Introduction de la teoría de probabilidades y su probabilidad de ocurrencia ApplicationsThe se expresa en un tamaño de 0,0 a 1.0Way nunca happenWay que es seguro que happenThe probabilidad de un evento es el número de veces que ocurre un evento específico relativo a la suma de todos los eventos posibles que pueden occur.Theoretical probabilitySometimes sabemos por la teoría de la cuestión ¿cuál es la probabilidad de un evento, por ejemplo, dados regulares o lanzando coins.Probability de una proporción eventThe de veces que un evento se produce separada por la frecuencia de todos los otros eventos que pueden ocurrir, por ejemplo, 246 absoluciones de cada 14.573 casos absueltos, multado, diferido, legalizado, o enviados a prisión ( '246/14573' = p = 0,0169) frequencyHow relativa frecuencia se produce un evento en relación con todos los demás eventos que ocurrieron en el eventsTwo exclusiva experimentMutually o más eventos que no puede producirse mutuamente, .eg absuelto y enviado a prisión, la probabilidad = 0.0Conditional probabilityThe probabilidad del evento A ocurra, dado que el evento B ya se ha producido, por ejemplo, probabilidad de ir a la cárcel (A) dado que el ladrón fue puesto en libertad condicional (B) procedimientos .Independent eventsTwo A y B se consideran independientes si la probabilidad condicional P (A 鏐) = P (A), por ejemplo, posibilidad de absolución (A) dado que está lloviendo afuera (B) Adición Estado de TheoryP Probabilidad (A o B) = P (A) + P (B) - P (A y B) Multiplicación Estado de TheoryP Probabilidad (B) P (a | B) DistributionsThose de probabilidad indican la probabilidad de eventos específicos que ocurren de un fenómeno distribuido en un determinado estadísticas manner.In, distribuciones de probabilidad se utilizan para brevemente, esperar, y la ayuda en la toma making.Binomial distributionPoisson distributionNormal distributiont distributionF distributionChi cuadrados distributionExamples de Teoría de la Probabilidad y sus Aplicaciones: Teoría de la Probabilidad - Ejemplo 1: Una moneda al aire se da la vuelta 3 veces. Sea S el espacio muestral de 8 resultados posibles, y sea X una variable aleatoria que cesionarios a un resultado del número de cabezas en este outcome.Solution: donde X (S) = {0, 1, 2, 3} es el gama de X, que es el número de cabezas, ands = {(TTT), (TTH), (THH), (HTT), (HHT), (HHH), (THT), (HTH)} X (TTT) = 0X (TTH) = X (HTT) = X (THT) porP = 1X (HHT) = X (THH) = X (HTH) = 2X (HHH) = distribución de probabilidad 3El (pdf) de la variable aleatoria X se da ( X = 3) = '1/8', P (X = 2) = '3/8', P (X = 1) = '3/8', P (X = 0) = '1/8'. probabilidad Teoría Ejemplo 2: ¿Cuál es la probabilidad de sacar un enchufe o un corazón de una baraja de cartas P (J o H) = P (J) + P (H) - P (J y H) P (J o? H) = P ( '4/52') + P ('13 /52 ') - P (' 1/52 ') P (J o H) = (0,0769 + 0,2453) - (0,01923) P (J o H ) = 0.3077Probability Teoría Aplicaciones: la probabilidad y sus aplicaciones emite secuencia de monografías de investigación, con la excelencia expositiva para hacerlos útiles y disponibles para los estudiantes avanzados, en los procesos de probabilidad y estocásticos, con un enfoque particular en: Conceptos básicos de probabilidad que contienen análisis estocástico y señal Los modelos estocásticos processingCommunication networksApplication en la investigación de operaciones Markov y otros processesApplications estocásticos de probabilidad en los procesos analysisApplication Point, juegos de azar, y otros procesos modelsBranching espacial y otros modelos de growthGenetics población y otros modelos estocásticos en la teoría de aplicaciones y biologyInformation