设样本空间
什么是样本空间？
样本空间是什么？
样本空间率中，样本空间的任何子集都被称为事件。如果一个子集只有一个元素，那么这个子集就被称为基本事件。但是当样本空间的大小是无限的时候，这个定义是不可行的，所以要给出一个更准确的定义。只有可测子集被称为事件，这些可测子集应该在样本空间中形成σ-代数。然而，这种定义的重要性只是理论上的，因为σ-在实际应用中，代数可以定义为所有集合的集合。
什么是样本空间？
样本空间是一个概率论术语。我们将随机实验E的所有可能的基本结果的集合称为E样本空间，并将其记录为E样本空间S。样本空间的元素，即E的每一个可能结果，称为样本点。
例如：设置随机试验E为掷骰子，观察出现的点数。所以E的样本空间 S：100000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000
有些实验有两个或两个以上可能的样本空间。例如，从52张扑克牌中随机抽取一个，一个可能的样本空间是数字（A到K），另一种可能的样本空间是花色(黑桃、红桃、梅花、方块)。
如果你想完整地描述一张卡片，你需要同时给出数字和颜色。此时，通过构建上述两个样本空间的笛卡尔乘积可以获得样本空间。
什么叫位参数？
位置参数，有时也称为必要参数，是指实际参数必须以正确的顺序传输到函数。换句话说，调用函数时传输的实际参数的数量和位置必须与定义函数时一致。实参和形参的数量必须一致。在调用函数时，指定实际参数的数量必须与形式参数的数量一致(不可能传输更多或更少)，否则， Python 解释器会抛出 TypeError 异常，并提示缺少必要的位置参数。
什么叫位参数？
位置参数(location parameter)一般来说，最常用的参数之一就是集中趋势的度量。
基本信息
外文名\\tlocation parameter
正文
样本空间和概率分布是{(},.}}},PB),BEO} ,}_ Rn.如果参数空间为所有实数，即O=R，且对任意 的B E .}.}，有Pa(B)=P}(B-B)，其中B--B = fix: (二，十a,xz a, }}} ,x (二，十a,xz a, }}} ,x egt E B }，e称为位置参数。例如，正态分布N(a,az)参数a是位置参数；中位数自然也是位置参数.