確率とは、イベントが発生する可能性の大小を指します。彼の考えは、特定のイベントが発生するかどうかの確実性または疑いを測定する必要性から来ています。これにより、好ましいイベントの数と可能なイベントの総数との間に関係が確立されます。たとえば、ダイスを投げると、一番の問題（好ましいケース）は、6つの可能なケース（6つのヘッド）に関連しています。つまり、確率は1/6です。
確率とは
目次
発生する条件（例：雨が降る可能性）によっては、イベントが発生する可能性があります。それは0から1の間で測定されるか、パーセンテージで表されます。上記の範囲は、解決された確率の演習で観察できます。このために、好ましいイベントと起こり得るイベントの関係が測定されます。
有利なイベントは、個人の経験に応じて有効です。そして可能なものは、それらがあなたの経験に有効であるかどうかにかかわらず与えられることができるものです。確率と統計は、イベントが記録される領域であることに関連しています。この用語の語源は、「証明」または「検証」に関連するラテン語の確率または可能性と、「品質」を指すtatに由来します。この用語は、テストの品質に関連しています。
確率の歴史
自然現象の観察に基づいた気候の状態の多様性など、何らかの事実の可能性を観察して、どのような気候シナリオが発生する可能性があるかを判断することは、常に人間の心の中にありました。
Sumerians、Egyptian、Romansは、 いくつかの動物のタルス（ヒールボーン）を使用して、投げられたときに4つの可能な位置に落ちることができるようにそれらを彫り、（現在のダイスのように）どちらかに落ちる可能性があります。結果の注釈を付けたとされる表が見つかりました。
1660年頃、数学者Gerolamo Cardano（1501-1576）によって書かれた偶然の最初の基礎についてのテキストが明らかになり、17世紀に数学者Pierre Fermat（1607-1665）とBlaise Pascal（1623-1662）が問題を解決しようとしました。偶然のゲームについて。
彼の貢献に基づいて、数学者Christian Huygens（1629-1695）は、ゲームに勝つ確率を説明しようとし、確率で公開しました。
このピエール・シモン・ラプラス（1749-1827）とカール・フリーリッヒ・ガウス（1777-1855）に焦点を当て、ベルヌーイの定理、限界と誤差の定理、確率論などのその後の貢献が現れました。
自然主義者のグレゴールメンデル（1822-1884）はそれを科学に適用し、遺伝学と特定の遺伝子の組み合わせで起こりうる結果を研究しました。最後に、20世紀の数学者Andrei Kolmogorov（1903-1987）は、今日知られている確率の理論（測定理論）を開始し、確率統計が使用されます。
確率測定
追加のルール
イベントAとイベントBがある場合、その計算は次の式で表されます。
P（A）がイベントAの可能性に対応することを考慮に入れます。P（B）はイベントBの可能性です。
この表現は、誰かが発生する可能性を意味します。
この表現は、両方が同時に発生する可能性を表しています。
例外は、イベントに共通の要素がないため、イベントが相互に排他的である（同時に発生することはできない）場合です。例としては、雨の可能性があります。2つの可能性は、雨が降ったかどうかですが、両方の条件が同時に存在することはできません。
式で：
乗算のルール
イベントAとイベントBの両方が同時に発生します（結合確率）が、両方のイベントが独立しているか依存しているかを判断する必要があります。一方の存在が他方の存在に影響を与える場合、それらは依存します。関係がない場合は独立しています（一方の存在は他方の発生とは関係ありません）。それは以下によって決定されます：
例：コインが2回投げられ、同じ頭が現れる可能性は次のように決定されます。
したがって、同じ顔が両方の時間に現れる可能性は25％です。
ラプラスルール
これは、あまり頻繁ではないイベントの可能性について推定するために使用されます。
決定者：
例：52枚のカードデッキからエースを引く可能性のパーセンテージを見つける。この場合、考えられるケースは52ですが、好ましいケースは4です。
二項分布
これは、成功と失敗として知られる2つの可能な結果のみが得られる確率分布です。準拠する必要があります。成功と失敗の可能性は一定でなければならず、各結果は独立しており、2つを同時に発生させることはできません。その式は
ここで、nは試行回数、xは成功、pは成功の確率、qは失敗の確率（1-p）であり、ここでも
例：教室で生徒の75％が最終試験のために勉強した場合、そのうち5人が集まります。それらのうちの3つが合格した確率はどれくらいですか？
確率の種類
古典的な確率
考えられるすべてのケースで発生する可能性は同じです。例として、コインがあります。この場合、表または裏に現れる可能性は同じです。
条件付き確率
イベントAが発生する確率は、別のBも発生することを認識しており、場合によってはP（AB）またはP（BA）で表され、「BがAを与える確率」と理解されます。2つの間に関係があるとは限らず、一方が他方の結果である可能性があり、同時に発生することもあります。その式はによって与えられます
例：友達のグループで、30％が山とビーチが好きで、55％がビーチが好きです。ビーチが好きな人が山を好きになる確率はどれくらいですか？イベントは、1つは山が好きで、もう1つはビーチが好きで、もう1つは山とビーチが好きであるということです。
頻度確率
後者が無限大になる傾向がある場合、好ましいケースは可能なケースと分けられます。その式は
ここで、sはイベント、Nはケースの数、P（s）はイベントの確率です。
確率の応用
そのアプリケーションは、さまざまな分野や科学で役立ちます。たとえば、確率と統計は密接に関連しており、数学、物理学、会計、哲学などと密接に関連しています。これらの理論は、起こりうる事態について結論を出し、それらを組み合わせる方法を見つけるのに役立ちます。複数のイベントがランダムな実験またはテストに関係している場合のイベント。
明白な例は、気象条件の予測、偶然のゲーム、経済的または地政学的な予測、保険会社が考慮に入れる損害の可能性などです。
