成功几率还是机率

几率和机率的区别是什么呢？其实字典里面没有机率这个词语，它是一个臆造词。而几率通常指的是概率，它是反映随机事件出现的可能性大小，一个事件发生的可能性大小一般是在0~1之间，越接近1说明这个事件发生的可能性更大，反之，越接近0说明这个事件更不可能发生。这个是客观论证的，而非主观验证的。比如某个人有百分之多少的把握可以通过这次考试，这就是概率的实例。

查了查词典，只有”几率”这个词，没有”机率”这个词。

应该是有点区别的吧

比如：升职机率很小，升职的几率为05，一般不会说升职几率很小。

或者是：几率的后面一定要跟数字，而机率后面可以是数字也可以是副词！

几率

jīlǜ

[probability] 概率

机率，我在金山词霸2007里打不到这个词。

但在百度里，输入“机率”，却“找到相关网页约5,210,000篇，用时0001秒”，看来这个词还是有的，那它是什么意思呢？

第六篇网页是PPT文档，讲到：什么是机率？多次重复性实验以后，一个事情 出现的频率叫机率。那么，这跟几率很相近了，如果有区别，在我看来，那就是：

一，机率要大量重复性实验才能得到，而几率可能是一次实验中出现的概率；

二，机率有机会的含意，而几有差不多的意思，那么几率就应该有做一件事的时候可能出现的某种情况的意思了；

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。

来源

概率（Probability）一词来源于拉丁语“probabilitas”，又可以解释为 probityProbity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。

对于古典试验中的事件A，它的概率定义为：P(A)=  ，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。Rvon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)。

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