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@hfimath - 這就是為什麼希爾伯特大飯店經營不下去
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視覺化的例子是像「一條10公分的線上,正好在5公分標記處的點沒有長度(因為他就是點),線上所有的有理數標記點長度都是0」

會造成機率=0 因為思考方法是用區間的長度來定義某線段被選到的機率,這樣定義機率當然選到某個有理數點(長度為0的「區間」)機率就會是0

選到無理數機率不為 0 的原因,是取線段的動作一定會使 a<某無理數<b,a 不等於 b(無理數本身性質),「某無理數」的「長度」(b-a)不等於 0。但取某有理數時會得到 a≦某有理數≦b,某有理數=a=b,b-a=0,故「某有理數」的「長度」等於 0
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貝氏機率(Bayesian probability):對於機率概念的詮釋,並非以事件的頻率或傾向來定義,而是以解讀者的合理期待、認知能力、個人信念的量化來定義機率
在此條件下「一般人被問到隨機實數時更偏好想到一個有理數」的條件也會被考慮進「隨機選擇一個實數,選到有理數的機率」這個題目的計算過程(如果以「隨機問一個一般人」作為「隨機選擇」的取樣方法)
機率論三個分支:古典機率、頻率機率、貝氏機率
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伯特蘭悖論(Bertrand paradox):當我們分析的機率課題牽涉到無限大的樣本空間時,且在使用「每個事件發生的機會皆相同」的原則時不夠謹慎,未必能得到明確或肯定的結果

【漫士】数学不存在了!同一个事件居然有三个概率?
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狼狗傑
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