논리적 인 문제가 나를 괴롭혔다. 。 。 。

는 첫 번째 질문에 k 를 설정하여 벌레를 먹는 사과 수를 나타내고 k = ,1,2,3

k ~ b (3,5%)

를 먹으면 벌레를 k ≥ < 으로 표시할 수 있다. 분명히 5% 보다 크다

사과 n 개를 먹으면 P{k≥} = 1-p {k = } = 1-(1-5%) n = 1-.95 이것은 확률론에서 비교적 흔한 문제이다. < P > 이 이론에 따르면 강변을 자주 걸으면 당연히 신발이 젖기 쉽다. < P > 확률은 설명의 한 가지 가능성일 뿐, 확률이 1 인 이벤트는 비연 이벤트가 아니며, 확률이 인 이벤트도 불가능한 이벤트가 아니다. 가장 전형적인 예는 연속성 무작위 변수의 확률이 어느 시점에서 모두 이기 때문에 확률 밀도 함수를 사용하여 연속성 무작위 변수를 설명해야 한다는 것이다. (윌리엄 셰익스피어, 확률, 확률, 확률, 확률, 확률, 확률, 확률, 확률, 확률) 실생활에서 더 많은 만남은 이산형 무작위 변수의 문제이다. 이 문제는 두 가지 분포 (N 중베누리 실험) 에 관한 문제이며, 또 많은 실제 상황은 포송 분포에 부합한다. (예를 들어, 일정 기간 동안 상점에 쇼핑을 온 사람들의 수는 포송 분포에 복종한다.) (알버트 아인슈타인, Northern Exposure (미국 TV 드라마), 예술명언) 시간과 관련된 것은 연속성 무작위 변수와 밀접한 관련이 있다. 사람의 수명은 지수 분포 등에 복종하는 것이 낫다. (알버트 아인슈타인, 시간명언) 이 모든 것들이 확률론에서 연구되고, 수학 분야의 중요한 분기로, 도박에서 부상하고 있다. 시작은 비교적 늦었지만, 192 년대에야 확률론을 창설했지만, 발전이 매우 빨라서 많은 수학자 (특히 러시아 수학자) 가 이 수업에 큰 공헌을 했다.