C 와 p 의 확률 차이는 무엇입니까?

1. 배열 조합은 다음과 같이 계산됩니다. 배열은 p 로 표시할 수도 있습니다.

배열 a (n, m) = n× (n- 1). (n-m+ 1) = n! /(n-m)! (n 은 아래 첨자, m 은 위 첨자, 아래 동일)

조합 C(n, m)=P(n, m)/P(m, m) =n! /m! (n-m)! 을 눌러 섹션을 인쇄할 수도 있습니다

예를 들면 다음과 같습니다.

A (4,2) = 4! /2! =4*3= 12

C (4,2) = 4! /(2! *2! ) =4*3/(2* 1)=6

둘째, c 와 p 의 확률 차이:

1 다른 것을 나타냅니다

C 는 A, B, C 와 같은 조합방식을 나타냅니다. 세 가지 방법으로 두 사람을 데리고 행사에 참가할 수 있습니다. 각각 A, B, C, B 입니다. 순서가 아니라 조합방법밖에 없습니다.

P 는 배열 방법을 나타내고, 일부 물체가 순서대로 배열되어 있고, 총 방법이 무엇인지를 나타낸다.

2. 성격이 다르다

공식 P 는 정렬을 의미하며, N 개 요소 중 R 개 요소를 선택하여 정렬 (정렬) 합니다.

공식 C 는 N 개 요소에서 R 개 요소를 가져와서 정렬하지 않는 조합 (즉, 정렬 안 함) 을 나타냅니다.

확장 데이터

확률론 발전 초기에, 사람들은 고전적인 확률이 제한된 검사 결과만 고려하는 것만으로는 충분하지 않으며, 무한한 검사 결과도 고려해야 한다는 것을 알아차렸다. 이 때문에 무한대의 테스트 결과는 유클리드 공간의 한 영역 S 로 표시할 수 있으며, 테스트 결과는' 균일 분포' 라는 특성을 가지고 있습니다. 균일 분포의 정확한 정의는 고전 확률론에서' 등가능성' 의 개념과 비슷하다.

면적 S 와 그 안에 나타날 수 있는 작은 영역 A 는 모두 측정할 수 있으며 측정된 크기는 각각 μ(S) 와 μ(A) 로 표시됩니다. 예를 들어 1 차원 공간의 길이, 2 차원 공간의 면적, 3 차원 공간의 볼륨 등이 있습니다. 이 측정에는 음수와 가산성과 같은 길이와 같은 다양한 속성이 있다고 가정합니다.

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