1, 성격의 차이: 증명 과정은 확률의 가산성으로 확률의 제한적 가산성을 증명하는 것이다. 가산성은 유한가산성으로 증명될 수 있다.
2. 차이 정의: 셀 수 있는 추가는 무한 이벤트의 ≈ 를 의미하며, 한정된 양두 비호환성 이벤트의 합은 각 이벤트의 합확률과 같습니다.
3. 조건이 다르다: 확률의 가산성이 가정조건으로 나타날지, 아니면 기본 성격으로 나타날지. 확률의 가산성으로 확률의 유한가산성을 증명하다. N+ 1 이후 이벤트를 비워 두면 제한된 이벤트를 얻을 수 있습니다.
사건의 확률은 사건의 발생 가능성에 대한 척도이다. 무작위 실험에서 한 사건의 발생은 우연이지만, 같은 조건 하에서 대량으로 반복할 수 있는 무작위 실험은 종종 뚜렷한 수량 법칙을 보여준다.
확장 데이터:
유한 가산성의 응용
1, 반대 사건의 확률을 증명하는 공식
모든 이벤트 a 의 경우 다음과 같습니다.
때문에:
확률의 유한한 가산성에 근거하여, 우리는 다음을 얻었다.
그래서:
2. 증명 빼기 공식
(1) 다음과 같은 경우 a 와 b 를 두 가지 이벤트로 설정합니다.
지원:
(2) 두 가지 이벤트 a 와 b 의 경우:
증명 (1) 에는 다음이 포함됩니다.
그리기:
그리고:
확률의 유한한 가산성에 근거하다. 얻다
그래서:
증명 ② 때문에:
그리고는요.
(1) 에 따라 다음이 있습니다.
바이두 백과-유한 가산성