概率

0.1。两个百分之90概率中有概率不中。分析：1中0.9×0.1×2=0.18。2中0.9×0.9=0.81。1中+2中=0.99，所以不中的概率是1-0.99=0.1。加法运算1、同号两数相加，取与加数相同的符号，并把绝对值相加。2、异号两数相加，若绝对值相等则互为相反数的两数和为0；若绝对值不相等，取绝对值较大的加数的符号，并用较大的绝对值减去较小的绝对值。3、互为相反数的两数相加得0。4、一个数同0相加仍得这个数。5、互为相反数的两个数，可以先相加。6、符号相同的数可以先相加。7、分母相同的数可以先相加。

从学术上来说，就是0<x<100%从实际生活中，有可能大概在20%~80%，可能相比较小<20%，可能性比较大>80%。从风险上，10%就算比较大了。仅仅是个人感觉哈

我觉得是，从没中过

20%

这里用不着想那么多对于概率的触发计算实际上就是两个事件的叠加那么计算其概率的时候就二者的概率相乘即可这里得到50%*40%=0.2

连续抽6次的中奖概率： P=1-（1-50%）^6 =1-1/64 =63/64

分数与百分数都行，概率的取值范围为0---1 。包括0和1

百分之0.00909概率是（1千万分之909）；0.00909%=0.0000909=909/10000000

快捷指令中的降雨概率百分比在天气的界面里点击降雨概率就可以显示。因为手机都是带可以查看云图功能的。所以在手机的天气界面里，点击降雨概率，就可以直接查看云图了。云图可以直观地反映出降雨的时间和地点。

云顶之弈各等级刷牌概率如下：1.一级和二级只能刷一费卡。2.三级一费卡刷牌概率是百分之70，二费卡刷牌概率是百分之35。3.四级一费卡刷牌概率是百分之50，二费卡刷牌概率是百分之35，三费卡概率是百分之15。4.五级一费卡刷牌概率是百分之35，二费卡刷牌概率是百分之40，三费卡刷牌概率是百分之20，四费卡刷牌概率是百分之5。5.六级一费卡刷牌概率是百分之20，二费卡刷牌概率是百分之35，三费卡刷牌概率是百分之35，四费卡刷牌概率是百分之10。6.七级一费卡刷牌概率是百分之14，二费卡刷牌概率是百分之30，三费卡刷牌概率是百分之40，四费卡刷牌概率是百分之15，五费卡刷牌概率是百分之1。7.八级一费卡刷牌概率是百分之14，二费卡刷牌概率是百分之20，三费卡刷牌概率是百分之35，四费卡刷牌概率是百分之25，五费卡刷牌概率是百分之6。8.九级一费卡刷牌概率是百分之10，二费卡刷牌概率是百分之15，三费卡刷牌概率是百分之25，四费卡刷牌概率是百分之35，五费卡刷牌概率是百分之15。D牌技巧一些你阵容必备的1费大哥会被当作打工仔，例如吸血鬼，皎月。当你决定开始D牌追3时，先点所有对手看一遍，如果别的棋盘上已经出现2只二星该英雄，这个英雄出现的几率就会降低很多，所以除非你只差一两只，否则就先存钱，不要硬D。②低费英雄追三最好的阶段就是3-3之前，之后不要为了追1费英雄轻易D牌。③不管是低费卡还是中费卡，通常一局最多出一个三星，两个二星，如果有人和你玩同一个阵容，他已经三星或者即将三星，你需要果断放弃追三，保留经济变换主C或者主坦。

不是。 举个例子，硬币有正反两面，你扔两次可能都正也可能都反。

零点几吧

什么叫一旦发生百分之百呢？所谓小概率事件就是事件发生概率很小p=1/n，而数字n很大即很多次当中才会发生一次可以去做事件多次其中发生的会很少

录取概率是百分之90意思是：　　被录取的可能性是90%，符合条件的待录者超出名额的1/9。

是的

概率结果可以写百分比吗可以。分析：其次还要考虑具体要求的问题。

可以 用分数，小数，百分数都可以

这是诡辩术。概率是对某一事件发生的可能性的度量，换句话说，概率论只针对未发生的事件进行描述。一旦发生了，再来谈概率就是诡辩，因为他把前提偷换了，把“未发生”换成“已发生”，把全体针对全体的集合偷换成已发生的单个个体。另，小概率事件是在大量重复实验中发生的频率很低，如果已经证明了该事件为小概率事件，除非条件发生了变化，否则理论上无法改变其小概率事件的本质。

是的，百分之百概率就是概率拉满

人类有史以来死亡率是百分之百，每一个家庭最后都得死光光，所以一切都不要太认真，但并不是说什么都不做，日子过得过，事情还要做，但不要太过执着。

1%

要直接计算N人中有至少2人生日相同比较困难。我们就先算出全部不同的概率。然后用 100% 减去它就是至少有2人相同的概率了是吗？ 如果只有一个人，由于不存在与之共享生日的人，因此没人生日相同的概率为 366/366 = 1 。（我们算它一年有366天，算足它） 第二个人进来。因为有 366 个可能的生日，而365天都不同。所以此人与第一个人生日不同的概率为 365 / 366 或 0.997。 第三个人进来，已经有两个生日被占用了，因此第三个人与他们两个生日均不相同的概率为 364 / 366，算上前面的，这三个人生日各不相同的概率为 366 /366 * 365 / 366 * 364 / 366 = 0.992 。 我们可以看出规律了，继续计算人数为任意值时生日各不相同的概率： 366 /366 * 365 / 366 * 364 / 366 * 363 / 366 * 362 / 366 ... 情况随人数的增加而迅速变化。当房间中有 23 个人时，存在共用生日的概率已略大于 50%，当人数达到 41 人时，此概率超过 90%。 当达到 50 人时大家生日各不相同的概率是： 366 /366 * 365 / 366 * 364 / 366 * 363 / 366 * 362 / 366 ...* 317 / 366 = 0.03 = 3% 所以有人生日相同的概率就是 100% - 3% = 97% 怎么样? 我说清楚了吗? 如果什么地方不清楚可以在问题中补充。我会来看的。 另外如果以后有人告诉你如果23人中多半会有人生日相同你就不会吃惊了 :) 从这里还可以领悟到一个信息。凡是一串数字按一定规律相乘的（而不是相加）。这种叫做“几何级数”（相加的叫‘算术级数"）。其结果往往会出乎意料。比如你一定听说过国际象棋发明者和那皇帝的故事吧？在第一格里放1粒米，第二格里放2粒米，如果第三格里放3粒米那么就是算术级数没什么了，第64格就是64粒米而已。但如果在第三格里放4粒米，第四格里放8粒米，按此规律下去就不得了啦！到第64格的米可以在整个地球铺上好几米厚！这就是几何级数的力量。对此有兴趣的话我再出个类似的题你算一算：一张假设足够大的 0.05 毫米的纸张让你对折。对折20次后这叠纸有多厚？先猜猜，再计算：）

云顶之弈2级抽卡概率为100%出1级的卡;3级的概率为70%的概率刷1级的卡、30%的几率刷2级的卡。当你只有2级的时候，你的商店里只可能刷出1级的卡，当你到3级的时候，你的商店里有70%的概率刷1级的卡、30%的几率刷2级的卡。10级11级商店刷新概率，目前只有S6双城之战“升级咯”和搭配“高端购物”海克斯下出现。不过运气也是非常重要的，运气不好你怎么刷，也刷不出来。

50%就是一半是一半录取的几率已经很大了，基本上很多的211985六录取记率只有10%。

暗区突围出金概率最高的地方如下：1、农场作为游戏里的第一张新手图，农场地图也是小伙伴们最先接触的了，其上的一个高价值物资点就是汽车旅馆，里面能搜到许多的物资，不过危险性同样非常高。而除了汽车旅馆，小伙伴们也可以去谷物交易站、马厩这个物资点，而在其地图西侧，装卸区以及别墅区也找到不少的物资。2、山谷在山谷这张前期地图上，小伙伴们同样也能找到不少的物资点，这其中海滨别墅可以说是一个兵家必争之点了，小伙伴们在此处能刷到不少的重要物资，同时在这里也能遇到男团boss。3、北山北山地图也是小伙伴们在游戏里接触到的第三张地图了，在其地图西侧，比较建议去通信站以及检查站搜一搜；在地图的北侧，可以去公交总站以及观景台；而在中部区域，北山酒店就是一个非常关键的物资点了，里面有着许多的高价物资，同时也能刷到男团boss。4、小型工厂小型工厂会刷男团和游荡者，并且有保险箱，这边的玩家也会有一些，如果离得近可以来摸一下就跑，伪装潜入也是可行的。5、皮诺广播站这里的资源也是不错的，离得近的话可以跑来这里收刮一下物资，还可以在树林里观察下沙滩的情况。6、雷达站和港口这两个地方靠近出生点，资源比较平均而且也有高价值的资源刷新点。

小概率事件是一个事件的发生概率很小，那么它在一次试验中是几乎不可能发生的，但在多次重复试验中是必然发生的。在概率论中我们把概率很接近于0（即在大量重复试验中出现的频率非常低）的事件称为小概率事件。在概率论中我们把概率很接近于0，（即在大量重复试验中出现的频率非常低）的事件称为小概率事件，一般多采用0.01~0.05两个值，即事件发生的概率在0.01以下或0.05以下的事件称为小概率事件这两个值称为小概率标准。扩展资料：按照正态分布的理论，在这些平均数中，也有5%的样本平均数不在(X±1.96Sn√,874.18元—885.82元)范围之内，这样的事件称为小概率事件，由于我们实际上只作了一次调查，只有一个样本平均数，所以我们无法知道，这个样本平均数是否为小概率事件。特点：

概率是有百分之0的。。而且有一种事件叫0概率的可能事件

这个题就是理解文字表达的意思，然后用数学中百分比概率去表达出来。“注定”的意思就是不管过程怎么变化，结果都是一样的，不变的，用数学表达应为百分之一百。“通常”就是表示大多数情况，都是如此，应为百分之九十或百分之九十以上。“经常”就是干一件事或行为习惯比较规律，用数学表达应为百分之八十到百分之九十之间。“有时"意思就是做某件事的慨率比较小，用数学表达应为百分之十到百分之三十之间。“少数"从字面意思就能看出非常少，用数字表达应为百分之一到百分之十之间。“从不”意思就是一定不做某件事，用数学表达应为百分之零，也可直接写零。

概率当然可以写成百分之几的形式，但是由于要求结果必须是最简形式，所以还要约分化简为最简分数的形式，而不能把百分数作为最终结果。

有啊

题主的意思不是太明白。如果是指单一事件的概率，它仍然是20%。因为，连续触发这个事件100次，还是没有发生，单一事件概率不变，仍然是20%。在更大规模的触发中，才能更接近20%发生概率。例如，1000次当中，发生200次，未发生的有800次。如果是问，连续100次触发这个事件，一次也没有发生的概率有多大。概率 P = (1-0.2)^100 =  2.037035976×10^-010

概率100%的事件一定发生

概率当然可以写成百分之几的形式，但是由于要求结果必须是最简形式，所以还要约分化简为最简分数的形式，而不能把百分数作为最终结果。

百分之一就是0.01成功率。相当于是一百次数之内只有一次的成功率。概率是没有大小之分的,只有成功或失败之分.但这概率的大小却很能影响人做事的心态. 人们常说：“希望越大,失望越大”,此话并不无道理.希望越大,成功的概率就越大,由此而麻痹了人的心态，以为如此大的概率也是自己能够成功的筹码,这样在思想和行为上就会有所懈怠.自以为十拿九稳的事,到头来却把事情弄砸了。

100%的是分数

本质上，概率是对随机事件发生的可能性的度量。所以，对于已经发生的事件，已经不能再用概率的概念描述了。并且，对于独立事件，其一旦发生并不会改变该事件发生的概率。比如，据统计，飞机在一年中失事的概率是1/4700000，如果当年发生过一次空难，那么，当年再发生空难的概率还是1/4700000。我记得有个笑话，是说为了防止在飞机上被劫持就选择已经被劫持过得飞机，因为一个飞机被劫持两次的概率很小。但是实际上，即使该飞机被劫持过，他再被劫持的概率与其它飞机仍是一样的。

不是

概率百分之一是指每次事件发生的可能性是百分之一，但是测验一百次事件未必一定会发生一次~稍微提及下概率学名词，这种测试情况的数学期望值是1（粘贴百科的解释：在概率论和统计学中，数学期望(mean)（或均值，亦简称期望）是试验中每次可能结果的概率乘以其结果的总和。是最基本的数学特征之一。它反映随机变量平均取值的大小。）测试一百次至少发生一次的概率是 1 - 0.99^100=0.634，所以说还是有36.6%可能测试一百次结果一次都没有发生~

概率为百分之二十的事件如下：1、5个人抽一个奖品，则概率每个人的概率都是为百分之二是；2、100个饺子，其中20个是三鲜馅的，则三鲜饺子被迟到的概率是百分之二十；3、总共5门课：语文、数学、英语、物理、化学，抽一门课作为第一节课，则没门课的概率是百分之二十。

大概率事件是百分之50。大概率事件即指出现可能性较大的随机事件，反之亦然。要说明什么是大概率事件，首先要明白什么是概率。概率也叫机率或然率，是对可能发生也可能不能发生的随机事件，出现可能性大小的度量，概率通常用介于0-1之间的数来表达，概率为0表示不可能发生的事件，概率为1表示必然发生的事件。概率论里面会用到以大概率发生这个说法。一般用这个说法的场景是对一族以n为参数的事件，我们说以大概率发生当且仅当令，有。与此相对，小概率事件的定义就是当，有。在这个定义下，一族事件不是大概率事件不一定能推出他们是小概率事件（可能都不是）。概率：概率，亦称“或然率”，它是反映随机事件出现的可能性大小。随机事件是指在相同条件下，可能出现也可能不出现的事件。概率是度量偶然事件发生可能性的数值。假如经过多次重复试验(用X代表)，偶然事件(用A代表)出现了若干次(用Y代表)。以X作分母，Y作分子，形成了数值(用P代表)。在多次试验中，P相对稳定在某一数值上，P就称为A出现的概率。如偶然事件的概率是通过长期观察或大量重复试验来确定，则这种概率为统计概率或经验概率。

　　概率可以用百分比表示，百分比是为了直观，概率是理论上的,在实际中只有试验次数达到无限大时才能得到概率。可能性就是概率。小数,分数,百分数,你随意用哪个表示,都是可以相互转化的，理解其意义最重要。概率本质上就是分数和百分数不过是两种写法而已，只要相等，形式上用哪个都可以。此外在其他情况下概率还可以用小数表示。

如果抽到的概率是百分之一，没抽中后下次抽中的概率还是百分之一。抽n次抽中的概率是1减0.99的n次方，当n有限时并不会等于1，所以理论上可能会永远抽不中。

100*0.01百分数是表示一个数是另一个数的百分之几，也叫百分率或百分比。百分数通常不会写成分数的形式，而采用符号“%”（百分号）来表示。

你好，很高兴回答你的问题，你想知道从高中在一起一直到结婚的概率是多少，这个又没有具体统计过，所以只能进行估计吧，最多不会超过30%。因为高中虽然18岁了，似乎是成年了，但是心智和各方面还不成熟，花花世界都没有见过几次，随着大学甚至工作双方分开，这种感情无疾而终的概率是非常大的。

有两种意思：1、如果是雨雪天气，则雨滴或雪花图标旁边的百分比数字，代表降雨或降雪概率。2、天气晴朗或者是多云，则没有这个百分数。概率天气预报，如降水预报，传统天气预报一般预测有雨或无雨，而概率天气预报给出可能降水的百分比，百分比越高，降水的概率越大。概率天气预报不仅反映了天气变化的确定性，而且反映了天气变化的不确定性和不确定性程度。在许多情况下，这种预测形式更适合经济和军事活动中决策的需要。扩展资料：预报员根据各种气象资料，经过整理、分析、研究和讨论，可以预测出某一地区、某一段时间的降水机会百分比。它只是对有多少“机会”出现降水的预测，而不是100％的保证。未来36小时，各预报区将有3个时段（每12小时为1个时段）出现0．1cm以上降水机会，与降水时间和降水面积无关。在安排活动时应根据无雨情况，适当做好下雨准备；预报降水概率为60％。在活动安排中，下雨是主要因素，不下雨是辅助因素。预报降水概率为80％，应做好降雨准备。

就是一张表 用概率找对应的概率单位数

1、首先将百分率和概率单位表列入到excel表格中。2、其次将权重系数对照表复制到excel表格中，点击fx函数进行对照。3、最后点击对照后列出差值即可。

天气预报百分比是概率性质。我们可以打一个比方，如果是雨雪天气，则雨滴或雪花图标旁边的百分比数字，代表降雨或降雪概率。比如对降水的预报，传统的天气预报一般预报有雨或无雨，而概率天气预报则给出可能出现降水的百分数，百分数越大，出现降水的可能性越大。预报人员根据各种气象资料，经过整理、分析、研判、讨论后，预测出在某一地区及一定时段内降水机会的百分数。这只是预测降水的“机会”有多少，不能保证百分之百。如果预报降水概率60%，在安排活动时则以有雨为主，无雨为辅；预报降水概率为80%，应做好防雨准备。晴朗或多云的天气没有这个百分比，概率天气预报反映了天气变化的确定性。天气预报的常识：在收听天气预报时，常常听到“今天白天”、“今天夜间”等时间用语和“多云”、“阴”、“晴”等气象用语。“今天白天”是指上午8：00到晚上20：00这12个小时；“今天夜间”指20：00到次日早上8：00这12个小时。“晴”指云量占10—30%；“多云”指云量占40—70%；“阴”指云量占80—100%。气象单位对降水量标准的规定，有12小时和24小时两种标准。12小时降水量级标准是“小雨”指的是降水量0.6—5毫米；“中雨”的降水量5.1—15毫米；“大雨”15.1—30毫米；“暴雨”30.1—70毫米；“大暴雨”70.1—200毫米。24小时降水量级标准是：“小雨”降水量指的是1—10毫米；“中雨”的降水量指的是10.1—25毫米。

百分数资料显著性测验要计算保护更极端值的概率是为了统计显著性和p值统计显著性。根据查询相关信息显示百分数资料显著性测验是用于衡量一个实验所生成的结果是否会比随机情况下可能给出的结果更极端。

75%。P(A+B)=P(A)+P(B)-P(AB)=0.5+0.5-0.5*0.5=0.75，所以失败概率为75%。概率，亦称“或然率”，它是反映随机事件出现的可能性大小。随机事件是指在相同条件下，可能出现也可能不出现的事件。例如，从一批有正品和次品的商品中，随意抽取一件，“抽得的是正品”就是一个随机事件。设对某一随机现象进行了n次试验与观察，其中A事件出现了m次，即其出现的频率为m/n。经过大量反复试验，常有m/n越来越接近于某个确定的常数（此论断证明详见伯努利大数定律）。该常数即为事件A出现的概率，常用P (A) 表示。

百分位通常用第几百分位来表示，如第五百分位，它表示在所有测量数据中，测量值的累计频次达5%。以身高为例，身高分布的第五百分位表示有5%的人的身高小于此测量值，95%的身高大于此测量值。用99个数值或99个点，将按大小顺序排列的观测值划分为100个等分，则这99个数值或99个点就称为百分位数，分别以Pl，P2，…，P99代表第1个，第2个，…，第99个百分位数。第j个百分位数j=1,2…100。式中Lj，fj和CFj分别是第j个百分位数所在组的下限值、频数和该组以前的累积频数，Σf是观测值的数目。百分位数则是对应于百分位的实际数值。

频率，是单位时间内完成周期性变化动的次数，是描述周期运动频繁程度的量，常用符号f或u表示，单位为秒分之一。概率，又称或然率、机会率、机率或可能性，是概率论的基本概念。概率是对随机事件发生的可能性的度量，一般以一个在0到1之间的实数表示一个事件发生的可能性大小。越接近1，该事件更可能发生；越接近0，则该事件更不可能发生。人们常说某人有百分之多少的把握能通过这次考试，某件事发生的可能性是多少，这都是概率的实例。频数（Frequency）又称“次数”。指变量值中代表某种特征的数（标志值）出现的次数。按分组依次排列的频数构成频数数列，用来说明各组标志值对全体标志值所起作用的强度。各组频数的总和等于总体的全部单位数。频数的表示方法，既可以用表的形式，也可以用图形的形式。概数大概的数,也就是说大概准确的数字.概数不是正确值,它可以有少量的差异,具有可靠性与参考的价值.在日常生活中,对于无法用精确数字加以确切描述的数货量,一般都会用模糊的范围加以预估,例如「大约」,「大概」,「左右」,「差不多」等的描述,都与概述有关.举例来说,『现在的时间差不多12点』,『6年1班学生平均身高150公分左右』这些都是日常生活中常使用且方便的概数用语.

在记录数据时,对落在各个小组的数据进行累计,得到各个小组内的数据的个数叫做频数。"频率"：频数与总个数的比值称为这类数据的频率。例如：在314159265358979324一串数字中,"9"出现的频数是3,出现的频率是3/18=16.7%   3."概率"是随机事件中出现的可能性的量度。例如：人们常说某人有百分之几的          把握能通过这次考试，或某事发生的可能性是多少。这些都是概率的实例。

这主要指的是他专业的录取分数

【什么是百分数】表示一个数是另一个数的百分之几的数,叫做百分数.百分数也叫百分率或百分比.【百分数与分数的意义】百分数与分数的意义不是完全相同。分数可以表示一个数占单位“1”的几分之几，还可以表示一个数量，百分数不能表示数。所以，百分数不能带单位。【百分数的意义】分数可以表示分率，也可以表示一个数。当表示一个数时，它可以带计量单位名称（这才是二者的主要不同之处）；当表示分率时，它的后面不能带任何单位名称。百分数只表示百分率，它的后面不能带任何计量单位名称。百分数表示一个数是另一个数的百分之几的数．百分数也叫做百分率或百分比．百分数通常不写成分数的形式，而采用符号“％”（叫做百分号）来表示．如写为41％，1％就是0.01．由于百分数的分母都是100，也就是都以1％作单位，便于比较，因此，百分数在工农业生产、科学技术、各种实验中有着十分广泛的应用．特别是在进行调查统计、分析比较时，经常要用到百分数．百分比虽以100为分母，但分子可以大于100，如200%即代表原本数字的2倍。举例如一间公司去年纯利100万元，今年的纯利为120万元，则可以表示成“今年的纯利比去年增加20%”，亦可写成“今年的纯利是去年的120%”，但这种写法较少使用。百分比有时可能造成误会，不少人认为一个百分比的上升会被相同下降的百分比所抵消，例如从100增加50%，等于100+50，即150。而从150下降50%则是150-75，等于75。最终结果是小于原本的数字100。百分数的分子还可以是小数。百分数概念的形成应以学生实际生活中的事例或工农业生产中的事例引入．例如，一年级有学生100人，其中女同学有47人，女同学即占全年级人数的百分之四十七，写作47％．又如，二年级有学生200人，其中女同学有100人，女同学即占全年级人数的百分之五十（）．在这两个例子中，两个年级的人数都是“标准量”，而女同学的人数为“比较量”．在百分数应用题的教学中要抓住＝百分率（百分数）这一数量关系式进行分析．【百分数在日常生活中的应用】每天在电视里的天气预报节目中，都会报出当天晚上和明天白天的天气状况、降水概率等，提示大家提前做好准备，就像今天的夜晚的降水概率是20%，明天白天有五~六级大风，降水概率是10%，早晚应增加衣服。20%、10%让人一目了然，既清楚又简练。随着现在科技的飞速发展，现在每个中龄人都配备手机，款式多种多样。伦敦大学皇家学院心理学家格伦.威尔森研究证明：老是低着头看短信，会导致工作效率低下，工作人员的大脑反应能力也会减慢，经常看短信的人智商会下降10%，以百分数的形式再次证明了手机虽为人们提供了方便，但对人体健康却十分有害。这是我在生活中查找出有关百分数的资料。相信只要细心观察，你也会发现百分数在生活中无处不在。80%我国是世界上最大的节能灯生产国，但产品80%出口，国内使用量严重偏低。47.1%针对2001年普通高校应届本、专科生，已签约应届大学生中47.1%的人签约月薪在1500元以下。85.53%一项网络调查显示，有85.53%的网民，近几年一直没读过名著。此外，8.58%的网民近十年没读过名著，还有6.75%的网民表示从来就没读过名著。【百分数应用题】百分数应用题有下列三种计算问题：①求一个数是另一个数的百分之几，例：求45是225的百分之几，即＝20％．②求一个数的百分之几是多少．例：求2.2的75％是多少．即2.2×75％＝1.65．③已知一个数的百分之几是多少，求这个数．例：已知一个数的75％是165，求这个数．即165÷75％＝220．表示一个数是另一个数的百分之几的数．百分数也叫做百分率或百分比．百分数通常不写成分数的形式，而采用符号“％”（叫做百分号）来表示．如写为41％，1％就是．由于百分数的分母都是100，也就是都以1％作单位，便于比较，因此，百分数在工农业生产、科学技术、各种实验中有着十分广泛的应用．特别是在进行调查统计、分析比较时，经常要用到百分数．扩展提高：1.表示一个数是另一个数的千分之几的数，叫做千分数，千分数也叫千分率。与百分数一样，千分数也有千分号。2.百分数和分数的内在联系：都可以表示两个量的倍比关系。3.百分数和分数的区别：（1）意义不同，百分数只表示两个数的倍比关系，不能带单位名称；分数既可以表示具体的数，又可以表示两个数的关系，表示具体数时可带单位名称。（2）百分数的分子可以是整数，也可以是小数；而分数的分子不能是小数只是除0以外的自然数；百分数不可以约分，而分数一般通过约分化成最简分数。（3）任何一个百分数都可以写成分母是100的分数，而分母是100的分数并不都具有百分数的意义。（4）应用范围的不同，百分数再生产和生活中，常用于调查、统计、分析和比较，而分数常常在计算、测量中的不到整数结果时使用。

我是数学天才,哈哈用比赛的总次数分之胜的次数再乘100%就可以如:一个人胜3次败2次就是用5分之3乘100%=60%楼主一定要采纳我的哦!我还是最先的呢!

都一样的几率吧

如果k>10.828,就有99.9%的把握认为“X与Y有关系”； 如果k>7.879,就有99.5%的把握认为“X与Y有关系”； 如果k>6.635,就有99%的把握认为“X与Y有关系”； 如果k>5.024,就有97.5%的把握认为“X与Y有关系”； 如果k>3.841,就有95%的把握认为“X与Y有关系”； 如果k>2.706,就有90%的把握认为“X与Y有关系”； 如果k≤2.706,就认为没有充分的证据显示“X与Y有关系”．

概率的基本公式大全：1、条件概率：P(B|A)=P(AB)/P(A)；2、贝叶斯公式：P(Bi|A)=P(A|Bi)P(Bi)/∑nj=1P(A|Bj)P(Bj)；3、全概率公式：P(A)=P(A|B1)P(B1)+P(A|B2)P(B2)+...+P(A|Bn)P(Bn)；4、乘法定理：P(AB)=P(B|A)P(A)《概率论与数理统计》内容包括初等概率计算、随机变量及其分布、数字特征、多维随机向量、极限定理、统计学基本概念、点估计与区间估计、假设检验、回归相关分析、方差分析等。书中选入了部分在理论和应用上重要，但一般认为超出本课程范围的材料，以备教者和学者选择。《概率论与数理统计》着重基本概念的阐释，同时，在设定的数学程度内，力求做到论述严谨。书中精选了百余道习题，并在书末附有提示与解答。《概率论与数理统计》可作为高等学校理工科非数学系的概率统计课程教材，也可供具有相当数学准备（初等微积分及少量矩阵知识）的读者自修之用。

参数估计的两种形式：点估计和区间估计 点估计问题 ：设总体X的分布形式已知，但它的 一个或多个参数未知 ，借助于总体X的 一个样本 来估计总体 未知参数值 的问题称为参数的点估计问题。 构造统计量 常用的方法有两种：矩估计法和极大似然估计法。 矩估计 的思想就是 替换思想 ：用样本原点矩替换总体原点矩。 定理 ：均值、方差、标准差的矩估计结果 矩估计是一种经典的估计方法，比较直观，计算简单。不需要知道总体分布类型就可以估计，实际应用广泛。 极大似然估计是求总体未知参数的另一种常用的点估计方法。 理解极大似然估计基本思想的例子：对未知参数p的极大似然推断，在p的所有备选取值假定下，比较样本发生的概率大小，使 概率最大 的p的取值即为p的极大似然估计。 似然函数 ： 似然函数 与 极大似然 的定义： 当 是可微函数时，求导是求极大似然估计最常用的方法。而此时又因 与 在同一个 处取到极值，且对对数似然函数求导更简单。故常用以下对数似然方程（组）： 正态分布的极大似然估计 ： 直接观察法 ：不好求导，直接看出来。 求解总体未知参数 的极大似然估计的一般步骤： 评判一个估计量的好坏不能一概而论，即一个估计量的优劣不是绝对的，而是基于某一评判标准而言相对的评价结论。 下文中介绍三种常用的评判标准：无偏性、有效性和相合性。 无偏估计 和 有偏估计 以及 渐近无偏估计 的定义： 定理1 样本方差是无偏估计的。 一个位置参数的无偏估计可以有很多，如何在无偏估计中再进行选择？由于无偏估计的标准差是平均偏差为0，所以一个自然的想法就是每一次估计与真值的偏差波动越小越好。偏差波动大小可以用方差来衡量。因此用无偏估计的方差大小作为进一步衡量无偏估计优劣的标准。 有效性 的定义： 点估计是样本的函数，故点估计仍然是一个随机变量，在样本量一定的条件下，不可能要求它完全等同于未知参数的真值。但如果随着样本量不断增大，它能越来越接近真值。控制在真值附近的强度（概率）越来越大，那么这就是一个好的估计，这一性质称为相合性。 相合性 定义： 样本均值 是总体 的相合估计，样本方差 和 都是 的想和估计量。事实上，根据大数定律，矩估计一般都具有相合性。 参数的点估计是用样本观测值算出一个值取估计位置参数。但事实上，指数的真值可能偏差较大，若能给出一个估计区间，让我们有较大把握相信真值被含在这个区间内，这样估计就显得更有使用价值，也更为可信，因为我们把可能出现的偏差也考虑在内了。 对 置信水平 的直观解释： 单侧置信区间，置信上限（下限）： 在双侧置信区间求解时，常使得左右两个尾部的概率各为 的方法来选择a和b。这样得到的置信区间称为等尾置信区间。 首先， 是 的无偏估计。 (1) 当 已知时， 的置信区间 (2) 当 未知时， 的置信区间 关于单正态总体中均值 和方差 的双侧置信水平为 的置信区间可汇总如下表： (1) 当 已知时， 的置信区间 (2) 当 时， 的置信区间 (1) 当 已知时， 的置信区间 (2) 当 未知时， 的置信区间

矩法估计，即用样本矩代替总体矩最大似然估计，一般借助似然函数

四大收敛： 1.依 收敛（Convergence in ）     令 ，又令随机变量序列 满足 ，并令随机变量 满足     若     则称 依 收敛于 ，记为 2.依分布收敛（Convergence in Distribution）     令随机变量序列 对应的分布函数序列为 ，随机变量 对应的分布函数为     若对于每个连续点 ，有     则称 依分布收敛于 ，记为 3.依概率收敛（Convergence in Probability）     令随机变量序列 和随机变量     若 ，有     则称 依概率收敛于 ，记为 4.几乎处处收敛（Almost Sure Convergence）     令随机变量序列 和随机变量     若 ，有     则称 几乎处处收敛于 ，记为 三个大数定律（仅列出简化版本）： 1.弱大数定律（Weak Law of Large Numbers，WLLN）     令独立同分布（i.i.d）随机变量序列 满足 和     定义 ，则对 ，有     即 依概率收敛于 2.强大数定律（Strong Law of Large Numbers，SLLN）     令独立同分布（i.i.d）随机变量序列 满足 和     定义     则 几乎处处收敛于 3.中心极限定理（Central Limit Theorem，CLT）     令独立同分布（i.i.d）随机变量序列 满足 和     定义 ，有标准化样本     则 依分布收敛于正态分布 引理1.相互推导关系 1.1 1.2 1.3 引理2.两个不等式 2.1马尔可夫不等式     设 为一随机变量， 为一非负函数，则对 ，有      2.2波恩斯坦不等式     令独立同分布（i.i.d）随机变量序列 满足零均值且有界支撑      ，有 ；令 ，有     则对 ，有 引理3.连续性质 3.1若 为连续函数，则 3.2若 为连续函数，则 3.3若 为连续函数，则 引理4.等价性质 4.1渐进等价性（Asymptotic Equivalence）      4.2Slutsky     假设 且 为常数，则     1）     2） 集合、概率、随机变量（三元集）： 事件：全空间 的子集 事件集：由 的子集构成的 代数 随机变量：Borel可测映射 随机变量取值的概率：         对应几乎处处连续的分布函数CDF： 事件就是集合，随机变量的取值对应着某个事件，随机变量取值的概率对应着集合的测度 不可能事件、零概率事件、或然事件、全概率事件、必然事件     集合的上下极限：          事件 至少发生一个          上限事件，发生次数为无限次的事件          事件 同时发生          下限事件，不发生次数为有限次的事件德·摩根律：          即          即 博雷尔·康特立引理：     （1）若 满足 ，则 且     （2）若 相互独立，则 等价于 且 噶依克·瑞尼不等式：      为独立随机变量序列， ， 为正的非增常数序列      ，有 柯尔莫哥洛夫不等式：      为独立随机变量序列，      ，有 Declare： 凡是四大收敛的定义法证明，几乎都可以归结为集合的交并补运算 数学期望与高阶矩的本质：积分矩母函数的定义：     设 为随机变量， ，有 存在，则 矩母函数与高阶矩的关系：      特征函数的定义：     设 为随机变量， ，有 必存在，则 特征函数与高阶矩的关系：      特征函数与分布函数的关系：一一对应 1.逆转公式     分布函数 的特征函数为 ，又 是 的连续点，则有      2.唯一性定理     分布函数 由特征函数 唯一确定，即令 ，得      3.海莱第一定理     任意一个一致有界的非降函数列 中必有一子序列 ，其弱收敛于某一有界的非降函数 4.海莱第二定理及其推广      ，且 是 上弱收敛于 的一致有界非降函数序列，且 和 为 的连续点，则     可推广至 5.正极限定理     若分布函数列 弱收敛于 ，则特征函数列 逐点收敛于 ，且在 的任一有限区间内一致收敛 6.逆极限定理     若特征函数列 收敛于 ，且 在 处连续     则相应 弱收敛于 ，且 为 的特征函数四大收敛与特征函数的关系 1. 收敛与特征函数     考虑到 2.依分布收敛与特征函数      逐点收敛于 ，且在 的任一有限区间内一致收敛 3.依概率收敛&几乎处处收敛与特征函数      逐点收敛于 ，且在 内一致收敛     积分运算使得函数的部分信息丧失，进而无法由特征函数直接区分这两种收敛渐进等价性引理的证明（By 特征函数）     引理.两个函数列之和在 内一致收敛，其中一个函数列在 的任一有限区间内一致收敛，则另一个函数列在 的任一有限区间内一致收敛 Slutsky定理的证明（By 集合）     将依概率收敛 中的集合 不等式打开      渐进等价性引理与Slutsky定理的关系：     一个依概率收敛，两个依分布收敛->本质相同，表述不同 博赫纳尔-辛钦定理：      是特征函数 非负定、连续且         随机变量唯一确定集合映射关系，唯一确定分布函数，唯一确定特征函数         随机变量是三元集，分布函数性质较差，而特征函数性质堪称完美         故应当以集合&特征函数的视角研究随机变量与概率论        进入玄学范围，概率的问题，随机变量的问题，在其三元集上讨论，这一做法极其愚蠢         将概率论与卡巴拉生命之树相联系，那么：         <集合>对应于<王座>         <特征函数>对应于<王冠>        若是无视了<集合>这一王座，未曾见<特征函数>这一王冠         只见粗干，甚至于一叶障目         那么概率论到最后也不过是白学了，毫无卵用        书中写遍概率符号         然而在我眼中只有<集合><特征函数>罢了 最后附上CLT&WLLN&SLLN的证明梗概，需要详细证明可以查阅相关书籍或者私戳我：        CLT的证明有三种套路： 1.特征函数&海莱定理 2.林德伯格-莱维条件 3.特殊情况下的代数变换        WLLN的证明有两种套路： 1.特征函数的泰勒展开 2.马尔可夫不等式&波恩斯坦不等式&一般化        SLLN的证明有两种套路： 1.特征函数的泰勒展开 2.博雷尔康特立引理&噶依克·瑞尼不等式

考的

随机变量x的分布函数f(x)是事件（{x}）的概率.{x}表示一个集合（即事件）,x是事件{x}的样本点**我还是展开分析一下吧,看起来会明白点~概率论中把一个事件看作一个集合,对事件的描述可以分解成集合中各样本点的取值,所以一个事件（即一个结果）就可以看作一个样本取值组合.一个随机事件a有许多种可能的结果,即样本点有许多种可能的取值组合（称为随机变量）,每一组合都有对应的发生概率.若取值组合有多n个样本点,就称为n元随机变量.于是随机变量（ξ1,ξ2,ξ3……,ξn）与其概率p就构成了一个概率函数,表示为：p（ξ1=x1,ξ2=x2,ξ3=x3,……,ξn=xn）而分布函数就是概率函数的一个不定积分（或半定积分）,积分范围是从所有可能组合（ξ1,ξ2,ξ3……,ξn）中的最小值,到给定取值x1、x2、x3、……、xn.表示为f（x1,x2,x3,……,xn）==p（ξ1≤x1,ξ2≤x2,ξ3≤x3,……,ξn≤xn）如无特殊说明,一般我们说的概率函数和分布函数都是指一元随机变量的函数f(x)=p(ξ≤x)

风云（Y） = P（Y <= Y） = P（2lnF（X）= Y） = P（LNF（X）> =-Y / 2） />自然对数函数是单调递增函数， = P（F（X）= ^（-γ/ 2）） = P（> = F ^（-1 ）（五^-γ/ 2）） = 1-P（X <F ^（-1）（五^-γ/ 2）） = 1-F（F ^（-1 ）（E ^-Y / 2）） = 1-E ^（-Y / 2） Y是一个指数分布，回落可以偷懒，也不示弱推导不难 BR /> FY（Y）=的DFY（Y）/ DY =（1/2）E ^（-Y / 2）

（1）用概率密度的性质做，f(x)从-∞积到+∞的值应该为1（2）F(x)=∫f(x)dx（3）E(x)=∫x*f(x)dx下限为0上限为θD(x)=E(x^2)-[E(x)]^2例如：由概率密度求分布函数就是对概率密度积分撒，如f(x)=x 0<=x<1则F(x)= 积分（0,1)xdx=x^2/2(x属于0,1)扩展资料：随机变量在不同的条件下由于偶然因素影响，可能取各种不同的值，故其具有不确定性和随机性，但这些取值落在某个范围的概率是一定的，此种变量称为随机变量。随机变量可以是离散型的，也可以是连续型的。如分析测试中的测定值就是一个以概率取值的随机变量，被测定量的取值可能在某一范围内随机变化，具体取什么值在测定之前是无法确定的，但测定的结果是确定的，多次重复测定所得到的测定值具有统计规律性。参考资料来源：百度百科-随机变量

离散型随机变量X，只有当它的取值为-1、2、3时的概率不为零，在其他地方取值的概率均为零，所以，把整个数轴分成四段讨论：当x小于-1时，F(x)=0当x大于或等于-1且小于2时，F(x)=1/4当x大于或等于2且小于3时，F(x)=1/4+1/2=3/4当x大于或等于3时，F(x)=1/4+1/2+1/4=1F(x)是离散型随机变量X的概率分布函数.P{0<X<2.5}=P{X=2}=1/2

【答案】：F(a)$F(a)-F(a-0)$1-F(a)$F(a-0)$F(b)-F(a)

已知概率密度f(x)，那么求F(x)对f(x)进行积分即可，在x<a时，f(x)都等于0，显然积分F(x)=0而在a<x<b时，f(x)=1/(b-a)不定积分结果为x/(b-a)，代入上下限x和a于是在a到x上积分得到概率为(x-a)/(b-a)那么x大于等于b时，概率就等于1，所以得到了上面的式子扩展资料：分布函数（英文Cumulative Distribution Function, 简称CDF），是概率统计中重要的函数，正是通过它，可用数学分析的方法来研究随机变量。分布函数是随机变量最重要的概率特征，分布函数可以完整地描述随机变量的统计规律，并且决定随机变量的一切其他概率特征。1.定义设X为连续型随机变量，其密度函数为  ，则有对上式两端求关于x的导数得这正是连续型随机变量X的分布函数与密度函数之间的关系。2.几种常见的连续性随机变量的分布函数(1)设  ,则随机变量X的分布函数为 (2)设  ，则随机变量X的分布函数为 (3)设  ，则随机变量的分布函数为 对于  ，其分布函数为 参考资料：百度百科-分布函数

事件频率与步长的比值

我也想问怎么求一般的，想了好三四个小时了还想不出来。。。

【答案】：P(X=a)=F(a+0)-F(a)$P(X≤a)=F(a+0)$P(X≥a)=1-F(a)$P(X＞a)=1-F(a+0)

【答案】：(1)先求Y的分布函数．因0≤F(x)≤1，单调增加，连续，故y=F(x)的反函数存在，记为F-1(y)．分三种情况当y＜0时，当0≤y＜1时，FY(y)=P{F(X)≤y}=P{X≤F-1(y)}=F[F-1(y)]=y．当y≥1时，FY(y)=P{F(X)≤y}=P(Ω)=1，从而得出Y的概率密度函数；即Y=F(X)服从[0，1]上的均匀分布．(2)由(1)得Y～U[0，1]，而z=21ny为y的单调减函数，求其反函数，因此得出Z的概率密度即Z服从参数指数分布。

连续型随机变量指的是连续取值的随机变量，比如在[0,1]上每个数都有可能取，就可以说是连续型随机变量，这和密度函数连续与否无关。连续型随机变量是指如果随机变量X的所有可能取值不可以逐个列举出来，而是取数轴上某一区间内的任一点的随机变量。例如，一批电子元件的寿命、实际中常遇到的测量误差等都是连续型随机变量。概念辨析编辑 语音能按一定次序一一列出，其值域为一个或若干个有限或无限区间，这样的随机变量称为离散型随机变量。离散型随机变量与连续型随机变量也是由随机变量取值范围（或说成取值的形式）确定，变量取值只能取离散型的自然数，就是离散型随机变量。

分布是分布函数的简称. 随机变量函数是关于随机变量的函数,比如y=2x是随机变量x的函数,也是一个随机变量. 所以随机变量函数的分布,指的就是y的分布函数. 函数分布和上面是一个意思. 分布函数就是分布了,不过这里没具体指什么的分布函数.

随机变量x的分布函数F(x)是事件（{x}）的概率.{x}表示一个集合（即事件）,x是事件{x}的样本点**我还是展开分析一下吧,看起来会明白点~概率论中把一个事件看作一个集合,对事件的描述可以分解成集合中各样本点的取值,所以一个事件（即一个结果）就可以看作一个样本取值组合.一个随机事件A有许多种可能的结果,即样本点有许多种可能的取值组合（称为随机变量）,每一组合都有对应的发生概率.若取值组合有多n个样本点,就称为n元随机变量.于是随机变量（ξ1,ξ2,ξ3……,ξn）与其概率P就构成了一个概率函数,表示为：P（ξ1=x1,ξ2=x2,ξ3=x3,……,ξn=xn）而分布函数就是概率函数的一个不定积分（或半定积分）,积分范围是从所有可能组合（ξ1,ξ2,ξ3……,ξn）中的最小值,到给定取值x1、x2、x3、……、xn.表示为F（x1,x2,x3,……,xn）==P（ξ1≤x1,ξ2≤x2,ξ3≤x3,……,ξn≤xn）如无特殊说明,一般我们说的概率函数和分布函数都是指一元随机变量的函数F(x)=P(ξ≤x)

X  ，Y是独立的，算出X=x的概率，Y=y的概率，直接相乘。联合概率分布简称联合分布，是两个及以上随机变量组成的随机变量的概率分布。根据随机变量的不同，联合概率分布的表示形式也不同。对于离散型随机变量，联合概率分布可以以列表的形式表示，也可以以函数的形式表示；对于连续型随机变量，联合概率分布通过非负函数的积分表示。随机变量：给定样本空间  ，其上的实值函数  称为（实值）随机变量。如果随机变量X的取值是有限的或者是可数无穷尽的值，则称X为离散随机变量。如果X是由全部实数或者由一部分区间组成，则称X为连续随机变量，连续随机变量的值是不可数及无穷尽的。随机变量分为离散型随机变量和连续型随机变量，当要求随机变量的概率分布的时候，要分别处理。1. 离散型联合概率分布：对于二维离散随机向量，设X和Y都是离散型随机变量，  和  分别是X和Y的一切可能的几何，则X和Y的联合概率分布可以表示为如右图的列联表，也可以表示为如下的函数形式其中多维随机变量的中，只包含部分变量的概率分布称为边缘分布：2. 连续型联合概率分布：对于二维连续随机向量，设X和Y为连续型随机变量，其联合概率分布，或连续型随机变的概率分布  通过一非负函数  的积分表示，称函数  为联合概率密度。两者的关系如下： 不但完全决定X和Y的联合概率分布，而且完全决定X的概率分布和Y的概率分布，以 和  分别表示X和Y的概率密度，则

连续型随机变量的概率密度函数是否是连续函数？答：不一定。请见下例。当n趋于无穷时，F(x) 处处连续，但处处不可导。所以f(x)不存在，更谈不上连续。

根据题目给出的信息，连续型随机变量X在区间(2, 8)上服从均匀分布。要求方程t^2 + Xt + 1 = 0有实根，需要判断判别式Δ = X^2 - 4ac大于等于零。对于给定的方程t^2 + Xt + 1 = 0，将其转化为一般形式，得到at^2 + bt + c = 0，其中a = 1，b = X，c = 1。判别式Δ = b^2 - 4ac，代入数值得到Δ = X^2 - 4。根据题意，X服从均匀分布，且X的取值范围为(2, 8)。因为Δ = X^2 - 4，所以当X在(2, 8)之间时，Δ的取值范围为(0, 60)。要求方程有实根的概率，即Δ大于等于零的概率。根据均匀分布的性质，概率等于Δ在取值范围内的长度除以总长度。因此，方程t^2 + Xt + 1 = 0有实根的概率为 P(Δ ≥ 0) = 长度(Δ在(0, 60)之间的区间) / 长度(X在(2, 8)之间的区间)。计算得到长度(Δ在(0, 60)之间的区间)为 60 - 0 = 60，长度(X在(2, 8)之间的区间)为 8 - 2 = 6。所以，方程t^2 + Xt + 1 = 0有实根的概率为 P(Δ ≥ 0) = 60 / 6 = 10。因此，方程t^2 + Xt + 1 = 0有实根的概率为 10/900 = 1/90。