为什么概率不一样

① 几率与概率有何不同

几率和概率没有区别。
几率：就是概率，又称或然率、机会率、机率或可能性，是概率论的基本概念。概率是对随机事件发生的可能性的度量，一般以一个在0到1之间的实数表示一个事件发生的可能性大小。越接近1，该事件更可能发生；越接近0，则该事件更不可能发生。如某人有百分之多少的把握能通过这次考试，某件事发生的可能性是多少，这些都是概率的实例。

② 概率问题——相同的结果得到不同的概率，为什么

其实这是并不矛盾的两个概率。你可能把会这样理解：组成一对的两张牌，花色肯定不同啊（这是显然的），但在B中，花色不同是问题的前提条件而不是结论。
具体分析两者概率的算法你就清楚了：
A：从一副52张扑克牌中随机选取两张，它们组成一对的概率是多少？
先随便抽一张牌之后，剩下了53张牌，这53张牌中只有3张跟抽的那张牌相同，要从剩下的53张牌中选中这3张，概率肯定就是3/51。

B：从一副52张扑克牌中随机选取两张，已知两张的花色不同。问它们组成一对的条件概率是多少？
同样先随便抽一张牌，注意这个条件“已知两张的花色不同”。花色不同是已知的，所以，当你抽出一张牌后，跟这张牌相同的花色都可以除去了，一种花色13张，所以只剩下54-13=39张牌了。同样，这39张牌中必定有3张跟已抽牌点数相同的，要选中这3张，概率自然是3/39=1/13。

B的概率大的多，因为B多了一个已知条件。A的底数是51而B的底数是39。不难理解了吧，

③ 为什么用二项分布和全概率公式计算出来的结果不一样

二项分布是有使用条件的：
二项分布是n个独立的成功/失败试验中成功的次数的离散概率分布，其中每次试验的成功概率为p。
而本题可不是独立实验，他是甲乙两个人一起的实验，如果是指有甲或者乙的实验，就可以用二项分布来做了。

④ 为什么光子在空间各处出现的概率不同

量子力学的观点，这是对的
但是如果用波动光学的观点的话，暗纹的地方是光波叠加相消的结果
即，光都到了，只是呢，干涉叠加相消了，抵消，就没光强了

⑤ 数学中，摸物品（不放回）每次的概率都一样。可是有的为什么每次都不一样，为什么，例题如下

摸物品（不放回）每次的概率都一样：4把钥匙，2把能打开门,每把打开的概率都是2/4=1/2，前后概率（这里需注意概率是指事件未发生时预测它发生的可能性）都一样。但题目变化：说已知第一把没打开（这时指事件已发生，对于已发生事件你不能再说它可能发生，而是在已发生事件的基础上再研究其他事件发生的概率，即在后面的概率计算中多了条件——已发生事件，这时的概率严格的说应当叫条件概率），这时后面的概率一定会相应的变化是因为：这时的第二次打开门的本质是“第一次没打开门”（我们这里可用事件A表示）且“第二次打开门”（我们这里可用事件B表示），也就是我们的问题本质是求P(AB)。

⑥ 我想知道在概率中，不放回抽取与一次同时抽取的概率为什么不一样举个例子。

一般出现在“质量控制”之类的模型讨论中。

在总体N中有一部分特殊样品（例如残次品，颜色不同的）M个，即M发生比率p=M/N。抽取n个出来，讨论放回抽样和不放回抽样。

放回抽取，不影响总体数目，不影响p。比如口袋里面5个小球4个白的1个黑的，放回抽样的情况下，黑球出现的概率都是1/5。对应二项分布。

不放回抽取，假如抽取出一个恰为黑色，剩下N-1个只能是白色，p变成了0。对应超几何分布。

当总体N趋近无限的时候，或者抽取的n远远小于N的时候，不放回抽样可以被近似看做放回抽样，这就是超几何分布可以被近似看做二项分布。这种近似多用作简化计算。

⑦ 为什么不同时候想一件事情发生的概率不相等

古典概型也叫传统概率、其定义是由法国数学家拉普拉斯 (Laplace ) 提出的。如果一个随机试验所包含的单位事件是有限的，且每个单位事件发生的可能性均相等，则这个随机试验叫做拉普拉斯试验，这种条件下的概率模型就叫古典概型。古典概型具有等可能性，在这个模型下，随机实验所有可能的结果是有限的，并且每个基本结果发生的概率是相同的。

⑧ 同卵双生子得癌症的概率为什么不一样

答：同卵双生子生活情况不同，基因的表达受基因型和环境共同作用。所以他们得癌症的概率不同。如同卵双生子一个吸烟，而另一个不吸烟，吸烟的易得肺癌。

⑨ 谁能告诉我：患病男孩和男孩患病。这句话有什么区别为什么概率不一样

患病的不一定是男孩，还可能是女孩，所以患病男孩的概率只是一半，，而男孩患病，题目已经规定那就是生的男孩了，不用你去琢磨他是生男生女了，就这么简单
希望采纳

⑩ 几率和概率，有什么不同！我不懂！！

几率和概率的区别：这里面必须提到的一个概念,叫做独立事件：
事件A（或B）是否发生对事件B（A）发生的概率没有影响,这样的两个事件叫做相互独立事件.
你提到的“一枚硬币投一次人头向上的几率是50%”这个情况是一定的,毫无争议~（当然立起来不算--!）
就是说扔硬币的结果跟你上一次扔,下一次扔的结果毫无关系,它是独立事件
他的几率是50%
清楚了吧,我来解释下一个问题~
连续扔硬币,都是同一面向上,为什么显得几率小呢?
因为他确实几率小!
他们是连续事件,你所要保证的是：每次都向上,连续发生N次,这个就是另一个公式了,就是N件事件同时发生的概率=概率A*概率B*概率C*...
就是50% *50% *50% *...
这样应该清楚了吧~
我再给你举个相关的例子~
就是生孩子,比如一家人想生男孩,结果第一胎生了女孩；于是,他们想生第二胎.理论上,不生男就生女,所以第二胎生男孩的概率是50%,这个是独立事件.但是,很多人第二胎还是生了女孩,乃至第三胎,第四胎.
连续3胎生女孩就是小几率事件了,几率是50%*50%*50%=0.125
几率： 表示某件事发生的可能性大小的一个量。很自然地把必然发生的事件的概率定为1,把不可能发生的事件的概率定为0,而一般随机事件的概率是介于0与1之间的一个数。
概率，又称或然率、机会率、机率(几率)或可能性，是概率论的基本概念。概率是对随机事件发生的可能性的度量，一般以一个在0到1之间的实数表示一个事件发生的可能性大小。越接近1，该事件更可能发生;越接近0，则该事件更不可能发生。人们常说某人有百分之多少的把握能通过这次考试，某件事发生的可能性是多少，这都是概率的实例。