或然率怎麼算？
它是要測定的偶然事件的數目與全部可能發生的偶然事件的總數之間的比率。 如果n是可能發生的偶然事件的總數，而m是要測定的偶然事件的數目，那麼，或然率就是m／n。 m和n的比值在零和一之間，如果或然率等於零，就說明沒有可能或不可能；如果或然率等於一，就說明有百分之百的可能，這時的可能就完全成了必然。
機率會大於1嗎？
習慣上，我們定義機率的 最大值為1，若一個事件發生的機率為1，表示它必定發生。 反之，當一個事件發 生的機率為0，表示它必不會發生。 然而，機率既然是表示一種發生的可能性，所以除了少數特殊的事件，絕大 多數我們想要了解的事件，其發生的機率都介於0 與1 之間。
如何解釋機率？
機率常用來量化對於某些不確定命題的想法，命題一般會是以下的形式：「某個特定事件會發生嗎？」，對應的想法則是：「我們可以多確定這個事件會發生？」。 確定的程度可以用0到1之間的數值來表示，這個數值就是機率。 因此若事件發生的機率越高，表示我們越認為這個事件可能發生。
如何判斷獨立事件？
2.定義：當兩事件A 與B 滿足P(A∩B)＝P. (A)P(B)時，稱A 與B 為「獨立事件(independent event)」 ，否則稱事件A、B 為相關(或相依)(dependent event)事件。
賠率如何算？
賠率的計算，就是「賠率=1/奪冠機率」，相反地，已知賠率，也可用「奪冠機率=1/賠率」算出奪冠機率；若只是兩隊交手賭輸贏，算法也相同，只是把「奪冠」改為「獲勝」。
常態分配機率密度函數有哪兩個參數？
常態分配被兩個參數──平均數μ與標準差σ ── 所描述。 下圖描述σ的效果。 大的σ值曲線會變 寬，而小的σ值曲線會變窄。 一個常態分配的平均數為零且其標準差為1 稱為標 準常態分配(standard normal distribution)。
機率是誰發明的？
直到1654年夏天，這些問題被17世紀法國最偉大的數學家巴斯卡與費瑪(Pierre de Fermat, 1601-1665)利用書信的往返討論才解決，才奠立了機率論的基礎。
骰子 機率 怎麼 算？
擲一個公正骰子一次，出現一點的機率=1/6。 這是由大數法則得到的，故以機率稱之。 擲一 個公正骰子一次，在已知出現紅色點數的條件 下，出現一點的機率=1/2。 這是由大數法則得 到的，故仍以機率稱之。
機率為零的事件有可能發生嗎？
依照對機率定義不同，機率為零的事件可能發生也可能不發生。 如果把機率定義為： N個事件彼此發生機會相等，其中一個事件發生的機率為1/N。 則機率為零的事件還是會發生。
機率有單位嗎？
此實驗結果稱為隨機序列，序列中的H或T稱為試驗、事件或結果。 比例，此種比例稱為實驗結果的機率。 ?機率概念就是特定事件自然發生之結果所佔的一種比例、相對次 數和機會。 機率屬於無因次單位。
條件機率怎麼算？
PX | A(E)=P. (A∩E)/PX(A)。 易知PX | A也是Ω上的機率測度，此測度稱為X在A下的條件測度（條件機率分布）。 獨立性：設A，B∈σ(S)，稱A，B在機率測度P下為相互獨立的，若P(A∩E)=P.
什麼是邊際機率？
邊際機率(marginal probability) 在有兩個以上的事件的樣本空間中，若僅考慮某一事件個別發生的機率，稱為邊際機率。 舉例： 其中P(A1), P(A2), P(B1), P(B2) 為邊際機率。
什麼是相依事件？
3. 相依事件(Dependent event)：樣本須為相依(Dependent)→每組樣本之間不獨立，即選擇一案例為樣本時，會影響另一樣本是否被納入。 例如：分析一群高血壓患者，平均服藥前、服藥後5分鐘、服藥後30分鐘以及服藥後1小時之血壓值是否有差異，需同時納入4次量測值，故為相依事件。
互斥事件是獨立事件嗎？
“互斥事件”與“相互獨立事件”是兩個不同的概念，二者不能混淆。 兩個事件互斥是指兩個事件不可能同時發生，兩個事相互獨立是指一個事件的發生與否對另一個事件發生的概率沒有影響。 它們雖然都描繪了兩個事件間的關係，但所描繪的關係是根本不同的。 ，所以A、B不是互相獨立。