1。比率としての確率：
* イベント： 特定の結果または結果。
* サンプルスペース： イベントのすべての可能な結果のセット。
* 確率： 有利な結果（関心のある結果）の数と、可能な結果の総数との比率。
式： 確率（p）=（有利な結果の数） /（可能な結果の総数）
例： コインをひっくり返します。 2つの可能な結果（ヘッドまたはテール）があるため、頭を獲得する確率は1/2または50％です。
2。確率の種類：
* 理論的確率： 同様に可能性の高い結果に関する論理的推論と仮定に基づいています。
* 経験的確率： 特定の数の試験で発生するイベントの頻度として計算された実際の観察と実験に基づいています。
3。重要な概念：
* 独立したイベント： お互いの確率に影響を与えないイベント。
* 依存イベント： 一方の結果が他のものの確率に影響するイベント。
* 相互に排他的なイベント： 同時に起こることができないイベント。
* 補完イベント： 特定のイベントを除くすべての可能な結果を表すイベント。
4。確率の基本ルール：
* 不可能なイベントの確率は0です。
* 特定のイベントの確率は1。です
* サンプルスペースでのすべての可能な結果の確率の合計は1。
5。確率のアプリケーション：
確率は、さまざまな分野で重要な役割を果たします。
* 統計： データの分析と結論の描画。
* 財務： リスクの評価と投資決定を行う。
* 科学： 実験の設計と結果の解釈。
* 保険： プレミアムの計算とリスクの管理。
* ギャンブル： オッズを理解し、情報に基づいた選択をします。
本質的に、確率の原則は、不確実性を定量化し、さまざまなイベントが発生する可能性に基づいて情報に基づいた決定を下すのに役立ちます。
