我是三月兔

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