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1. 古典概型a跟c的区别？

1、古典概型a跟c的区别？

古典概型a和c的区别在于概率计算的基础。
首先，古典概型a是指在所有可能的结果中均等概率的情况下，所得到的事件概率相等。
例如，掷骰子的点数是1、2、3、4、5、6，每个点数出现的概率是1/6，即古典概型a。
其次，古典概型c是指在有限数量的事件中，每个事件的概率相等，且事件互不影响。
例如，从5枚不同颜色的球中取2枚，求红色球在取出的2枚球中恰好有1枚的概率，即古典概型c。
在这种情况下，概率计算依赖于排列组合知识，需要先求出可选出的组合数，再除以所有可能的组合数，从而得到概率。

在于其适用情形不同。
古典概型a适用于所有试验结果均等可能且试验次数有限的情况，例如投掷两枚硬币的结果可能。
而古典概型c则适用于试验结果存在有限个数且在试验过程中每个结果出现的概率相等的情况，例如从1~6的六个数字中抽出一个数的结果可能。
因此，古典概型c是古典概型a的一个特例。
延伸一下，当试验次数越多，判断概率的方法就越接近于古典概型c。

古典概型a和c的区别在于，古典概型a指的是在一个试验中，每个事件发生的概率相等，如掷骰子时每个点数出现的概率都是1/6；而古典概型c指的是在一组事件中选取若干事件的方式，例如从一副扑克牌中抽出两张牌的组合数就是一个典型的古典概型c应用。
古典概型是概率论的基础概念之一，通过对事件的分类与计数，可以求出事件发生的概率。
在实际应用中，常常需要使用概率论的知识来进行决策与分析，例如在赌博、金融、统计学等领域都有应用。
因此，对古典概型的理解与应用是非常重要的。

在于，古典概型a适用于每个事件等可能出现的情况，而古典概型c适用于不同事件间可能性不等的情况。
在a中，每个事件的概率相等，而在c中，每个事件的概率不一定相等。
延伸来说，当事件间的概率不等时，可以使用条件概率、贝叶斯公式等更复杂的概率计算方法。
对于实际生活中的事件，通常都是存在各种不确定性的，需要通过一系列的概率计算方法来求解，特别是在数据分析、风险评估等领域中，概率统计扮演着重要的角色。

在于样本空间是否等可能。
在古典概型a中，样本空间中各个事件出现的概率都是等可能的，而在古典概型c中，各个事件出现的概率不一定相等。
例如，对于一枚硬币的正反面来说，古典概型a中正反面出现的概率都是50%，而古典概型c中则有可能正面出现的概率为70%，反面出现的概率为30%。
古典概型a通常用于掷骰子、抽扑克牌等等等可能事件，而古典概型c通常用于实际生活中不等可能事件的概率问题。

C的符号是组合的意思,A是排列如3个数字:1 2 3选两个出来,这是组合,C32=3,即有3种组合形式如3个数字:1 2 3选两个出来,组成两位数,这需要选出来再排列,A32=6

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