【機率論】

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【機率論】

 

ProbabilityTheory

 

【辭書名稱】教育大辭書

 

有關機率問題的研究，早在十七、十八世紀就已經相當受重視。

 

不過對於機率的定義、解釋與計算方式，意見仍然相當紛歧。

 

首先是十九世紀初由法國數學家拉普萊斯(PierreSimondeLaplace,1749~1827)所提出來的古典機率或先前機率論(ClassicalProbabilityoraPriorProbability)：在N個互斥且有相同出現機會的個體（或稱樣本空間）中，假使具有性質A的個體（或稱樣本點）有M個，則這些個體出現（或稱之為事件A）的機率為P(A)=M/N。

 

由於相同出現機會的假定不易實現，同時在樣本空間無限大或樣本點個數不確定時，將無法算出事件的機率，因此另有多種機率理論出現。

 

如奧國統計學家密塞斯(R.vonMises)在二十世紀初提出經驗性機率或事後機率(EmpiricalProbabilityorPosteriorProbability)概念，也就是在一連串或長期的重複試驗中，隨機事件A出現次數與試驗總次數之比，將趨近於一穩定的極值。

 

其次有凡蒂(deFinetti)與沙弗吉(Savage)等人倡導主觀機率(SubjectiveProbability)概念，強調以個人相信事件A是否發生或出現的程度，界定事件的機率，如此估計所得的值往往因人而異。

 

另外費舍(H.A.Fisher,1888~1937)等人主張機率就是某項命題的不確定性，或假設成立的可能性。

 

統計學上的次數分配問題，一般都視為機率分配問題，特別是二項分配延伸而來的常態分配理論，更是各種統計考驗的重要基石。

 

在統計考驗時，通常將拒絕虛無假設可能犯錯的機率定在百分之五、百分之一或百分之零點一，是為點零五、點零一、點零零一顯著水準。

 

因此所據以形成的結論，只是達到值得信賴的程度，並未確證或否證有關的假設。

 

 

轉自:http://edic.nict.gov.tw/cgi-bin/tudic/gsweb.cgi?o=ddictionary