概率论与随机过程(怎么理解概率论中的随机现象)

概率论与随机过程，怎么理解概率论中的随机现象？

如果能精确测定所有影响因素，根据测定的所有数据，经过推演我们就可以得到一个确定的结果也就是因变量。

随机现象之所以称为随机，主要应该就是能确定的变量因素比较少，大部分影响因素都是处于不确定的状态，这就导致因变量有一个不确定的结果。

我们抛一枚硬币，通常情况下我们可以预知的结果有三种：正面，反面，站立。但是，在硬币落下前我们都不知道哪种结果是最终的确定结果。如果我们能够测定影响的所有因素，例如：上抛的用力，风速，硬币的质量分布是否均匀，落下的平面是否平滑等等，经过推演，我们完全可以得到一个准确的结果。

理论上，确定所有影响因素就可以得到确定的结果也就是因变量。但是，很多事情都是随机的，影响因素太多，很难预估所有影响因素。只能根据可测量的影响的数据去得到结果发生的一个概率，这也是概率论很重要的意义。

我们无法预知结果，但是根据概率论我们可以对我们的目标因变量有几分把握。

随机变量ex和dx怎么算？

ex和dx的公式：DX=E（X^2-2XEX+（EX）^2）。D（X）指方差，E（X）指期望。方差是在概率论和统计方差衡量随机变量或一组数据时离散程度的度量。概率论中方差用来度量随机变量和其数学期望（即均值）之间的偏离程度。

概率论，是研究随机现象数量规律的数学分支。随机现象是相对于决定性现象而言的，在一定条件下必然发生某一结果的现象称为决定性现象。例如在标准大气压下，纯水加热到100℃时水必然会沸腾等。随机现象则是指在基本条件不变的情况下，每一次试验或观察前，不能肯定会出现哪种结果，呈现出偶然性。例如，掷一硬币，可能出现正面或反面。随机现象的实现和对它的观察称为随机试验。随机试验的每一可能结果称为一个基本事件，一个或一组基本事件统称随机事件，或简称事件。典型的随机试验有掷骰子、扔硬币、抽扑克牌以及轮盘游戏等。

在每次实验之前知道所有可能的结果？

不对。

1.可以在相同的条件下重复的进行.

2.每次试验的可能结果不止一个,并且能事先明确试验的所有可能结果.

3.进行一次试验之前不能确定哪一个结果会出现.