1, 주사위 던져. 예를 들어, 상향 점이 홀수일 확률을 연구합니다. 기본 이벤트를 특정 위쪽 포인트 수로 선택하면 기본 이벤트 수는 6 입니다. 기본 이벤트를 위쪽 점의 패리티 수로 선택하면 기본 이벤트 수는 2 입니다.
2. 주머니에 있는 10 개 공에서 무작위로 세 번 넣은 공을 추출하여 추출된 공의 색상과 크기의 배열 조합 수를 구합니다. 불가능한 이벤트를 제외한 모든 이벤트는 기본 이벤트의 합계로 나타낼 수 있습니다.
고전 확률은 전통 확률이라고도 하는데, 그 정의는 프랑스 수학자 라플라스가 제시한 것이다. 무작위 검사에 포함된 단위 이벤트가 제한되어 있고 각 단위 이벤트가 발생할 가능성이 같으면 이 무작위 검사를 라플라스 검사라고 하며, 이 조건에서 확률 모델을 클래식 확률이라고 합니다.
이 모델에서 무작위 실험의 가능한 모든 결과는 제한되어 있으며 각 기본 결과의 확률은 동일합니다. 고전 확률은 확률론에서 가장 직관적이고 간단한 모델이다. 확률의 많은 연산 규칙은 이 모델에서 처음으로 얻어진다.
실험 결과는 유한한 몇 개뿐이고, 각 실험 결과의 확률은 모두 같다. 이 두 가지 특성 때문에 각 실험 결과의 확률을 쉽게 계산할 수 있습니다. 실험 결과 수의 역수이어야 합니다. 고전 확률 모델은 폐쇄 시스템의 모델입니다. 시스템에서 한 이벤트의 확률이 다른 확률이 결정되기 전에 결정되면 다른 이벤트의 확률도 변경됩니다.
특성
1, 제한적 (가능한 모든 기본 이벤트는 제한적임); 동일 확률 (각 기본 이벤트의 확률은 동일).
두 가지 기본 이벤트는 상호 배타적입니다. 불가능한 이벤트를 제외한 모든 이벤트는 기본 이벤트의 합계로 나타낼 수 있습니다.
3. 실험이 고전적인 확률인지 여부는 이 실험이 고전적인 확률의 두 가지 특징인 유한성과 같은 가능성을 가지고 있는지에 달려 있다. 이 두 가지 특징을 동시에 가질 확률만이 고전적인 확률이다.