随机试验是在相同条件下对某随机现象进行的大量重复观测,开展统计分析的基础。概率统计需要对某随机现象进行大量的重复观测,或在相同条件下重复试验,观察其结果,才能获得统计规律性的认识。
随机试验的特点
(1)在试验前不能断定其将发生什么结果,但可明确指出或说明试验的全部可能结果是什么;
(2)在相同的条件下试验可大量地重复;
(3)重复试验的结果是以随机方式或偶然方式出现的。
确定性现象是什么意思
确定性现象指的是在一定条件下,某些特定的结果或行为会事先被预测并能够肯定地发生。这种现象的特点是,一旦满足了特定条件,就一定会产生预期的效果或者行为,不会出现例外情况。
例如,在标准大气压下水加热至100°C时,水的沸腾是一个确定性现象,因为它会在达到这个温度后一定时间内沸腾,不会因为外界因素的变化而改变这一确定的结果。
随机的定义和应用
1、定义:随机指的是在没有明确规律的情况下发生的事情,是不确定性和不可预测性的体现。
2、应用:随机事件的结果通常是不可预测的,但它不影响事件发生的可能性。
例如:抛硬币正面朝上的结果是随机的,尽管我们知道投掷硬币正反面的概率是各半。
3、主要特点:随机事件的结果可能不完全遵循已知的概率分布。
确定性现象和随机现象的区别
1、结果的可预见性
确定性现象:在一定的条件下,其结果可以被完全决定,或者必然会发生,或者必然不会发生。
随机现象:在一定的条件下,可能发生某种结果,也可能不发生某种结果。每次试验或观察之前,无法预言会出现哪一种结果。
2、规律性
确定性现象:在个别试验或观察中可能呈现不确定性,但在大量重复试验或观察中,其结果具有规律性。
随机现象:虽然单个试验的结果可能没有规律,但从总体上看,当同类现象大量出现时,却能呈现出一种规律性。
3、数学描述
确定性现象:可以用确定数学来定量描述。
随机现象:由于条件和结果之间不存在必然性联系,不能用确定数学来定量描述。
4、时间无关性
确定性现象:现象本身不随时间改变,过去、现在和未来都相同。
随机现象:现象在一定条件下可能发生,也可能不发生,和时间无关。
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