概率是指事件发生的可能性或大或小。他的想法来自于需要测量给定事件是否发生的确定性或怀疑性。这在有利事件的数量与可能事件的总数之间建立了关系。例如，掷一个骰子，而第一个出现（有利的情况）与六个可能的情况（六个头）有关；也就是说，概率是1/6。
什么是概率
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事件发生的可能性取决于事件发生的条件（例如：下雨的可能性）。它将在0到1之间测量或以百分比表示，可以在已解决的概率练习中观察到所述范围。为此，将测量有利事件与可能事件之间的关系。
有利事件根据个人的经验是有效的; 可能的就是在您的经验中是否可以给出的那些。概率和统计与记录事件的区域有关。该术语的词源来自拉丁语probabbilitas或possitatis，与“证明”或“验证”和tat有关，指“质量”。该术语与测试质量有关。
概率史
当人们观察到某些事实的可能性时，一直是人类的思想，例如，根据对自然现象的观察来确定可能发生的气候情景时，气候状态的多样性。
苏美尔人，埃及人和罗马人使用 某些动物的距骨（脚跟骨）雕刻它们，以使它们被抛掷时可能跌落到四个可能的位置，并且它们有多大可能落入一个或另一个位置（如当前骰子） 。在据称对结果进行注释的地方找到了表。
在1660年左右，一则文字揭露了数学家Gerolamo Cardano（1501-1576）所写的第一个机会基础，而在17世纪，数学家Pierre Fermat（1607-1665）和Blaise Pascal（1623-1662）试图解决问题关于机会游戏。
基于他的贡献，数学家克里斯蒂安·惠更斯（Christiaan Huygens，1629-1695年）试图解释赢得比赛的概率，并发表了概率论。
后来出现了诸如伯努利定理，极限和误差定理以及概率论之类的贡献，重点是皮埃尔·西蒙·拉普拉斯（1749-1827）和卡尔·弗里里希·高斯（1777-1855）。
博物学家Gregor Mendel（1822-1884）将其应用于科学，研究遗传学以及结合特定基因的可能结果。最后，20世纪的数学家Andrei Kolmogorov（1903-1987）开始了今天已知的概率论（测度理论）并使用了概率统计。
概率测度
加法规则
如果我们有一个事件A和一个事件B，则其计算将用以下公式表示：
考虑到P（A）对应于事件A的可能性；P（B）是事件B的可能性。
这种表达意味着任何人都会发生的可能性。
该表达表示两者同时发生的可能性。
如果事件是互斥的（它们不能同时发生），则是例外，因为它们没有共同的元素。一个例子是下雨的概率，两种可能性是下雨与否，但两种情况不能同时存在。
用公式：
乘法规则
事件A和事件B都同时发生（联合概率），但是要确定两个事件是独立的还是从属的。当一个人的存在影响另一个人的存在时，它们将是依赖的。如果它们没有联系（一个人的存在与另一个人的存在无关）则独立。它取决于：
例如：一枚硬币被扔了两次，而相同的正面朝上的机会将取决于：
因此同一张面孔两次出现的机率有25％。
拉普拉斯规则
它用于估计不太频繁发生的事件的可能性。
取决于：
示例：找出从52张牌中抽取A的几率。在这种情况下，可能的情况是52，而有利的情况是4：
二项分布
它是仅获得两个可能结果的概率分布，称为成功和失败。它必须符合：其成功和失败的可能性必须恒定，每个结果都是独立的，两者不能同时发生。它的公式是
其中n是尝试次数，x成功，p成功概率和q失败概率（1-p），其中
示例：如果在课堂上有75％的学生为期末考试而学习，那么其中5人会见面。其中3个通过的概率是多少？
概率类型
古典概率
所有可能的情况都有相同的机会发生。一个例子是硬币，其中机会与正面或反面相同。
条件概率
在已知另一个B也发生的情况下，事件A发生的概率，视情况而定，表示为P（AB）或P（BA），这将被理解为“给定B的概率B”。两者之间不一定存在关系，也可能是一个是另一个的结果，甚至可能同时发生。其公式为
例如：在一群朋友中，有30％的人喜欢高山和沙滩，而55％的人喜欢沙滩，那么喜欢海滩的人喜欢高山的概率是多少？这些事件是：一个人喜欢山脉，另一个人喜欢海滩，一个人喜欢山脉和海滩，因此：
频率概率
当可能的情况趋于无穷大时，将有利的情况与可能的情况分开。它的公式是
其中s是事件，N是案例数，P（s）是事件的概率。
概率应用
它的应用在各个领域和科学中都是有用的。例如，概率和统计以及数学，物理学，会计，哲学等密切相关，它们的理论有助于得出关于可能发生的事件的结论，并找到将这些可能性组合的方法。随机实验或测试涉及多个事件时的事件。
一个明显的例子是天气状况的预测，机会的博弈，经济或地缘政治的预测，保险公司考虑的损害概率等。
