【原创】概率论3

今天是，

概率论主题写作的第三天。

写点啥？

随便吧。

概率计算基础有三：

排列组合法则，

高中学过。

乘法法则，

初中学过。

加法法则，

小学学过。

而这三个法则，

可以解决发部分的概率计算问题。

之前，

读本科的时候，

一些概率题，

不会做，

不是公式记不住。

而是，

题目看不懂，

不知道去使用哪个模型和所对应的公式。

之所以，

觉得概率计算又难，又复杂。

是因为，

现实问题抽象成“对”的概率问题，

这一过程很艰难。

本质是，

采用概率思维，

对现实问题进行翻译，

然后进行解决，

不容易，

但这却是概率思维的核心，

很重要。

对现实世界的抽象，

在概率的世界里，

有三种方法，

定义，频率加迭代。

当然，

不泾渭分明的，

对其进行组合，融合，

从而更清晰和全面的认识这个世界，

是通常的，一般的操作手法。

定义法是什么？

是一种等概率的设定，

来源于自然界对神秘性的假设，

是一种宏观尺度下的合理简化。

频率法是什么？

是通过随机事件发生的频率来估算概率，

要求试验或数据尽可能的多，

大数据统计思维。

迭代法是什么？

强调不断迭代，

可以在小规模数据下，

针对事件的变化和个体差异度量概率。

小而美，

动态迭代，

符合个人喜欢的调性。

虽然迭代符合平凡人的生活法则，

但概率的世界里，

频率法还是契合其主流风格。

因为都有个“率”字，

两者相似度已达33.333333%。

频率法认为，

概率就是对发生频率的计算。

只要试验数量，

或观测数据足够多，

随机事件发生的频率就会接近它的概率。

而这一点延展出的大数定律，

不是基于试验的归纳，

而是经过了严格的数学证明。

但理想归理想，

现实依旧是现实。

现实中用频率法，

往往无法获得无限多的数据，

所以需要增加一些限定条件，

来降低需要的数据量。

2020.07.30