確率は、将来のある時点で発生する可能性のあるイベントを予測する方法です。 数学で、何かが起こっている可能性を判断したり、何かが起こっている可能性があるかどうかを判断するために使用されます。 数学で発生する確率の問題には3つのタイプがあります。
最も基本的なタイプの確率問題は、単純な式で構成されています。成功した結果の量（で割ったもの）の合計結果の量です。 必要なのは、確率を決定するための2つの数値だけです。 たとえば、実験に合計20の可能な結果があり、そのうちの10のみが成功した場合、その問題の確率は50％です。 これは、数学や日常の状況で最も発生する確率の問題のタイプです。
あまり一般的ではありませんが、それでも確率の基本的な問題は、ジオメトリの使用にあります。 この種の確率では、単純な方程式で表現するには、考えられる結果が多すぎます。 これには、線分または空間内の点の数と、 そのスペースの将来のポイントの確率はそれよりも大きかっただけでなく、物事の確率も 時間内に起こっています。 この方程式を実行するには、既知の領域の長さを必要とし、それをセグメント全体の長さで除算します。 これはあなたに確率を与えるでしょう。 たとえば、ボブがランダムに選択した時間に駐車場に車を駐車した場合、2時30分から4時の間のどこかに落ちなければなりません。 ちょうど30分後、彼は駐車場から車を運転しました。その後、駐車場を離れた確率はどれくらいですか。 4:00? この問題では、時間を分に分割して、分数を小さくします。 ボブがロットを追い払うことができた回数は無限であるため、それがいつ起こったかを正確に数える方法はありません。 成功した結果時間の線分を合計結果時間の線分と比較することにより、ボブが4:00以降に追い払った確率を計算できます。 可能なセグメント時間の長さは30分です。これは、それが成功した結果の時間だからです。 次に、それを2:30から4:00までの合計時間（90分）で割ります。 30/90を取ると、1/3の確率、つまりボブが4:00以降に運転した確率が33％になります。
確率の最も一般的でない形式は、代数方程式に見られる問題です。 このタイプの確率は、過去のイベントと、それらが潜在的な将来のイベントにどのように影響するかを判断することによって解決されます。 たとえば、次の火曜日にシアトルで雨が降る確率が雨が降らない確率の2倍である場合、 シアトルでの次の火曜日の雨の確率は、代数方程式を使用して計算されます。xがその確率を表すとします。 雨が降るでしょう。 シアトルでは雨が降るか降らないかのどちらかであるため、これにより方程式[x = 2（1-X）]が作成されます。 これにより、[1-x]にならない確率が高くなります。 これにより、2/3または67％の確率で雨が降るという答えが得られます。
これらの問題と理論は、確率の最も本質的な側面に基づいています。 非常に多くの異なる状況が非常に多くの異なる可能性のある結果を促すため、確率は無限に困難になる可能性があります。 ただし、これらの簡単な方程式と説明は、何らかの方法で確率問題に適用して機能させることができます。