零[機率]事件（null event）是1993年公布的數學名詞。
基本介紹
- 中文名：零[機率]事件
- 外文名：null event
- 所屬學科：數學
- 公布時間：1993年
公布時間,出處,
公布時間
1993年，經全國科學技術名詞審定委員會審定發布。
出處
《數學名詞》。
![零[機率]事件](/img/e/50b/054a4a446ac708879850c6310aee.jpg "零[機率]事件")
零[機率]事件
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- 零事件
零事件 機率為0的事件。不可能事件是零機率事件，但是零機率事件不一定是不可能事件。
- 不可能事件
不可能事件是機率論中把在一定條件下不可能發生的事件叫不可能事件。人們通常用0來表示不可能事件發生的可能性。即：不可能事件的機率為0。但機率為0的事件不一定為不可能事件。定義 不可能事件是隨機事件的特殊情況之一，指在相同條件下每次試驗一定不發生的事件，例如，擲一枚骰子出現 7 點，不可能事件的頻率總...
- 零機率
零機率 絕對意義上的零機率就是不可能發生的。但是我們平時在處理問題的時候，把機率趨近於零的就算作0機率，是有可能發生的。因此，現實中的零機率其實只是說結果發生的可能性極小，可以不予考慮，而並非是絕無可能發生。
- 基本事件
基本事件可能發生在零和一（機率）之間的機率。在樣本空間有限的離散機率分布中，每個基本事件被賦予特定機率。相反，在連續分布中，個體基本事件必須都具有零的機率，因為它們中的無窮多，因此非零機率只能被分配給非基本事件。一些“混合”分布包含兩段連續的基本事件和一些離散的基本事件;這種分布中的離散基本事件可以...
- 小機率事件
小機率事件英文中翻譯為small probability event; event of small probability;性質 "小機率事件" 在學術文獻中的 1、在（即在大量重複試驗中出現的頻率非常低）稱為小機率事件 2、在機率論中我們把機率很接近於0（即在大量重複試驗中出現的頻率非常低）的事件稱為小機率事件...一般多採用0.01~0.05兩個值即...
- 機率論(數學分支)
傳統機率 傳統機率又稱為拉普拉斯機率，因為其定義是由法國數學家拉普拉斯提出的。如果一個隨機試驗所包含的單位事件是有限的，且每個單位事件發生的可能性均相等，則這個隨機試驗叫做拉普拉斯試驗。在拉普拉斯試驗中，事件A在事件空間S中的機率P(A)為：例如，在一次同時擲一個硬幣和一個骰子的隨機試驗中，假設事件A為...
- 條件機率
設A，B 是兩個事件，且A不是不可能事件，則稱 為在事件A發生的條件下，事件B發生的條件機率。一般地，，且它滿足以下三條件：（1）非負性；（2）規範性；（3）可列可加性。定理2 設E 為隨機試驗，Ω 為樣本空間，A，B 為任意兩個事件，設P(A)>0，稱 為在“事件A 發生”的條件下事件B 的條件機率...
- 最大可信事故機率
最大可信事故機率的含義是所有可預測的機率不為零，不一定是機率最大事故，但是危害最嚴重的事故機率。常用事件樹分析法確定事故機率，事件樹分析法是一種邏輯演繹法，列舉出可能存在的風險，並確定風險大小和優先權排序，然後預防和解決事故。事件樹分析法是一種邏輯演繹法，它在給定一個初因事件的情況下，分析該初...
- 機率公理
對於每一個非零機率A都可以在空間上定義另外一個機率： P(B \vert A) = {P(B \cap A) \over P(A)} 這通常被讀作“給定A時B的機率”。如果給定A時B的條件機率與B的機率相同，則A與B被稱為是獨立的。 當樣本空間是有限或者可數無限時，機率函式也可以以基本事件\{e_1\}, \{e_2\}, ...定義...
- 以機率1收斂
以機率1收斂(converges with probability one)或幾乎必然收斂(converges almost surely)於 ，記作 。2. 如果存在 使得 且對任意 數列 是柯西基本列，即 則稱 以機率1是柯西基本列。注: 以機率1收斂意味著最多除去一個零機率事件外， 逐點收斂於 ，根據柯西基本列一定存在極限的原則 以機率1收斂當...
- 完全機率空間
(Ω,F)合起來稱為可測空間。事件就是樣本輸出的集合，在此集合上可定義其機率。第三項P稱為機率，或者機率測度。這是一個從集合F到實數域R的函式，。每個事件都被此函式賦予一個0和1之間的機率值。機率測度經常以黑體表示，例如 或 ，也可用符號"Pr"來表示。機率 亦譯“或然率”、“幾率”。對一個事件的...
- 12·2南昌2.2億彩票事件
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- 機率測度
函式μ作為機率空間，它的機率測度的要求是：（1）μ必須以在[0，1]之內返回結果，返回0為空集，返回1為整個空間。（2）μ必須滿足所有可數集合 中不相交集合可加的屬性：例子 例如，給定機率為1/4，1/4和1/2的三個元素1,2和3，分配給{1,3}的值為1/4 + 1/2 = 3/4，如圖1。基於事件交點的條件...
- 機率論與數理統計(2006年清華大學出版社出版的圖書)
第1章古典模型與機率空間 1.1機率的古典模型與對機率認識的經驗概括 1.1.1引言 1.1.2機率的古典模型——等可能性分析 1.1.3事件的運算及古典模型中機率的加法法則 1.1.4古典模型的條件機率 1.1.5頻率與其加法法則 1.2機率的公理模型——機率空間 1.2.1引言 1.2.2機率的公理模型 1.2.3機率的公理...
- 獨立性(統計學)
(1) 機率為零的事件與任何事件相互獨立；(2) 當 時， 相互獨立與 互不相容不能同時成立，它們是完全不同的兩個概念： 相互獨立是從機率的角度來考慮的， 互不相容是從事件本身來考慮的。性質定理 定理1 設 是兩事件。且 ，若 相互獨立。則P(A|B)=P(A)，反之亦然。定理2 若事件A與B相互獨立...
- 波萊爾-坎泰利引理
波萊爾－坎泰利引理是機率論中的一個基本結論。大致上，波萊爾－坎泰利引理說明了，如果有無窮個機率事件，它們發生的機率之和是有限的，那么其中的無限多個事件一同發生的機率是零。這個定理實際上是測度論的結論在機率論中的套用，得名於數學家埃米爾·波萊爾與弗朗西斯科·保羅·坎泰利。機率空間中的定理 設Eₙ為...
- 隨機參數
事件{ω:X(ω)≤x}常簡記作{x≤x}，並稱函式F(x)=p(x≤x)，-∞ 設X,Y是機率空間(Ω,F,p)上的兩個隨機參數，如果除去一個零機率事件外，X(ω)與Y(ω)相同，則稱X=Y以機率1成立，也記作p(X=Y)=1或X=Y,α.s.（α.s.意即幾乎必然）。有些隨機現象需要同時用多個隨機參數來描述。例如對...
- 精煉貝葉斯均衡
限制條件“在可能的情況下”來自這樣的事實，如果a-i不是均衡戰略下的行動，觀測到的a-i是一個零機率事件，此時，貝葉斯法則對後驗機率沒有定義，任何的後驗機率pi(q-i|a-i)Î[0,1]都是允許的，只要它與均衡戰略相容 精煉貝葉斯均衡是均衡戰略和均衡信念的結合，給定信念p=(p1，…，pn)，戰略組合s*=(...
- 邏輯炸彈
(4) 邏輯條件的判斷很可能失常，以江民炸彈為例，比如，軟碟驅動器的故障、磁碟的故障都是誘發邏輯炸彈的潛在因素。這雖然不是高機率事件，但卻具有不可控性。如果磁碟出錯導致錯誤讀取的數據恰好是破壞性的計算機指令，這種機率可以說就是零，而錯誤數據成為邏輯誘因的機率則高得多；(5) 邏輯炸彈本身雖然不具備傳播性...
- 隨機過程統計
設x={x(t)，0≤t≤T}為隨機過程、{pθ，θ∈ }是 x樣本空間上的可能機率分布族， θ是未知參數。對於兩個機率分布 p 0、 p 1，如果 p 0機率為0的事件，其 p 1機率必為0，則稱 p 1關於 p 0是絕對連續的;如果存在 p 0機率為0而 p 1機率為1的事件，則稱 p 1與 p 0是相互奇異的。對 ...
- 無限猴子定理
對於第二個定理，設Eₖ某給定字元串出現在第k個字元串開頭的事件。有固定的且不為零的機率p是這個事件發生，而且Eₖ是獨立的，所以：事件Eₖ發生無窮多次的機率是1。第一個定理可以類似地處理，先將無限長的字元串分割，使得每一段的長度和給定字元串相同，然後設Eₖ是第k段等於給定字元串的事件。機率論...
- 0—1分布
,其中k=0,1。p為k=1時的機率(0 數學上與之相關的另一種分布即：伯努利試驗(二項分布)：如果隨機試驗E滿足：將一個試驗在相同條件下重複進行n次，各次試驗僅有兩個結果A和 ，事件A的機率在各次試驗中保持不變，P(A)=p，P( )=1-p； 各次試驗的結果互不影響，則稱隨機試驗E為n次伯努利試驗。分布...
- 零假設
當統計量的計算值落入否定域時，可知發生了小機率事件，應否定原假設。簡介 在統計學中，零假設（虛無假設）是做統計檢驗時的一類假設。零假設的內容一般是希望證明其錯誤的假設。比如說，在相關性檢驗中，一般會取“兩者之間沒有關聯”作為零假設，而在獨立性檢驗中，一般會取“兩者之間有關聯”作為零假設。與零...
- )存在,a>0,則不等式成立。這叫做切比雪夫定理,或者切比雪夫不等式。
切比雪夫不等式可以使人們在隨機變數X的分布未知的情況下，對事件 機率作出估計。定理 設隨機變數X具有數學期望 ，方差 則對任意正數ε，不等式 或 成立。注意：套用切比雪夫不等式必須滿足E(X)和D(X)存在且有限這一條件。 若對於任意的ε>O，當n很大時，事件“ ”的機率接近於0，則稱隨機變數序列{X...
- 零膨脹
零膨脹模型（英語：Zero-inflatedmodels）是人們在社會科學、自然中的計數資料的實際研究中，觀察事件發生數中含有大量的零值。例如保險索賠次數，索賠數為0的機率很高，否則保險公司就面臨破產風險。這種數據數資料中的零值過多，超出了Poisson分布等一般離散分布的預測能力。零膨脹這個概念首先是由Lambert在1992年的論文“...
