Cтраница 1
Вероятность наступления события может быть определена объективным или субъективным методом. [1]
Вероятность наступления события может быть определена объективным методом или субъективным. Объективный метод определения вероятности основан на вычислении частоты, с которой происходит данное событие. Субъективный метод определения вероятности основан на использовании субъективных критериев, которые основываются на различных предположениях. К таким предположениям могут относиться суждение оценивающего, его личный опыт, оценка эксперта, мнение финансового консультанта и т.п. Когда вероятность определяется субъективно, то разные люди могут устанавливать разное ее значение для одного и того же события и таким образом делать различный выбор. [2]
Вероятность наступления события X или Y рассчитывается как В ( X или Y) В ( Х) B ( Y), при условии, что события X и Y взаимно исключают друг друга. [3]
Если вероятность наступления события А в каждом испытании не меняется в зависимости от исходов других, то такие испытания называются независимыми относительно события А. Если независимые повторные испытания проводятся при одном и том же комплексе условий, то вероятность наступления события А в каждом испытании одна и та же. [4]
Вычислим вероятности наступления событий Bi, B % и Bs. Событие Bt может наступить в следующих трех случаях. [5]
Это односторонняя вероятность наступления события, столь же или еще более редкого, чем получение суммы в 8 очков. В может иметь меньшую сумму) необходимо удвоить одностороннее значение вероятности. [6]
Рсоб - вероятность наступления события в виде несчастного случая любой степени тяжести в определенной точке пространства; 10 ( чел. [7]
Ул - вероятность наступления события для логической связи И, Ру - для логической связи ИЛИ, п - число событий, Qt - вероятность наступления / - ого события. [8]
Рсмер - вероятность наступления смертельного события в определенной точке пространства; Р ахож - вероятность нахождения жителя в данной точке пространства. [9]
В ряде задач вероятность наступления события р в отдельном испытании очень мала. [10]
Здесь р - вероятность наступления события А в каждом испытании; q 1 - р - вероятность события А; Р ( т) - вероятность того, что в п опытах событие А наступит ровно т раз. [11]
Таким образом, вероятность наступления события В зависит от того, наступило или не наступило событие А. [12]
Для пуассоновского потока вероятность наступления ближайшего события, начиная с некоторого момента времени t, не зависит от того, в какой момент времени наступило предшествующее событие. Это свойство противоречит физическим представлениям о подавляющем числе природных явлений. Тем не менее эта вероятностная модель находит широкое применение вследствие крайней простоты. Эта модель однопараметрическая, что особенно удобно при обработке статистических данных небольшого объема. [13]
Величина риска определяется вероятностью наступления нежелательного события, которую с достаточной степенью точности можно выявить из статистических данных. Обычно за количественную меру индивидуального риска принимают вероятность заболевания человека в единицу времени. [14]
Первый множитель является вероятностью наступления первого события, тогда как второй множитель выражает ( условную) вероятность наступления второго события, если первое событие уже произошло. [15]