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第二章 在学校学不到的实用概率 期望值准则（第5页）

的情况，因此这种“对所有基本事件分布相同概率”

的情况被称为无差别原则。

这一原则非常重要，著名的经济学家凯恩斯就将无差别原则视为概率论的中心（关于这一点，将在后文中进行论述）。

一旦完成对“基本事件”

的概率分布，就可以确定所有“事件”

的概率。

“事件”

是指“令基本事件集合产生附加含义”

的内容，比如在“雨”

“雪”

的集合中，可以附加产生“需要带伞”

的意思。

也就是说，“带伞”

这个事件被定义为“雨”

“雪”

的基本事件集合。

事件的概率等于所属基本事件的概率之和。

以第一种概率分布为例：

事件“需要带伞”

的概率=“雨”

的概率+“雪”

的概率=0.2+0.1=0.3。

如上所述，只要遵守“标准化规则”

，坚持所有基本事件的概率之和为1，那么概率分布在原则上就是自由的。

但是，缺乏依据的随机概率分布是没有任何意义的。

由此可见，如何选择“依据”

是一个重要的问题。

利用历史统计结果

选择依据的最具代表性的方法就是“利用历史统计的结果”

，比如在预测指定的某一天的“晴”

“阴”

“雨”

“雪”

四种基本事件的概率分布时，就可以“利用关于天气的历史数据”

进行分布。

下面，我们以天气预报中的“降水概率”

为例进行说明。

一般来说，次日的降水概率可以按照下述流程确定：首先，抽取预报对象日前一天的气压分布图，并从历史数据中选择出现过同一气压分布图的日期。

为了减轻对比工作量，可以抽取100天的同类数据。