Introduction di teoria della probabilità e la sua ApplicationsThe probabilità di un evento è espresso su un formato da 0,0 a 1.0Way non sarà mai happenWay che è certo di happenThe probabilità di un evento è il numero di volte che si verifica un evento specifico relativo alla somma di tutti i possibili eventi che possono occur.Theoretical probabilitySometimes sappiamo dalla teoria della materia quanto la probabilità di un evento è, ad esempio dadi regolari o tirare coins.Probability di una proporzione eventThe di volte che un evento si verifica separata dalla frequenza di tutti gli altri eventi che possono verificarsi, ad esempio 246 assoluzioni su 14.573 casi assolti, multato, in differita, probated, o mandati in prigione ( '246/14573' = p = 0,0169) frequencyHow relativa spesso si verifica un evento rispetto a tutti gli altri eventi che si sono verificati nel eventsTwo esclusivo experimentMutually o più eventi che non può derivarne reciprocamente, .EG assolto e mandato in prigione, la probabilità = 0.0Conditional probabilityThe probabilità dell'evento A accada, visto che l'evento B è già verificato, ad esempio, probabilità di andare in prigione (A) dato che il truffatore è stato messo in libertà vigilata (B) le procedure .Independent eventsTwo A e B sono considerati indipendenti se la probabilità condizionale P (A 鏐) = P (A), per esempio possibilità di assoluzione (A) dato che fuori piove (B) Aggiunta Regola della Probabilità TheoryP (A o B) = P (A) + P (B) - P (A e B) Moltiplicazione Regola di Probabilità TheoryP (B) P (a | B) DistributionsThose probabilità indicano la probabilità di eventi specifici che accadono per un fenomeno distribuito in una particolare statistica manner.In, distribuzioni di probabilità sono utilizzati per breve tempo, si aspettano, e l'aiuto nella decisione making.Binomial distributionPoisson distributionNormal distributiont distributionF distributionChi quadrati distributionExamples di teoria della probabilità e le sue applicazioni: teoria della probabilità - Esempio 1: Una moneta fiera è capovolto per 3 volte. Sia S lo spazio campione di 8 possibili risultati, e Sia X una variabile casuale che assegnatari di un risultato il numero di teste in questo outcome.Solution: dove X (S) = {0, 1, 2, 3} è il serie di X, che è il numero di teste, AND = {(TTT), (TTH), (THH), (HTT), (HHT), (HHH), (THT), (HTH)} X (TTT) 0x (TTH) = X (HTT) = X (THT) = 1X (HHT) = X (THH) = X (HTH) = 2X (HHH) = distribuzione di probabilità 3Il (pdf) della variabile aleatoria X è dato Byp ( X = 3) = '1/8', P (X = 2) = '3/8', P (X = 1) = '3/8', P (X = 0) = '1/8'. probabilità Teoria Esempio 2: Qual è la probabilità di disegnare uno spinotto o un cuore da un mazzo di carte P (J o H) = P (J) + P (H) - P (J e H) P (J o? H) = P ( '4/52') + P ('13 /52 ') - P (' 1/52 ') P (J o H) = (0,0769 + 0,2453) - (0,01,923 mila) P (J o H ) = 0.3077Probability Teoria Applicazioni: la probabilità e le sue applicazioni sequenza emette monografie di ricerca, con l'eccellenza espositiva per renderli utili e disponibili per studenti di livello avanzato, nei processi di probabilità e stocastici, con particolare attenzione: Nozioni di base di probabilità contenenti analisi stocastica e segnalare modelli processingCommunication networksApplication stocastici in ricerca operativa Markov e altri processesApplications stocastici di probabilità nei processi analysisApplication Point, insiemi casuali, e altri processi modelsBranching spaziale e altri modelli di growthGenetics di popolazione e di altri modelli stocastici in teoria Applicazione biologyInformation e