古典概率典型例題講解（古典概率）

大家好，我是小夏，我來為大家解答以上問題。古典概率典型例題講解，古典概率很多人還不知道，現在讓我們一起來看看吧！

1、你犯了一個概念性混淆的錯誤。

2、什么叫分布律？

3、分布律是針對什么而言的？

4、分布律是針對隨機變量而言的。

5、就離散型隨機變量而言，它是一系列式子，這些式子表示隨機變量取所有可能值的概率。

6、而什么是古典概率問題呢？

7、古典概率是針對實驗結果而言的，每次隨機實驗，它的每個可能實驗結果出現的概率是一樣的。

8、這里是實驗結果和隨機變量之間的區別。

9、隨機變量是對實驗結果進行觀察后，進行部分抽象，把實驗結果的某種特點轉化為數值來記錄。

10、比如，經典的投擲硬幣實驗，

11、它的實驗結果就是{正，反}

12、假如我有一枚硬幣，正面寫著1，反面寫著0

13、那么我們就可以用x來表示，實驗結果所顯示的數字。

14、就有正面時，x=1 反面時x=0.

15、此時，由于x=1和x=0的概率是相等的，所以是均勻分布。

16、這僅僅是最簡單的隨機變量。

17、再舉個不同的例子。

18、一個盒子里有4個砝碼，1g,2g,3g,4g.

19、每次拿出兩個。觀察結果。

20、這就是一個古典概率問題。因為拿出任何兩個出來的概率都是一樣的。不可能我拿1g和2g的概率比3g和4g的要低。

21、但是如果我們定義一個隨機變量，x為拿出的砝碼總重。

22、那么就很明顯沒那么簡單。

23、因為注意：拿出1g和4g（x=5）和2g,3g(x=5)都會讓x=5,所以x=5的概率就比其他的 3g,4g 6g 7g要高 于是 隨機變量x就不服從均勻分布了，因為它所有可能的取值概率并不相同。但是這個實驗仍然是一個古典概率問題，拿出2g，3g和1g，4g是不同的結果，是我們定義的x，它們的x相同，而不是它們本身相同。

24、其他的正態分布（這是連續隨機變量的某個分布特點，跟古典概率不占邊）

25、泊松分布，均勻分布都是某個實驗中（注意，不一定是古典概率），某個隨機變量的分布規律。

26、6，彩票兩個字并不足以說明一個實驗流程。

27、究竟是怎么做實驗。比如我說投擲硬幣，可以使投擲兩次，n次觀察可能結果，光說彩票，而且不對結果設置一個合適的隨機變量是無從說起它符合某種規律的。

本文到此講解完畢了，希望對大家有幫助。