Вероятность попадания точки в произвольное пространство

4. Геометрическая вероятность

Тульский государственный педагогический университет им Л. Толстого Р.

Геометрическое определение вероятности. Решения задач

Это требование обычно выражается словами «наудачу», «случайным образом» и т. Приведенные определения являются частными случаями общего определения геометрической вероятности. Обозначим меру длину, площадь, объем области через m е. При этом вероятность попадания точки, брошенной наудачу в область g - часть области G, равна отношению мер областей g и G, соответственно равнее m g и m G. Например, вероятность попадания брошенной точки в одну определенную точку области G равна нулю, однако это событие может произойти, и, следовательно, не является невозможным.

Учебник по теории вероятностей
3. Геометрическое определение вероятности
Математика для программистов: теория вероятностей
Геометрическое и аксиоматическое определение вероятности

История обновлений Апрель задач Ноябрь задач Март задач Ноябрь задач Май задач Октябрь задач Октябрь задач Август задач Февраль задач Апрель задач Июль задач Апрель задач Январь задач. Магазин задач » Задачи по теории вероятностей » Геометрическая вероятность. Вы можете использовать данную форму поиска, чтобы найти нужную задачу. Вводите слово, фразу из задачи или ее номер, если он вам известен. Ниже даны ссылки на страницы с текстами задач на тему "Геометрическая вероятность".

Геометрическое и аксиоматическое определение вероятности
Кафедра Инфомационного Обеспечения ОВД
Математика для программистов: теория вероятностей
4. Геометрическая вероятность
Случайное блуждание — Википедия
Геометрическое определение вероятности. Задачи с решениями
Теория вероятностей и математическая статистика
Вероятность — Википедия
3. Геометрическое определение вероятности
Геометрическая вероятность. Примеры решения задач

Некоторые программисты после работы в области разработки обычных коммерческих приложений задумываются о том, чтобы освоить машинное обучение и стать аналитиком данных. Часто они не понимают, почему те или иные методы работают, и большинство методов машинного обучения кажутся магией. На самом деле, машинное обучение базируется на математической статистике, а та, в свою очередь, основана на теории вероятностей.

Похожие статьи