2023.07.01 41
几率几何就是有多少机率、发生的机会多少
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几何分布（Geometric distribution）是离散型概率分布!其中一种定义为：在n次伯努利试验中、试验k次才得到第一次成功的机率。详细地说，是：前k-1次皆失败，第k次成功的概率。几何分布是帕斯卡分布当r=1时的特例。
在伯努利试验中，成功的概率为p，若ξ表示出现首次成功时的试验次数，则ξ是离散型随机变量，它只取正整数，且有P(ξ=k)=(1-p)的(k-1)次方乘以p (k=1，2，…，0<p<1)，此时称随机变量ξ服从几何分布。它的期望为1/p，方差为(1-p)/(p的平方)。
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1)确定事件间的关系，进行事件的运算;
(2)利用事件的关系进行概率计算;
(3)利用概率的性质证明概率等式或计算概率;
(4)有关古典概型、几何概型的概率计算;
(5)利用加法公式、条件概率公式、乘法公式、全概率公式和贝叶斯公式计算概率;
(6)有关事件独立性的证明和计算概率;
(7)有关独重复试验及伯努利概率型的计算;
(8)利用随机变量的分布函数、概率分布和概率密度的定义、性质确定其中的未知常数或计算概率;
(9)由给定的试验求随机变量的分布;
(10)利用常见的概率分布(例如(0-1)分布、二项分布、泊松分布、几何分布、均匀分布、指数分布、正态分布等)计算概率;
所谓的概率就是某种实现，出现的机会有多大。例如5个球有两个红球，三个黑球。其他的除了颜色之外，其他的都一样，那么出红球的概率是2/5，除黑球的概率是3/5。
概率是指：事情发生的可能性!分为几何概型、古典概型
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超几何概率意思是指统计学上的一种离散概率分布，描述了由有限个物件中抽出n个物件，成功抽出指定种类的物件的次数。
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概率的计算公式是：P(A)=m/n，“(A)”表示事件，“m”表示事件（A）发生的总数，“n”是总事件发生的总数。概率的计算需要具体情况具体分析，没有一个统一的万能公式。
概率的考点分析
1.随机事件和概率、包括样本空间与随机事件；概率的定义与性质（含古典概型、几何概型、加法公式）；条件概率与概率的乘法公式；事件之间的关系与运算（含事件的独立性）；全概公式与贝叶斯公式；伯努利概型!
2.随机变量及其概率分布、包括随机变量的概念及分类；离散型随机变量概率分布及其性质；连续型随机变量概率密度及其性质；随机变量分布函数及其性质；常见分布；随机变量函数的分布!
3.二维随机变量及其概率分布，包括多维随机变量的概念及分类；二维离散型随机变量联合概率分布及其性质；二维连续型随机变量联合概率密度及其性质；二维随机变量联合分布函数及其性质；二维随机变量的边缘分布和条件分布；随机变量的独立性；两个随机变量的简单函数的分布。
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分布函数的充要条件: F(x)为随机变量X的分布函数,其充分必要条件为: 1.非降性 (1)F(x)是一个不减函数 对于任意实数 2.有界性 (2) 从几何上说明,将区间端点x沿数轴无限向左移动(即 ),则“随机点X落在点x左边”这一事件趋于不可能事件,从而其概率趋于0。
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计算基本事件空间与事件 A 中所含的基本事件对应的区域的 几何度量(长度、面积或体积).这是计算的难点. ③利用概率公式计算.
