這裡是兩個小小的例子,總結之前那些概念
例子一:Bernoulli Trial (伯努利試驗)
這是一個只有兩種可能性的實驗,而結果只可以是 1 或者 0
所以,sample space, S = {0,1}
例如,擲錢幣,得到的結論只有兩種: 頭(head) 或者 字(tail)
然後我們就可以假設以下的:
head = 1/sucess
tail = 0/ failure
其實怎樣叫只是稱呼,可以把擲到頭(head)是成功 (sucess), 擲到字(tail) 是失敗 (failure)
相反也可以,擲到頭是失敗,只是一種叫法
一般成功的事件,都是用1表示,失敗的話是 0
用數字表示只是方便計算
這裡的1跟0其實都不算數字,算符號,叫a,b 都可以,甚麼都ok
1跟0是比較常用的叫法
然後就會有以下的probability measure statements
以及
這些可以先不理會
例子二:擲一個骰子 (fair dice)
fair dice 意思是得到任何數字/擲得甚麼面的機會是一樣的
很明顯地,sample space, S = {1,2, 3, 4, 5, 6 }
所以,應用前幾篇說過的
[變了灰綠色的字可以link 回去之前有說過這些概念的那篇blog, 想看就按進去看看吧]
- {1} 同{6}就會是mutually exclusive events.
因為你得出1就不可能得出6,或者其他的數字
用{ } 引用就是代表事件
{1} 就是擲到一個1的事件, {6} 就是擲到一個6的事件
- 全部數字互相都是mutually exclusive,所以他們全部加起來就會形成一個sample space 的 partition
也就是exhausive events
*** partition 跟exhausive events 在mutually exclusive events 那頁也有提到*****
然後更多的應用
先假設
event A = " a number less than 5 is tossed/ 擲出一個少於5的數字 " = {1,2,3,4}
event B = " an even number is tosed / 擲出一個偶數" = {2,4,6}
event C = "a '1' is tossed/ 擲出 '1' " = {1}
event D = " a '5' is tossed/ 擲出 '5' " = {5}
- A 和B 的 併集, union:
首先,把A 跟B合起來
然後,把重複的拿走, 就變成
因為這就是等於沒了5 的sample space, 所以也等於, event D的complement
- A 和B 的 交集, intersection:
一樣的首先,把A 跟B合起來
只選兩邊都有的數字
也就是這兩個啦
- A和D的交集, intersection:
跟之前同樣的步驟,把兩個事件合起來看
然後抽出common events/ 共同擁有的
然後,就會發現沒有common events
所以 A和D的interseciton [不知道為甚麼是common interest |||||||, 反正重點在那個零]
所以A和D是mutually exclusive events
- 還有就是 B和C的併集的補集, complement of the union of {B} and {C}:
這個沒多少解釋,純粹運算
這個是用上了distribution properties, 反正就是外面有甚麼都分配進去,這個應該是下篇的東西吧?
碎碎念: 寫一個,好累哦!!!
真的好久沒有繼續啦,最近又懶散啦
好多事情想做,又要找工作,也更加不想動啦
要努力的堅持!!!!!!!!!!!!!!!!
還有就是我解決了照片的問題,不用部落格的相簿啦,都出不來正常圖片
我要全圖,不是snapshop....
所以用了photobucket,應該還ok吧
好的,要去吃晚餐啦,大家都不要怕胖,多吃點呀