For example, in a roll of a fair di

For example, in a roll of a fair die, each possible outcome is assigned the
probability The event A defined by (2-1-2) consists of two mutually exclusive
subevents or outcomes, and, hence, P(A) = = i Also, the probability of the
event A U B, where A and B are the mutually exclusive events defined by
(2-1-2) and (2-1-4), respectively, is P(A) + P(B) = i + i - *
Joint Events and Joint Probabilities Instead of dealing with a single
experiment, let us perform two experiments and consider their outcomes. For
example, the two experiments may be two separate tosses of a single die or a
single toss of two dice. In either case, the sample space 5 consists of the 36
two-tuples (f, j) where i,j- 1,2,..., 6. If the dice are fair, each point in the
sample space is assigned the probability We may now consider joint events,
such as {/ is even, j = 3}, and determine the associated probabilities of such
events from knowledge of the probabilities of the sample points.
In general, if one experiment has the possible outcomes Ah / = 1,2,...,«,
and the second experiment has the possible outcomes BJt j = 1, 2,. .. , m, then
the combined experiment has the possible joint outcomes (A,, B})y i -
1, 2,..., n, j = 1, 2,..., m. Associated with each joint outcome (Ait Bj) is the
joint probability P(Ait B;) which satisfies the condition

Kết quả (Việt) 1:

Ví dụ, trong một cuộn chết công bằng, mỗi quả có thể được phân công cácxác suất sự kiện A được xác định bởi (2-1-2) bao gồm hai loại trừ lẫn nhausubevents hoặc kết quả, và do đó, P(A) = = tôi cũng, xác suất của cácsự kiện A U B, nơi mà A và B là các sự kiện lẫn nhau xác định bởi(2-1-2) và (2-1-4), tương ứng, là P(A) + P(B) = i + i - *Phần các sự kiện và xác suất phần thay vì đối phó với một đĩa đơnthử nghiệm, hãy cho chúng tôi thực hiện hai thí nghiệm và xem xét kết quả của họ. ChoVí dụ, hai thí nghiệm có thể là hai tung riêng biệt của một chết duy nhất hoặc mộtduy nhất ném hai con xúc xắc. Trong cả hai trường hợp, không gian mẫu 5 bao gồm chiếc 36hai-tuples (f, j) nơi i, j-1,2,..., 6. Nếu các con xúc xắc được công bằng, mỗi điểm trong cáckhông gian mẫu được phân công xác suất chúng tôi bây giờ có thể xem xét các sự kiện chung,Ví dụ như {/ thậm chí, j = 3}, và xác định xác suất kết hợp như vậysự kiện từ các kiến thức của các xác suất của các điểm mẫu.Nói chung, nếu một thử nghiệm có kết quả có thể Ah / = 1,2,...,»,và thứ hai thử nghiệm có kết quả có thể BJt j = 1, 2,. .. , m, sau đókết hợp thử nghiệm có kết quả khớp có thể (A, B)} y tôi -1, 2,..., n, j = 1, 2,..., m. Associated với mỗi kết quả chung (Ait Bj) là cácphần xác suất P (Ait B;) thỏa mãn điều kiện

Kết quả (Việt) 2:

Ví dụ, trong một cuộn một chết công bằng, mỗi kết quả có thể được gán các
xác suất của sự kiện A được xác định bởi (2-1-2) bao gồm hai loại trừ lẫn nhau
subevents hoặc kết quả, và, do đó, P (A) = = i Ngoài ra, xác suất của
sự kiện AUB, trong đó A và B là những sự kiện loại trừ lẫn nhau được xác định bởi
(2-1-2) và (2-1-4), tương ứng, là P (A) + P (B) = i + i - *
Sự kiện chung và phần Xác suất Thay vì đối phó với một đơn
thử nghiệm, hãy để chúng tôi thực hiện hai thí nghiệm và xem xét kết quả của họ. Ví
dụ, hai thí nghiệm có thể là hai tung riêng biệt của một khuôn hoặc một
toss duy nhất của hai con xúc xắc. Trong cả hai trường hợp, không gian mẫu 5 bao gồm 36
hai bộ dữ liệu (f, j), nơi tôi, J-1,2, ..., 6. Nếu các con xúc xắc là công bằng, mỗi điểm trong
không gian mẫu được giao xác suất Bây giờ chúng ta có thể xem xét các sự kiện doanh,
chẳng hạn như {/ là chẵn, j = 3}, và xác định xác suất liên kết của như
các sự kiện từ kiến thức của các xác suất của các điểm mẫu.
Nói chung, nếu một thí nghiệm có kết quả có thể Ah / = 1,2, ..., «,
và thử nghiệm thứ hai có thể kết quả bjt j = 1, 2 ,. .., M, sau đó
cuộc thử nghiệm kết hợp có kết quả doanh tốt (A ,, B}) yi -
1, 2, ..., n, j = 1, 2, ..., m. Kết hợp với từng kết quả chung (Ait Bj) là
xác suất P doanh (Ait B;) thoả mãn điều kiện