1楼：厍漾漾许航
概率，又称或然率、机会率、机率(几率)或可能性，是概率论的基本概念。
比如说，你买了彩票，你就有一定的概率中奖，当然也不一定准中奖。
只是有中奖的可能性。
所以，一定的概率是某件事情发生的可能性，或发生这件事可能性的大小。
概率的意思是什么
2楼：
1、定义：概率是指在某件事情发生的可能性。举个例子——抛硬币，正面朝上的概率为50%，也就是如果重复丢硬币，丢的次数足够大，那么正面朝上事件发生的次数占总次数的50%。
2、换个角度理解一下概率：
概率表示某件事发生的可能性大小的一个量。完全不可能发生的事情概率为0；肯定会发生的事情概率为1，不确定是否会发生的事件的概率介于0～1之间。
概率是通过多次统计而得出的。
概率是对随机事件的发生可能情况的一个度量。
3、具体计算：从概率学的角度就是在一定条件下，重复n次实验，发生某一事件的次数为m，则概率p=m/n.
3楼：幽风7度
表示某件事发生的可能性大小的一个量，说白了就是这个事件的可能性大小
4楼：眼泪从天堂滑落
概率（probability）一词**于拉丁语“probabilitas”，又可以解释为 probity.probity的意思是“正直、诚实”，在欧洲probity用来表示法庭案例中证人证词的权威性，且通常与证人的声誉相关。总之与现代意义上的概率“可能性”含义不同。
概率亦称“或然率”。它反映随机事件出现的可能性（likelihood)大小。随机事件是指在相同条件下，可能出现也可能不出现的事件。
例如，从一批有**和次品的商品中，随意抽取一件，“抽得的是**”就是一个随机事件。设对某一随机现象进行了n次试验与观察，其中a事件出现了m次，即其出现的频率为m/n。经过大量反复试验，常有m/n越来越接近于某个确定的常数（此论断证明详见伯努利大数定律）。
该常数即为事件a出现的概率，常用p (a) 表示。
5楼：匿名用户
概率反映随机事件出现的可能性大小。随机事件是指在相同条件下，可能出现也可能不出现的事件。例如，从一批有**和次品的商品中，随意抽取一件，“抽得的是**”就是一个随机事件。
设对某一随机现象进行了n次试验与观察，其中a事件出现了m次，即其出现的频率为m/n。经过大量反复试验，常有m/n越来越接近于某个确定的常数（此论断证明详见伯努利大数定律）。该常数即为事件a出现的概率，常用p (a) 表示。
研究支配偶然事件的内在规律的学科叫概率论。属于数学上的一个分支。概率论揭示了偶然现象所包含的内部规律的表现形式。所以，概率，对人们认识自然现象和社会现象有重要的作用。
比如，社会产品在分配给个人消费以前要进行扣除，需扣除多少，积累应在国民收入中占多大比重等，就需要运用概率论来确定。
概率计算方法：p(a)=a所含样本点数/总体所含样本点数。实用中经常采用“排列组合”的方法计算。
扩展资料：
概率的加法法则：
1、定理：设a、b是互不相容事件（ab=φ），则：
p（a∪b）=p（a）+p（b）
推论1：设a1、 a2、…、 an互不相容，则：p(a1+a2+...+ an)= p(a1) +p(a2) +…+ p(an)
推论2：设a1、 a2、…、 an构成完备事件组，则：p(a1+a2+...+an)=1
推论3：若b包含a，则p(b－a)= p(b)－p(a)
推论4（广义加法公式）：
对任意两个事件a与b，有p(a∪b)=p(a)+p(b)－p(ab)
2、条件概率
条件概率：已知事件b出现的条件下a出现的概率，称为条件概率，记作：p(a|b)
条件概率计算公式：
当p(a)>0，p(b|a)=p(ab)/p(a)
当p(b)>0，p(a|b)=p(ab)/p(b)
3、乘法公式
p(ab)=p(a)×p(b|a)=p(b)×p(a|b)
推广：p(abc)=p(a)p(b|a)p(c|ab)
6楼：匿名用户
【概率的定义】
概率是对随机事件发生的可能性的度量，一般以一个在0到1之间的实数表示一个事件发生的可能性大小。
【概率的特点】
越接近1，该事件更可能发生;越接近0，则该事件更不可能发生。
【生活实例】
在生活中，人们常说某人有百分之多少的胜算在某件事情上，某件事发生的可能性是多少，这都是概率的实例。
7楼：匿名用户
概率我们也称之为或然率，对概率的意思理解有以下三点：
概率表示某件事发生的可能性大小的一个量。完全不可能发生的事情概率为0；肯定会发生的事情概率为1，不确定是否会发生的事件的概率介于0～1之间。
概率是通过多次统计而得出的。
概率是对随机事件的发生可能情况的一个度量。
8楼：
概率，又称或然率、机会率、机率（几率）或可能性，它是概率论的基本概念。概率是对随机事件发生的可能性的度量，一般以一个在0到1之间的实数表示一个事件发生的可能性大小。
古典定义：如果一个试验满足两条：（1）试验只有有限个基本结果；（2）试验的每个基本结果出现的可能性是一样的。这样的试验便是古典试验。
对于古典试验中的事件a，它的概率定义为：p(a)= m÷n，其中n表示该试验中所有可能出现的基本结果的总数目。m表示事件a包含的试验基本结果数。
这种定义概率的方法称为概率的古典定义。
频率定义：随着人们遇到问题的复杂程度的增加，等可能性逐渐暴露出它的弱点，特别是对于同一事件，可以从不同的等可能性角度算出不同的概率，从而产生了种种悖论。另一方面，随着经验的积累，人们逐渐认识到，在做大量重复试验时，随着试验次数的增加，一个事件出现的频率，总在一个固定数的附近摆动，显示一定的稳定性。
r.von米泽斯把这个固定数定义为该事件的概率，这就是概率的频率定义。从理论上讲，概率的频率定义是不够严谨的。
统计定义：在一定条件下，重复做n次试验，na为n次试验中事件a发生的次数，如果随着n逐渐增大，频率na/n逐渐稳定在某一数值p附近，则数值p称为事件a在该条件下发生的概率，记做p(a)=p。这个定义成为概率的统计定义。
9楼：匿名用户
概率，又称或然率、机率或可
能性，它是概率论的基本概念。概率是对随机事件发生的可能性的度量，一般以一个在0到1之间的实数表示一个事件发生的可能性大小。
**概率（probability）一词**于拉丁语“probabilitas”，又可以解释为 probity.probity的意思是“正直、诚实”，在欧洲probity用来表示法庭案例中证人证词的权威性，且通常与证人的声誉相关。总之与现代意义上的概率“可能性”含义不同。
古典定义
如果一个试验满足两条：
（1）试验只有有限个基本结果；
（2）试验的每个基本结果出现的可能性是一样的。
这样的试验便是古典试验。
频率定义
随着人们遇到问题的复杂程度的增加，等可能性逐渐暴露出它的弱点，特别是对于同一事件，可以从不同的等可能性角度算出不同的概率，从而产生了种种悖论。另一方面，随着经验的积累，人们逐渐认识到，在做大量重复试验时，随着试验次数的增加，一个事件出现的频率，总在一个固定数的附近摆动，显示一定的稳定性。r.
von米泽斯把这个固定数定义为该事件的概率，这就是概率的频率定义。从理论上讲，概率的频率定义是不够严谨的。
统计定义
在一定条件下，重复做n次试验，na为n次试验中事件a发生的次数，如果随着n逐渐增大，频率na/n逐渐稳定在某一数值p附近，则数值p称为事件a在该条件下发生的概率，记做p(a)=p。这个定义成为概率的统计定义。
在历史上，第一个对“当试验次数n逐渐增大，频率na稳定在其概率p上”这一论断给以严格的意义和数学证明的是雅各布·伯努利（jacob bernoulli） 。
从概率的统计定义可以看到，数值p就是在该条件下刻画事件a发生可能性大小的一个数量指标。
由于频率
总是介于0和1之间，从概率的统计定义可知，对任意事件a，皆有0≤p(a)≤1，p(ω)=1，p(φ)=0。其中ω、φ分别表示必然事件（在一定条件下必然发生的事件）和不可能事件（在一定条件下必然不发生的事件）。
公理化定义
柯尔莫哥洛夫于1933年给出了概率的公理化定义，如下：
设e是随机试验，s是它的样本空间。对于e的每一事件a赋于一个实数，记为p(a)，称为事件a的概率。这里p(a)是一个集合函数，p(a)要满足下列条件：
（1）非负性：对于每一个事件a，有p(a)≥0;
（2）规范性：对于必然事件ω，有p(ω)=1;
（3）可列可加性：设a1，a2……是两两互不相容的事件，即对于i≠j，ai∩aj=φ，（i,j=1,2……），则有p(a1∪a2∪……)=p(a1)+p(a2)+……
性质：概率具有以下7个不同的性质：
性质1：p(φ)=0；
性质2：（有限可加性）当n个事件a1,…,an两两互不相容时： p(a1∪...∪an)=p(a1)+...+p(an)；
性质3：对于任意一个事件a：p(a)=1-p(非a)；
性质4：当事件a,b满足a包含于b时：p(b-a)=p(b)-p(a)，p(a)≤p(b)；
性质5：对于任意一个事件a，p(a)≤1；
性质6：对任意两个事件a和b，p(b-a)=p(b)-p(ab)；
性质7：（加法公式）对任意两个事件a和b，p(a∪b)=p(a)+p(b)-p(a∩b)。
10楼：信自的我
概率是指在某件事情发生的可能性。
概率也叫或然率、机会率、可能性
11楼：匿名用户
定义：概率是一个事件发生的可能性的度量。见概率和统计术语表。
概率被量化为介于0和1之间的数，其中，广义地说，0表示不可能，1表示确定。一个事件发生的概率越高，该事件发生的可能性就越大。一个简单的例子是抛掷公平的（无偏见的）
解释：1. 当处理在纯理论环境中随机且定义良好的实验时（像抛掷一个公平的硬币），概率可以用期望结果的个数除以所有结果的总数来进行数值描述。
举个例子，掷两次硬币就会得到“头尾”、“头尾”、“尾尾”和“尾尾”的结果。得到“头上”结果的概率为4的1或1/4或0.25（或25%）。
然而，在实际应用中，概率解释有两个主要的相互竞争的类别，其追随者对概率的基本性质有不同的看法：
2. 客观主义者指派数字来描述某种客观或物理状态。最流行的客观概率是频率概率，即在重复实验时，随机事件的概率表示实验结果发生的相对频率。
这种解释认为概率是结果的“长期”相对频率。这就是倾向概率，它将概率解释为某项实验产生某种结果的倾向，即使只进行一次。
3. 主观主义者根据主观概率来分配数字，即作为一种信仰程度。信念的程度被解释为：
“如果e，0或者e，你将买卖一个付1单位效用的赌注的**”，最流行的主观概率版本是贝叶斯概率，其中包括专家知识和实验数据，以产生概率。专家知识以某种（主观的）先验概率分布表示。这些数据包含在一个似然函数中。
前向和可能性的乘积，归一化，导致后向概率分布，其中包含到目前为止已知的所有信息。根据aumann的同意定理，先前信仰相似的贝叶斯**最终会以类似的后信仰告终。然而，足够不同的前嫌会导致不同的结论，不管参与者分享了多少信息
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