几何概括的特征是什么以及如何计算它们

在几何推广中，时间 a 的概率计算为：p（a） 构成事件 a 的区域的长度（面积或体积），以及所有实验结果的区域（面积或体积）的长度。 几何概括是一种概率模型。

在这个模型下，随机实验的所有可能结果是无限的，并且每个基本结果发生的概率是相同的。 例如，一个人到达单位的时间可能是 8：00 到 9：00

在 00 之间的任何时间，将一块石头扔进正方形，石头就会......在广场上的任何一点这些实验的结果是无限的和几何的。 一个实验是否是几何泛化取决于该检验是否具有几何泛化的两个特征——无穷大和相等可能性，只有同时具有这两个特征的泛化才是几何泛化。

定义如果每个事件发生的概率仅与构成事件的区域的长度（面积、体积或度数）成正比，则这种概率模型称为几何概率模型，或简称为几何概括。

例如，对于随机试验，我们将每个基本事件理解为从特定几何区域获取的随机点，并且该区域中的每个点具有相同的被获取机会; 随机事件的发生被理解为恰好取上述区域内指定区域中的一个点。 这里的区域可以是线段、平面图形、三维图形等。

随机试验以这种方式处理，称为几何泛化。

几何概括与经典概括相反，将相等可能事件的概念从有限扩展到无限。 这个概念已经引入中国的初中数学。

经典概括和几何概括的主要区别在于，几何概括是另一种等似可能概括，它们与经典概括的区别在于实验结果是无限的。

经典泛化是复制概率的模型。 在此模型下，随机实验的所有可能结果都是有限的，并且每个基本结果发生的概率是相同的。 例如：

在抛硬币的实验中，只能出现正面或反面，并且由于硬币的对称性，总是假设正面或反面的概率是相同的。 再比如对相同形状的有限零件的产品进行抽检，也属于这种模式。 它是概率论中最直观、最简单的模型; 许多概率规则首先都是从这个模型中推导出来的。

一个实验是否是经典泛化，取决于该检验是否具有经典泛化的两个特征，即有限可能性和相等可能性，只有同时具有这两个特征的泛化才是经典泛化。

所谓几何泛化的概率问题，是指一些具有以下特征的随机现象的概率问题：

假设空间中有一个区域 g，区域 g 包含在区域 g 中（如图所示），区域 g 和 g 都是可测量的（可以找到面积），现在将一个点 m 随机抛入 g，假设点 m 必须落在 g 中， 而点 m 落在区域 g 的任何部分的概率仅与 g 的度量（长度、面积、体积等）成正比，与 g 的位置和形状无关 该性质的随机实验（抛点），称为几何概括 关于几何概括的随机事件“ 将随机点 m 扔进区域 g 且点 m 落在部分上的概率 pg 内的区域 g 定义为：g 的测量值与 G 的测量值之比，即

p=g 的测量值 g 的测量值。

经典泛化是一种概率模型，是概率论中最直观、最简单的模型; 许多概率规则首先都是从这个模型中推导出来的。 在此模型下，随机实验的所有可能结果都是有限的，并且每个基本结果发生的概率是相同的。

几何泛化一种概率模型，其中随机实验的所有可能结果都是无限的，并且每个基本结果发生的概率是相同的。

经典泛化的基本事件是有限的，概率是事件包含的基本事件数除以基本事件的总数。

几何概括的基本事件通常是不可数的，只能用一定的度量来表示，即盛宴的长度、面积和体积的比例。

几何概括的特征是什么。

有三种情况：1.在线段上，所需事件考虑了所有可能的长度。 2. 在闭合图中，事件所占的面积是所有可能面积的比率。

3. 在封闭空间几何中，事件的体积是整个事件的体积比。

几何概括的特征是什么？

几何概括的特点是以下两点：（1）实验中可能发生无限数量的基本事件。 （2）每个基本事件的发生概率相等。