（a-b)^p小于等于？ a>=b>0, 0

在概率论中：P(A-B)的数学意义是什么？

事件P（A-B）是事件A发生且事件B不发生时候的概率。

当B属于A时“P(A-B)是事件A发生的概率减去B事件发生的概率。

当A、B有相交部分的时候，P(A-B)是事件A发生的概率减去AB同时发生的概率，当B不属于A时，P(A-B)等于A发生的概率。

概率的计算：

是根据实际的条件来决定的，没有一个统一的万能公式。解决概率问题的关键，在于对具体问题的分析。然后，再考虑使用适宜的公式。

但是有一个公式是常用到的：

P(A)=m/n

“(A)”表示事件

“m”表示事件（A）发生的总数

“n”是总事件发生的总数

p(A–B)等于什么

p（a-b）表示a发生，而b不发生，因此

p（a-b）=p（a）-p（ab）

任何情况下

P(A-B)=P(A)-P(A∩B)

只有B是A的子集时

P(A-B)=P(A∩B)

扩展资料

按照随机变量可能取得的值，可以把它们分为两种基本类型：

离散型

离散型（discrete）随机变量即在一定区间内变量取值为有限个或可数个。例如某地区某年人口的出生数、死亡数，某药治疗某病病人的有效数、无效数等。离散型随机变量通常依据概率质量函数分类，主要分为：伯努利随机变量、二项随机变量、几何随机变量和泊松随机变量。

连续型

连续型（continuous）随机变量即在一定区间内变量取值有无限个，或数值无法一一列举出来。例如某地区男性健康成人的身长值、体重值，一批传染性肝炎患者的血清转氨酶测定值等。有几个重要的连续随机变量常常出现在概率论中，如：均匀随机变量、指数随机变量、伽马随机变量和正态随机变量。

概率那里，P(A-B)等于什么？怎么推导得来的？

首先需要用到这个：

当A∩B=∅ （即A,B互斥）时：P(A+B)=P(A)+P(B)；

下面证明提问所给结论：

注意到：当B包含于A时有：

A=B + (A-B) 而且B∩(A-B)=∅

因此有：P(A)=P(B)+P(A-B)

所以就有了后面的结论：P(A-B)=P(A) - P(B)

而当没有B包含于A的条件时：则由于：A - B = A - AB

而AB是包含于A的；因此：

因而有P(A-B)=P(A-AB) = P(A) - P(AB)

扩展资料：

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。

p(a-b)等于什么？

p（a-b）表示a发生，而b不发生，因此

p（a-b）=p（a）-p（ab）

任何情况下

P(A-B)=P(A)-P(A∩B)

只有B是A的子集时

P(A-B)=P(A∩B)

扩展资料

在做实验时，常常是相对于试验结果本身而言，我们主要还是对结果的某些函数感兴趣。例如，在掷骰子时，我们常常关心的是两颗骰子的点和数，而并不真正关心其实际结果。

就是说，我们关心的也许是其点和数为7，而并不关心其实际结果是否是（1，6）或（2，5）或（3，4）或（4，3）或（5，2）或（6，1）。我们关注的这些量，或者更形式的说，这些定义在样本空间上的实值函数，称为随机变量。

请问：| |a|-|b| |小于等于|a-b|能否证明？

证明:两个式子同时平方.得 | |a|-|b| |^2=(|a|-|b|)^2=a^2-2|a||b|+b^2 |a-b|^2=(a-b)^2=a^2-2ab+b^2 主要是比较2|a||b|和2ab之间的大小. 当a*b<0时,即a和b一正一负时, ||a|-|b| |小于|a-b|. 当a*b>0时,即a和b同正或同负时,||a|-|b| |等于|a-b|. 当a*b=0时,即a和b至少有一个为0时,||a|-|b| |等于|a-b|. 综上所述.| |a|-|b| |小于等于|a-b|