Ein Konzept eines Veranstaltung ist in der Theorie der Wahrscheinlichkeiten extrem wichtig. Eigentlich ist es eines der grundlegenden Konzepte, wie ein Punkt in der Geometrie oder Gleichung in Algebra.
Zunächst betrachten wir a zufälliges Experiment - jede körperliche oder geistige Handlung, die eine bestimmte Anzahl von Ergebnissen hat. Zum Beispiel zählen wir Geld in unserem Portemonnaie oder prognostizieren den Aktienindexindex von morgen. In beiden und vielen anderen Fällen ist das zufälliges Experiment führt zu bestimmten Ergebnissen (der genaue Geldbetrag, der genaue Börsenindexwert usw.) Diese individuellen Ergebnisse werden aufgerufen elementare Ereignisse und so weiter elementare Ereignisse mit einem bestimmten verbunden zufälliges Experiment zusammen bilden a Probenraum dieses Experiments.
Genauer gesagt, die Probenraum von irgendwelchen zufälliges Experiment ist ein SET und alles individuell elementare Ereignisse (dh die einzelnen Ergebnisse dieses Experiments) sind ELEMENTE dieses Sets.
Jetzt können wir nicht nur eine Person betrachten elementares Ereignis wie eine genaue Geldmenge in einer Brieftasche, aber eine Kombination davon elementare Ereignisse. Zum Beispiel können wir das Ergebnis unseres Geldzählungsversuchs mit weniger als 5 US-Dollar anrechnen. Dies ist eine kombinierte Veranstaltung, die aus besteht elementare Ereignisse 0, 1, 2, 3 und 4. Diese und andere Kombinationen von elementare Ereignisse heißt a Zufälliges Ereignis.
Verwenden Sie unsere SET-Terminologie, a Zufälliges Ereignis ist ein SUBSET eines SET von allen elementare Ereignisse (mit anderen Worten, ein SUBSET von a Probenraum). Ein solches SUBSET wird als a bezeichnet Zufälliges Ereignis.
In der Theorie der Wahrscheinlichkeiten gibt es ein Konzept von Wahrscheinlichkeit mit jedem verbunden elementares Ereignis. Wenn die Anzahl von elementare Ereignisse ist endlich oder abzählbar Wahrscheinlichkeit ist nur eine nicht negative Zahl und die Summe (bei unendlich zählbarer Zahl sogar eine unendliche Summe) elementare Ereignisse) entspricht 1.
Das Wahrscheinlichkeit mit jedem verbunden Zufälliges Ereignis ist eine Summe von Wahrscheinlichkeiten von allen elementare Ereignisse das machen es aus.
Was ist ein Beispiel für eine nicht zufällige Paarung basierend auf Verhaltensmerkmalen?
Das beste Beispiel sind Pfauen, bei denen die weibliche Peahen einen Gefährten auf der Grundlage der Größe und Auffälligkeit der Schwanzfedern des Mannes auswählt. Dieser Unterschied zwischen dem Männchen und dem Weibchen einer Spezies, um Partner anzulocken, wird als sexueller Dimorphismus bezeichnet. Ein anderes Beispiel ist, wo einige Vögel ihre Gefährten basierend auf dem Vogelgesang auswählen.
Was ist ein Beispiel für ein Problem mit der Summationsnotation? + Beispiel
Sie könnten aufgefordert werden, die Summe der ersten n Natural-Zahlen zu ermitteln. Dies bedeutet die Summe: S_n = 1 + 2 + 3 + 4 + ... Wir schreiben dies in Kurzsummationsnotation als; sum_ (r = 1) ^ n r Dabei ist r eine "Dummy" -Variable. Und für diese bestimmte Summe können wir die allgemeine Formel finden, die lautet: sum_ (r = 1) ^ nr = 1 / 2n (n + 1). Wenn zum Beispiel n = 6 Dann gilt: S_6 = sum_ (r = 1) ^ 6 r = 1 + 2 + 3 + 4 + 5 + 6 Wir können durch direkte Berechnung Folgendes bestimmen: S_6 = 21 Oder verwenden Sie die Formel, um zu erhalten: S_6 = 1/2 (6) (6 + 1) = (6xx7) / 2 = 21
Wann sollten Sie ein zufälliges Effektmodell verwenden? + Beispiel
Wenn Sie: 1) nicht jedes Detail Ihres Modells kennen; 2) es lohnt sich nicht, alle Details zu modellieren; 3) Das System, das Sie haben, ist von Natur aus zufällig. Zuallererst sollten wir definieren, was "zufällige Effekte" sind. Zufällige Effekte sind alles, was intern oder extern das Verhalten Ihres Systems beeinflusst, z. Stromausfälle in einem Stadtnetz. Die Menschen sehen sie anders, z. Menschen aus der Ökologie nennen sie gerne Katastrophen, den Fall des Blackouts oder die Bevölkerungsgruppe. Im Fall der Stadt wäre es ein Anstieg des Energieverbrauchs, der die Spannung de