Note13 Discrete Probability

• 笔记

• 本章主要是讲 具体的概率如何计算

• 本章最重要的基本概念

  • 集合 S --- 取样集合，描述一次采样的结果
  • sample point --- 一个样本点可能由多次采样组成，它是完整的一次实验\例子的结果
  • sample space --- 所有可能结果的集合
  • event --- 事件用来描述或者划定 sample point

• 最为重要的就是使用基本概念建模概率问题，我认为可以有如下的思路

  • 首先，确定样本点的形式 就是 单次实验的结果 --- 需要模拟分析实验过程得知样本点形式并且好聚类分析目标事件
  • 接着，明确集合 S 同时注意 sample space 的约束条件 进而 形成 sample space*
    • 在掷骰子、抛硬币和球桶问题中 S 是很好确定的，但是涉及到某些具体问题时S其实是有点难确定的，大多时候我们不一定需要把集合弄出来，只需要弄清楚 样本空间即可
  • 然后，分析 sample space 中的样本点们的各自概率得到probability space
  • 最后，根据事件找相应符合的sample point 加和

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