概率分析，概率论好学吗

1，概率论好学吗

在大学里的课程来说算是好学的了，主要学一些概率分析问题，类似于高中学的那些概率计算，只不过比那个复杂深入一点

概率论是否难学我觉得很大程度上取决与对比的对象，高中就有涉及但是很浅，应该挺好学的。大学就算是真正入门了，我个人觉得和高等数学、电磁场啥的比起来还是挺好学的。

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2，高中概率与统计中的概率公式怎么计算比如C12512在C的右下角

C12(5)=（12*11*10*9*8）/（5*4*3*2*1）

C(12,5)=(12x11x10x9x8)÷(5x4x3x2x1) =792

这是组合公式应牢记C(m,n)=m(m-1)...(m-n+1)/n!

c(12,3)/c(15,3)=[(12*11*10)/(3*2*1)] / [ (15*14*13)/(3*2*1)]=(12*11*10)/(15*14*13)=132/273

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3，怎么求概率急

你需要看甲在22时学习的概率由于是连续连个小时所有有可能是18、19；19、20；20、2121、22等四种可能所以每种都是4分之1而乙同理连续三个小时有可能是：18、19、2019、20、2120、21、22三种可能，每种可能都是3分之1他俩同时学习就用他俩22时学习的概率的乘积4分之1 × 3分之1 = 12分之1,希望能够帮助你

由题可知，甲的学习情况有3种可能，即18到20，或19到21或20到22，这当中，22时甲还在学习的几率为1/3乙的学习情况有2种可能，即18到21或19到22，这当中，22时乙还在学习的几率为1/2所以，22时甲乙都在学习的概率为(1/3)*(1/2)=1/6

甲学习2小时，那么甲开始学习的时间为18--20时，而只有从20时开始学习，才能在22时也在学习，相当于一段线上取一点，概率为0，乙同理。最终的概率是0。

因为互不相同，所以有如下几种情况： 1：甲乙丙 2：甲丙乙 3：乙甲丙 4：乙丙甲 5：丙甲乙 6：丙乙甲因为每种情况的概率都是一样的，都是概率：1/2*1/3*1/6=1/36 所以一共是1/36*6=1/6 所以答案是1/6

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4，概率论AB表示什么意思

AB表示事件A和B的交集，表示两件事情同时发生的意思，AUB=A+B-AB

概率论p(ab)是指事件a、 b同时发生的概率,即联合概率.联合概率表示两个事件共同发生的概率.a 与 b 的联合概率表示为 p(ab) 或者 p(a,b)。概率论是研究随机性或不确定性等现象的数学。更精确地说，机率论是用来模拟实验在同一环境下会产生不同结果的情状。典型的随机实验有掷骰子、扔硬币、抽扑克牌概率论以及轮盘游戏等。概率论是研究随机现象数量规律的数学分支。随机现象是相对于决定性现象而言的。在一定条件下必然发生某一结果的现象称为决定性现象。例如在标准大气压下，纯水加热到100℃时水必然会沸腾等。随机现象则是指在基本条件不变的情况下，一系列试验或观察会得到不同结果的现象。每一次试验或观察前，不能肯定会出现哪种结果，呈现出偶然性。例如，掷一硬币，可能出现正面或反面，在同一工艺条件下生产出的灯泡，其寿命长短参差不齐等等。随机现象的实现和对它的观察称为随机试验。随机试验的每一可能结果称为一个基本事件，一个或一组基本事件统称随机事件，或简称事件。概率论是一门研究事情发生的可能性的学问，但是最初概率论的起源与赌博问题有关。16世纪，意大利的学者吉罗拉莫·卡尔达诺开始研究掷骰子等赌博中的一些简单问题。随着18、19世纪科学的发展，人们注意到在某些生物、物理和社会现象与机会游戏之间有某种相似性，从而由机会游戏起源的概率论被应用到这些领域中；同时这也大大推动了概率论本身的发展。

5，研究生概率学什么

发展方向：银行、保险、证券、IT都可以，但是都不能只学习数学理论，还必须学习相关行业的基础知识。主要可以从事数据挖掘、数据分析预测等。目前最先进的方向是大数据师方向。大数据分析师是指基于各种分析手段对大数据进行科学分析、挖掘、展现并用于决策支持的过程，大数据分析师就是从事此项职业的从业人员称呼，国内已有商务部对大数据分析师进行等级认证。大数据分析师可以使企业清晰的了解到企业现状与竞争环境，风险评判与决策支持，能够充分利用大数据带来的价值，在进行数据挖据与展现后，呈现给企业决策者的将是一份清晰、准确且有数据支撑的报告。所以，大数据分析师已经不是简单的IT工作人员，而是可以参与到企业决策发展制定中的核心人物。数据分析可谓由来已久，帐房先生在某种意义上讲也可以称之为数据分析师，分析着往来帐务、应收、支出等，但这不是大数据分析，只是基于自身数据的统计而已，所以，清楚大数据分析师的职责必须要明白数据分析与大数据分析师的区别。与传统的数据分析师相比，大数据分析师要学会打破信息孤岛利用各种数据源，在海量数据中寻找数据规律，在海量数据中发现数据异常。负责大数据数据分析和挖掘平台的规划、开发、运营和优化；根据项目设计开发数据模型、数据挖掘和处理算法；通过数据探索和模型的输出进行分析，给出分析结果。技能要求：具有丰富的数据分析，挖掘，和数据仓库建模的项目实践经验，擅长常用的统计方法如：线性回归、逻辑回归、实验设计、市场篮分析、聚类、分群等，熟悉主流统计分析软件，数据挖掘的常用算法，能够进行海量数据处理和挖掘。

实际上，报考的时候是不可能知道具体方向的，因为都是近来后才分导师，而且那几个导师几乎都是搞有限元的，只有一个是多方面都搞的。如果要学计算机，就不要读这个专业，但如果要想搞数学与计算机相结合的路子，就可以来读，至于方向，确实没什么区别。不用多去管它。以四川大学的数学学院为例：基础数学专业研究方向：数论、代数学、微分几何、拓扑学、泛函分析、偏微分方程、微分方程与动力系统、函数论、机器证明。主干课程：数论、抽象代数、现代微分几何、代数拓扑学、泛函分析、偏微分方程近代理论、一般拓扑学、集合论、 banach代数技巧、非线性泛函分析、二阶椭圆型方程、非线性泛函分析、泛函微分方程理论、微分动力系统、多复变函数论、二次型引论、计算数论引论、局部域、模型式、有限群的构造、结合代数与模等。应用数学专业研究方向：应用数论与组合论、模糊数学及其应用、应用非线性分析、数学物理偏微分方程、应用泛函分析、泛函微分方程、生物数学、金融数学、经济数学、最优化方法。主干课程：计算机高级语言、抽象代数、代数拓扑学、数理统计、随机分析、泛函分析、模糊数学、数理逻辑、量度理论、非线性泛函分析、运筹学决策分析、计量经济与技术经济、最优化计算方法、微分方程数值方法、工程数学方法、对策论与数理经济、决策支持系统、经济数学模型、系统辩识、组合最优化、随机运筹学等。计算数学专业研究方向：微分方程数值解、有限元法、数值代数、数值逼近、应用软件。主干课程：有界解析函数、变分不等式和相补问题理论、拟微分算子、算子半群及其应用、偏微分方程的差分法、有限元法的数值分析、非线性方程组的数值解法、样条函数的理论及其应用、偏微分方程近代理论、非线性泛函分析、数理统计、文献导读、泛函分析。概率论与数理统计专业研究方向：随机分析及应用、数理统计、应用概率统计、随机信号处理、统计判决与估计方法。主干课程：概率论、数理统计、随机过程、随机微分方程、随机信号分析、非参数统计、线性统计推断及其应用、测度与积分、生存分析、多元分析、计算机高级语言、文献选读。运筹学与控制论专业研究方向：分布参数系统控制理论、模糊控制、运筹与优化、数学规划与网络流、决策分析理论与方法、非线性系统控制及其应用。主干课程有：泛函分析、矩阵论、抽象代数、自动控制理论基础、计算机高级语言、专业外语、凸分析与极值问题、线性控制系统理论、非线性分布参数控制理论、智能控制、凸分析、控制系统稳定性理论、最优控制与计算、数值优化、随机规划、数学规划

6，如何学好概率问题

概率论的学习方法在全国硕士研究生入学统一考试中，数学一与数学三所考内容除高等数学(微积分)与线性代数外就是概率论与数理统计了。概率统计在数学一三两个卷种中所占比例大概是22%，分值为33分。如果把考研数学的三个科目按次序划分的话，总是高等数学(微积分)排第一，这也无可厚非，因为它不论从大学时学习的先后次序，还是从其知识的递进，拟或从考研数学中所占比例来说都是当仁不让的;线性代数可排第二，因为对大多数同学来说，线性代数相对来说要简单一些;概率论与数理统计总是排末位，这一是因为客观原因，即概率中需要用到一些高等数学(微积分)的理论与方法，只有学习完高等数学(微积分)之后才能顺利学习它，二是因为概率的学习时间较高数短，导致熟练程度不高。在做概率论与数理统计这部分试题同学们常犯以下几种错误：一是概念不清，弄不清事件之间的关系和事件的结构；二是分析有误，概率模型搞错；三是不能正确地选择概率公式去证明和计算；四是不能熟练地应用有关的定义、公式和性质进行综合分析、运算和证明。下面给出概率论复习的一些建议和方法：一、概率论与数理统计的试题特点对历年的考题来看，概率论与数理统计这部分内容考查单一知识点比较少，即使是填空题和选择题。大多数试题是考查考生的理解能力和综合应用能力，考生要能够灵活地运用所学的知识，建立起正确的概率模型，综合运用极限、连续函数、导数、极值、积分、广义积分以及级数等知识去解决问题。二、在心理上重视在学习概率论的初期，很多考生容易犯的一个错误是：对基本概念、基本性质理解的不够深刻，理解不到这些概念的精髓和用途。许多考生认为概念内容很简单，花不了多少时间就可以倒背如流，看一看就行了，所花的时间比较少，最后导致所掌握的知识不够牢固。其实不然，要学好这门课首先要在心理上重视它，感觉它是重要的，在考研中也占了很大的比重。在复习中，对每一个概念我们都要把它弄懂，只有把概念弄清楚了，才能将这一科学好。对每个公式、每个分布要理解得比较透彻，才能灵活地应用它。三、初期复习难点很多考生都有这样的感受，初期复习的时候，连概率的题目也看不懂，这也成了广大考生的难点。看不懂题目一方面是因为做的题目比较少，另一个很重要的方面是对基本概念、基本性质理解的不够深刻，没有理解到这些概念的精髓和用途。建议学子一方面多做些题目，尤其是文字叙述的题目，逐渐提高自己分析问题的能力。另一方面花点时间准确理解概率论与数理统计中的基本概念，可以结合一些实际问题理解概念和公式，反过来，也可以通过做一些文字叙述题巩固概念和公式。四、整体把握，抓好基础，全面复习，重点突出对概率论与数理统计的考点要整体把握。比如说第三章、第四章和第七章。即每年考核的可能性超过85%，甚至超过了90%或者95%以上。所以对于第一条中所讲的古典概型与几何概型这部分，只要掌握一些简单的概率计算就可，把大量精力放在随机变量的分布上。数理统计的考查重点在于与抽样分布相关的统计量的分布及其数字特征。首先要弄清考试要求，而不是盲目的复习以前学习的内容。作为基础阶段首先要弄清考试内容、考试要求等。第一阶段要全面复习，提高基础。所谓基础复习，那就是最初应该掌握的东西。因此在第一阶段复习打基础的时候，我们认为考生在数学科目的复习安排上，要先从最薄弱的一环开始，也就是说，在整个数学课程复习之初，要按照最新考研大纲规定的内容，先将概率论与数理统计学习一遍，一节节地复习，一个概念一个概念地领会，一题一题地做，以达到正确理解和掌握基本概念、基本理论和基本方法。这一阶段一般最迟应在今年暑假开始之前完成。要特别指出的是在这一阶段复习做题时，不要过多地去追求难题、技巧，要重视对教科书中一般习题的练习，配合各章节内容脚踏实地、全面仔细地复习做基础题。只要是考纲上有的内容，就要不遗漏地弄会、搞透总结一般题型的解题方法与思路。在复习初期这个阶段中，虽然涉及综合性提高性题型不多，但基础打得好将为下阶段全面综合复习创造一个有利的前提，更何况，很多综合性、灵活性强的考题，其关键之处也在于考生是否能够适当运用有关的最基本概念、理论和方法。基础阶段复习时根据每个人的情况而定的，基础好的同学可以少花点时间，而基础比较差，尤其没学过的同学，我建议这个阶段抓紧时间好好学。因为往往提高阶段复习时跟不上的同学就是因为基础不足，因此首先把概率统计的基本内容作全面的复习，而不要着急做有关的考研题目。五、公式记忆灵活应用概率论与数理统计的复习中需要记忆很多的公式，每一个公式都有其使用的条件和时机；考生需要牢记这些公式的使用条件，在合适的时候用正确的公式，这样才能保证题目快而准的做出来。很多公式有其出现的提示语，如至少，同时，已经等等。在做题目的时候多总结就会全面地掌握这些公式，进而做到灵活应用。概率论与数理统计中的公式不仅要记住，而且要会用，要会用这些公式分析实际中的问题。许多同学在学习数理统计过程中往往抱怨公式太多，比如置信区间，假设检验表格多而且记不住.事实上概括起来只有八个公式需要记忆，而且它们之间有着紧密联系，并不难记，而区间估计和假设检验中只是这八个公式的不同运用而已，关键在于理解区间估计和假设检验的统计意义，在理解基础上灵活运用这八个公式，完全没有必要死记硬背。把握基础，综合运用，这就是最后要总结的。好的开始是成功的一半，在最后，希望同学们迈好概率论复习的每一步。

只要背3,4个概率概型并背一个对应的典型例题，然后见到题套概型就行了，哪的题不是很难也不是重点相信你一定可以学好的。

必须学好几个公式还有得多多练习灵活应用公式