, a veces necesitamos utilizar conocimientos de análisis matemático, como las integrales.

Utilice el conocimiento de la teoría de la probabilidad para demostrar que si la regla de la lotería es que todos saquen y luego lo devuelvan para que lo saque la siguiente persona, este es un problema de promedio. Cada sorteo no tiene nada que ver con el resultado anterior y su probabilidad es 1/n (similar a lanzar una moneda al aire).

Si no la devuelves después del sorteo, el resultado será diferente. La probabilidad en este momento está relacionada con los resultados anteriores.

La probabilidad de que la primera persona saque es 1/n+1/(n-2)+...

La probabilidad de que la segunda persona saque es 1/(n - 1)+1/(n-3)+...

Esto está relacionado con el valor de n.

Para el ejemplo más simple, cuando n=1, la probabilidad de que la primera persona saque es 1, y la probabilidad de que la segunda persona saque es 0.

¿El método de cálculo utiliza conocimientos de la teoría de la probabilidad? No, utilizará conocimientos de álgebra y análisis.

El conocimiento de la teoría de la probabilidad que A y B no contienen es que A y B son independientes entre sí. La incompatibilidad significa que no ocurren al mismo tiempo, lo que significa que A y B aún se afectan entre sí. La independencia es a, no importa si B ocurre o no.

Dado P(A)=0,7, P(A-B)=0,3, intente encontrar la solución de conocimiento de la teoría de probabilidad P (el antónimo de AB), P (a-b) = P (a)-P (AB).

P(AB)=0.7-0.3=0.4

P (antónimo de AB) = 1-P(AB) = 1-0.4 = 0.6.

Solución al problema de la teoría de la probabilidad: Supongamos que existe el número de bolas en el primer vaso (lo mismo ocurre con los demás vasos)

Supongamos que x es una variable aleatoria de el número de bolas en el primer vaso,

Distribución del número de bolas en el primer vaso;

X 0 1 2 3

Probabilidad 27/64 27/64 9/64 1/64

Intenta utilizar el conocimiento de la teoría de la probabilidad para explicar que comprar billetes de lotería no puede ser todo o nada. Déjame darte un ejemplo:

Supongamos que se emiten 10.000 billetes de lotería y cada billete cuesta 5 yuanes, con 5 primeros premios, 315.000 yuanes, 95 segundos premios, 5.000 yuanes y 900 terceros premios. Premio de 300 yuanes, cuarto premio de 9.000, premio de 20 yuanes.

Entonces el rendimiento esperado de gastar cinco yuanes para comprar billetes de lotería es: 315000×5/100005000×95/100000300×900/1000020×9000/.

Esto es obviamente mucho menos de 5 yuanes.

Hacer todo lo posible para comprar billetes de lotería significa gastar mucho dinero en billetes de lotería. Supongamos que compras N boletos.

Luego, la compra de un billete de lotería se trata como un evento independiente y se registra como X1.

Entonces la expectativa matemática de X1+X2+...+Xn es 2.5n

Obviamente, cuanto más dinero inviertes, más dinero puedes perder del rendimiento esperado.

¿Qué quieres preguntar sobre la teoría de la relatividad? Sólo falta un poquito más para responder.

¿Se utilizará el conocimiento del análisis complejo en la teoría de probabilidad avanzada? Básicamente no. La mayor parte del contenido es conocimiento de la teoría de la medición.

Pero cuando se trata del conocimiento de funciones características, es necesario utilizar algunos conocimientos de funciones variables complejas, y simplemente usamos el teorema del residuo para calcular algunas integrales. Sin embargo, el contenido de la función característica es muy importante, relacionado con la convergencia dependiente de la distribución y el teorema del límite central a continuación.

En resumen, mientras se conozcan los conocimientos de cálculo de integrales con residuos, hay más conocimientos si no se conocen las funciones de variables complejas. Pero el teorema del residuo en sí implica muchos conocimientos básicos de análisis complejo.