随机事件

《概率论与数理统计》（华中科技大学数学系）刘次华主编 1.随机事件与样本空间 数据分析是数学的工具。 确定性现象： 在一定条件下可以准确预言结果的现象称为确定性现象.也称为必然现象. 随机现象（条件能否完全决定结果） 在基本条件完全相同的条件下，可能发生也可能不发生的现象称为随机现象. 基本事件(样本点)： 随机试验中每个可能产生的结果，不可再分。 事件：( A、B、C ) 由一个或者若干个基本事件组成的随机事件的一个结果。 随机试验 E 的样本空间  的子集称为 E 的随机事件，简称事件 必然事件：（Ω S） 在随机事件中必定会发生的事件。 样本空间：（Ω S）（个数：有限，可数，不可数都可以，都有可能） 所有基本事件组成的集合。 2.事件的关系与运算 随机事件分类： 1.1个别随机现象（原则上不能在相同条件下重复出现） 1.2大量性随机现象（在相同条件下可以重复出现）、 2.1基本事件：由一个样本点组成的单点集 2.2复合事件：由若干个样本点组成的点集。由基本事件组成的事件 统计规律性：这种由大量同类随机现象所呈现出来的集体规律性 随机实验三特性：可重复性，随机性，可观察性。 随机试验：E ,描述随机现象的第一步就是建立样本空间. 每一个随机试验相应地有一个样本空间, 样本空间的子集就是随机事件. 子事件(属于)，事件的和(并集)，事件的积(交集) :用集合的方式表示。

详解概率与期望的概念 本篇随笔简单讲解一下数学中的概率和期望的相关内容，并致力于对概率期望在信息学奥林匹克竞赛中的应用。建议阅读本篇博客并希望从中弄懂概率和期望相关内容的读者现行具备一定的（不低于初中）的统计学相关知识。了解一定的数学知识（尽量不低于初三--高一）。 概念集锦 1、随机现象 在一定的条件下，并不总是出现相同的结果的现象称为随机现象。 就是在同一条件下出现很多种不同的结果。 比如在一个固定的时间段，乘坐公交车的人数可能会不同。这就是一个随机现象。 2、随机变量 表示随机现象的各种结果的变量叫做随机变量。 比如在一个固定的时间段，乘坐公交车的乘客人数。（哈哈哈还是上面的例子） 比较数学的一个说法：设一个随机现象的所有可能结果做一个基本空间 \(\Omega\) ，随机变量 \(X\) 是定义在 \(\Omega\) 上的取值为实数的函数。这是个映射的关系，也就是对于这个基本空间 \(\Omega\) 的所有可能结果，都有一个值在实轴上与之对应。 怎么去理解这个东西呢？还是上面这个例子，如果定义 \(X\) 为八点到九点中乘坐公交车的乘客人数。那么 \(X\) 就是个随机变量。它会有很多种可能的结果。对于每个结果， \(X\) 有分别不同的取值。这就是一个映射的对应关系。 3、随机事件 在概率论中，将实验的结果称之为事件。在每次实验中，可能发生也可能不发生的事件

JavaScript的随机是需要用到Math.random()的，它的范围是[0~1)的小数，给它添加的条件有三种： 1：Math.round(n)，它的意思是四舍五入后的整数的意思. 2：Math.ceil(n),它的意思是向上取整 3：Math.floor(n)，它的意思是向下取整 下面呢，是我设的几个例子 <div id="top"></div><script>document.getElementById("top").innerHTML = Math.random();这里输出的是一个随机小数。例如：0.4383010101856428 document.getElementById("top").innerHTML =Math.round(Math.random()) ;当Math.round(n)和Math.random(n)，一起使用时，得到的是0和1，因为四舍五入后的0~1的小数，得到的只有0和1； document.getElementById("top").innerHTML =Math.ceil(Math.random())；只能得到1，因为是向上取整的，所以在0~1的范围内会得到1的值 document.getElementById("top").innerHTML =Math.floor(Math.random())；只能得到0，因为是向下取整的

昨天看了概率与数学期望，在一个给定的样本空间中，随机事件就是样本空间的子集，即由若干个样本点构成的集合，随机变量就是把样本点映射为实数的函数。概率是随机事件发生的概率，也可以说是一种度量，范围为[0,1],期望是概率和权值的乘积，是线性函数，满足E(aX+bY)=a*E(x)+b*E(Y)。一般的题代码量很短，推导会花费较长时间，用dp递推或直接推出公式即可 来源： https://blog.csdn.net/qq_43642142/article/details/99688678