Introdução para aprender probablility: Chance desempenha um papel importante, na vida humana. Por exemplo, é comum que um agricultor, para esperar a chance de chover, por um capitão para estimar a chance de sua equipe para ganhar o jogo, e para o chefe do Exército, para estimar a chance de destruir a estratégia do inimigo. Mesmo que haja um monte de experiência e raciocínio lógico por trás destas expectativas, é preciso uma medida adequada, para estimar a chance. Para este efeito, a teoria das probabilidades foi originado. Em outras palavras, o ramo da matemática, que lida com a estimativa do acaso é a chamada teoria da teoria Probability.The de Probabilidade tem sua origem em jogos de azar, que era mais popular no século 17 na França. O italiano matemático Galileo tentou derivar uma medida quantitativa para estimar os resultados, quando dados são lançados em jogos de azar. Mas a fundação de probabilidade foi colocada por Pascal e Fermat através de suas letras e discussões. Huggins, um holandês matemático publicou o primeiro livro sobre probabilidade. Jacob Bernouli aplicado esta teoria para os outros ramos da matemática. Em 1933 Kolmogorov, um matemático russo tornou mais aplicável, pelas experiências probablility-Random approach.learn axiomática e EventsLet-nos a aprender alguns termos técnicos para introduzir experimento probability.Random ou julgamento: Uma experiência que pode ser realizado repetidamente sob condições semelhantes, e o resultado de um ensaio particular não é conhecida, apesar de todos os possíveis resultados são conhecidos, é chamado uma experiência aleatória de um evento trial.Random: todos os possíveis resultados de uma experiência aleatória são chamados eventos aleatórios. Por exemplo, quando uma moeda imparcial é lançado, os resultados possíveis são a cabeça ea cauda. Esta experiência pode ser repetido qualquer número de vezes e o resultado de cada julgamento é imprevisível. Assim, esta experiência é chamado uma experiência aleatória. Os eventos aleatórios está recebendo um Head (H) ou uma cauda (T). Da mesma forma rolar um dado é um experimento aleatório e recebendo um número par ou um número ímpar, ou ficar '6' como resultado é um evento event.Elementary aleatória: um evento aleatório que corresponde a um único resultado possível de um experimento aleatório é chamado de ou um evento primário event.Event simples: uma combinação de dois ou mais acontecimentos elementares é chamado um evento. Por exemplo, quando uma matriz simétrica é lançada, ficando 1,2,3,4,5,6 são eventos elementares recebendo um número ainda é um evento, que é uma combinação de três eventos elementares, nomeadamente a obtenção de 2,4 ou 6. lista de eventos exaustivos: a lista de todos os eventos possíveis, elementares de um experimento aleatório é conhecido como a lista de eventos exaustivos. Por exemplo, Na experiência de jogar uma moeda, os eventos exaustivos são {H, T}. No experimento de jogar duas moedas, os eventos são exaustivos {(H, H) (H, t) (t, H) (T, t)}. H = Head, T = Tail.Successes e Falhas: O número de casos, que são favoráveis a um evento específico de um experimento, são chamados sucessos e os casos restantes são chamados de falhas, com respeito o que evento. Por exemplo, quando um dado é lançado, ficando 2,4 ou 6 são sucessos para o evento de "ficar um número par" e ficando 1,3 ou 5 são eventos failures.Equally prováveis: Eventos de um experimento aleatório estão a ser dito igualmente provável que tenham chances iguais para ocorrer. Por exemplo, na experiência de jogar uma moeda ", recebendo uma cabeça" e "recebendo uma cauda" são eventos igualmente prováveis. No experimento de um estudante aparecer para um exame "para passar no exame", "para obter uma primeira classe", "para obter o primeiro-rank", não são igualmente eventos prováveis, porque as chances são diferentes para os eventos acima. Eventos mutuamente exclusivos: Eventos de um experimento aleatório são disse a ser mutuamente exclusivas, se o acontecimento de um evento, previne a ocorrência de outros eventos. Por exemplo, quando duas equipes A e B estão jogando um jogo, os eventos, "Um, ganhar o jogo", e "B, ganhar o jogo" são mutuamente exclusivas. Quando A, B, C, D estão aparecendo para um exame, o evento, "A aprovação no exame" não impede os eventos de B, C ou D, passando int ele exame. Portanto, esses eventos não são mutuamente exclusivas, aprender definição probablility-clássico e Axiomatic approachLet-nos a aprender definição clássica e abordagem axiomática na probabilidade: Definição Classic: Se existirem n eventos mutuamente exclusivos e igualmente prováveis em um experimento aleatório, dos quais, eventos m são favoráveis para um determinado evento E, em seguida, definimos a probabilidade de E, ASP (E) = m /n = Número de casos favoráveis com relação a E /Número de eventos elementares da probabilidade experiment.This é conhecido como probabilidade de sucesso do evento E.Certain, evento Impossível: Se e é qualquer evento em uma experiência aleatória e sua probabilidade é P (e), então sabemos que 0 '