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p(a+b)=p(a)+p(b)只能表示A和B不相交,它們可能是兩個不相關的事件,不一定相互排斥
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公式:p(a+b)=p(a)+p(b) -p(ab)p(a+b)=p(a)+p(b)。
p(ab)=0
A 和 b 發生的概率為 0,可以啟動互斥鎖。
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還行。 p(a+b)=p(a)+p(b)可以得到:p(ab)=0,即a、b不能同時出現,互斥。
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是的,p(a+b)=p(a)+p(b) 等價於 a、b,並且這兩個事件是互斥的。
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如下:
p(a-b) 表示 a 發生而 b 不發生的概率 p(a-b) = p(a)-p(ab)。
A 和 Mori Xiang Slow B 是兩個互不相容的事件。
那麼 AB 就是一套空的宴會凳子。
p(ab)=0。
p(a-b)=p(a)-p(ab)=p(a)。
學習數學的技巧。
1.學習數學時要善於思考,你想出的答案遠比別人講的答案令人印象深刻。
2、課前做好這個模型的預習,這樣才能更好的消化吸收數學課時不知道的知識點。
3.數學公式。
你必須記住它,你必須能夠推導和得出推論。
4、學好數學最基本的就是掌握課本上的知識點和課後的練習。
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不。 a∈[0,1]
答:A 在 (0,取值。
b:取導線 a 並取 (,1) 中的值。
則寬大處理 p(a)= ; 好 p(b)=
則 p(a+b)=p(a)+p(b)=1
但 A 和 B 並不相互排斥。
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事件 A 和 B 的交集是空的,A 和 B 是相互排斥和不相容的事件。 也可以這樣形容:A和B不可能同時伏擊王某的死。
如果 a 和 b 是相反的,則 p(a) + p(b) = 1
對立事件和相互排斥的事件是兩個不同的概念。
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例如,x 是 [0,1] 上的均勻分布。
a=1= p(a b) =p(a)+p(b)=but ab = 非空。
非相互排斥 順便說一句,是的。
概率為 0 的事件要麼是不可能的事件(空事件)。
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p(a+b)=p(a)+p(b)是事件A和事件B互斥的必要條件! 為什麼不是乙個充分條件?
您好,親愛的,首先,我們需要澄清互斥事件的定義,即事件A和事件B不能同時發生。 因此,當事件 A 和事件 B 互斥時,p(a+b) = p(a) +p(b) 成立。 這是因為事件 A 和事件 B 不能同時發生,因此它們的概率之和等於它們各自概率的總和。
但是,當事件 A 和 B 不互斥時,p(a+b) = p(a) +p(b) 不一定為真。 例如,假設事件 A 表示硬幣正面朝上,事件 B 表示硬幣背面朝上的硬幣翻轉。 顯然,A和B事件不是相互排斥的事件,因為硬幣可能既不是正面也不是反面。
在這種情況下,p(a+b) = p(a) +p(b) 不成立,因為 a 和 b 事件的交集不為空。 因此,p(a+b) = p(a) +p(b) 是事件 A 和 B 互斥的必要條件,但不是充分條件。 一般來說,我們需要考慮隱式匹配 A 和 B 事件的交集是否為空,以確定它是否為真。
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答案D分析:從已知值來看,a和b是互斥事件,那麼ab是隨機事件,當a和b是相對事件時,ab是必然事件,我們可以很容易地根據隨機事件和相反事件的概率得出結論
從已知 a 和 b 是互斥事件中,可以得到互斥事件概率相加的公式:p(a)+p(b) 1
當 a 和 b 是相對事件時,p(a)+p(b)=1,所以選擇冰雹 d 點評:本題考取的知識點是互斥事件 概率加法公式,其中當a和b為對立事件時,a b為必然事件,概率為1,容易被忽略和誤選a
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這是錯誤的,因為 p(a+b)=p(a)+p(b)-p(ab) 所以從 p(a+b)=p(a)+p(b) 得到 p(ab)=0
但一般存在:不相容事件 a、b 必須有 p(ab)=0,但反向遺憾返回 p(ab)=0,並且 ab= 無法啟動,所以 a、b 不一定不相容。
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測試題d分析:如果是在同一測試下,p(a b)=p(a)+p(b)=1,則說明事件a和事件b一定是相反的,但如果在不同的測試中,雖然有p(a b)=p(a)+p(b)=1,則事件a和b不一定是對立的, 所以事件 A 和 B 之間的關係是不確定的,所以 D
當然不是。 馬鈴薯發芽會產生一種叫做茄鹼的毒素,也稱為茄鹼。 馬鈴薯每 100 克僅含有 10 毫克茄鹼,而綠色、發芽和腐爛馬鈴薯中的茄鹼可以增加 50 倍或更多。 >>>More
標題:Can We Not Separate 歌手:Flower Band **:單曲 Can We Not Break Up Honey Don't Go. >>>More
時間和距離確實可能會沖淡一些東西,2年確實是很長的時間,值得慎重考慮,你已經很久沒有談戀愛了,很難經受住這麼大的考驗,但有句話說得好"只有相信它才能存在"也許有奇蹟,但兩年內兩個月見一次是不夠的,你要經常保持聯絡,很多事情是不確定的,別人不了解你有多愛對方,所以別人不能給你乙個肯定的答案。 這取決於你。 >>>More