Как найти общее число исходов события - Исправление недочетов и поиск решений вместе с Examum.ru

❓ Что такое теория вероятностей?

Теория вероятностей использует случайные величины и распределения вероятностей для математической оценки неопределенных ситуаций. Понятие вероятности используется для присвоения числового описания вероятности наступления события. Вероятность можно определить как число благоприятных исходов, деленное на общее число возможных исходов события.

Определение теории вероятностей

Теория вероятностей – это область математики и статистики, которая занимается определением вероятностей, связанных со случайными событиями. Существует два основных подхода к изучению теории вероятностей: теоретический и экспериментальный. Теоретическая вероятность определяется на основе логических рассуждений без проведения экспериментов. В отличие от нее, экспериментальная вероятность определяется на основе исторических данных путем проведения повторных экспериментов.

Пример теории вероятностей

Предположим, нам необходимо определить вероятность выпадения числа 4 при бросании игральной кости. Число благоприятных исходов равно 1. Возможные исходы игральной кости – {1, 2, 3, 4, 5, 6}. Из этого следует, что всего существует 6 исходов. Таким образом, вероятность выпадения 4 при бросании игральной кости, используя теорию вероятности, можно вычислить как 1 / 6 ≈ 0,167.

🎲 Основы теории вероятностей

Мы можем понять эту область математики с помощью нескольких основных терминов, напрямую связанных с теорией вероятностей.

Случайный эксперимент

Случайный эксперимент в теории вероятностей – это испытание, которое повторяется несколько раз для получения четко определенного набора возможных результатов. Подбрасывание монеты является примером случайного эксперимента.

Пространство выборки

Пространство выборки можно определить как множество всех возможных исходов, полученных в результате проведения случайного эксперимента. Например, пространство выборки при подбрасывании симметричной монеты (fair coin), стороны которой – это орел и решка.

Событие

Теория вероятностей определяет событие как набор исходов эксперимента, который образует подмножество пространства выборки.

Примеры событий:

Независимые – те, на которые не влияют другие события, являются независимыми.
Зависимые – те, на которые влияют другие события.
Взаимоисключающие – события, которые не могут произойти в одно и то же время.
Равновероятные – два или более события, которые имеют одинаковые шансы произойти.
Исчерпывающие – это события, которые равны выборочному пространству эксперимента.

Случайная величина

В теории вероятностей случайную переменную можно определить как величину, которая принимает значение при всех возможных исходах эксперимента.

Существует два типа случайных величин:

Дискретная случайная величина – принимает точные значения, такие как 0, 1, 2…. Описывается кумулятивной функцией распределения и функцией массы вероятности.
Непрерывная случайная величина – переменная, которая может принимать бесконечное число значений. Для определения характеристик этой переменной используются кумулятивная функция распределения и функция плотности вероятности.

Вероятность

Вероятность мы можем определить как численную вероятность наступления события. Вероятность того, что событие произойдет, всегда лежит между 0 и 1. Это связано с тем, что число желаемых исходов никогда не может превысить общее число исходов события. Теоретическая вероятность и эмпирическая вероятность используются в теории вероятностей для измерения шанса наступления события.

Формула вероятности P(A): количество благоприятных исходов для A делимое на общее количество возможных исходов.

Условная вероятность

Ситуация, когда необходимо определить вероятность наступления события, притом что другое событие уже произошло.

Обозначается как P(A | B).

Если хочешь подтянуть свои знания по математике, загляни на наш курс «Математика для Data Science», на котором ты:

Усвоишь специальную терминологию и сможешь читать статьи по Data Science без постоянных обращений к поисковику.
Подготовишься к успешной сдачи вступительных экзаменов в Школу анализа данных Яндекс.
Овладеешь математическим аппаратом, который необходим, чтобы стать специалистом в Data Science.

Ожидание

Ожидание случайной величины X можно определить как среднее значение результатов эксперимента, проводимого многократно. Ожидание обозначается как E[X]. Также известно как среднее значение случайной величины.

Дисперсия

Дисперсия – это мера, которая показывает, как распределение случайной величины изменяется относительно среднего значения. Дисперсия определяется как среднее квадратичное отклонение от среднего значения случайной величины. Обозначается как Var[X].

Функция распределения теории вероятностей

Распределение вероятностей или кумулятивная функция распределения – это функция, которая моделирует все возможные значения эксперимента, используя случайную переменную. Распределение Бернулли и биномиальное распределение – это примеры дискретных распределений вероятностей. Например, нормальное распределение представляет собой пример непрерывного распределения.

Массовая функция вероятности

Массовая функция вероятности определяется как вероятность того, что дискретная случайная величина будет в точности равна определенному значению.

Функция плотности вероятности

Функция плотности вероятности – это вероятность того, что непрерывная случайная величина принимает множество возможных значений.

Формулы теории вероятностей

В теории вероятностей существует множество формул, которые помогают рассчитать различные вероятности, связанные с событиями.

Наиболее важные формулы:

Теоретическая вероятность: Число благоприятных исходов / Число возможных исходов.
Эмпирическая вероятность: Число случаев, когда событие происходит / Общее число испытаний.
Правило сложения: P(A ∪ B) = P(A) + P(B) – P(A∩B), где A и B – события.
Правило комплементарности: P(A’) = 1 – P(A). P(A’) означает вероятность того, что событие не произойдет.
Независимые события: P(A∩B) = P(A) ⋅ P(B).
Условная вероятность: P(A | B) = P(A∩B) / P(B).
Теорема Байеса: P(A | B) = P(B | A) ⋅ P(A) / P(B).
Массовая функция вероятности: f(x) = P(X = x).
Функция плотности вероятности: p(x) = p(x) = dF(x) / dx, где F(x) – кумулятивная функция распределения.
Ожидание непрерывной случайной величины: ∫xf(x)dx, где f(x) является МФВ (Массовой функцией вероятности).
Ожидание дискретной случайной величины: ∑xp(x), где p(x) – это ФПВ (Функцией плотности вероятности).
Дисперсия: Var(X) = E[X2] – (E[X])2.

Применение теории вероятностей

Теория вероятностей используется во многих областях и помогает оценить риски, которые связаны с теми или иными решениями. Некоторые из направлений, где применяют теорию вероятностей:

В финансовой отрасли теория вероятностей используется для создания математических моделей фондового рынка с целью прогнозирования будущих тенденций. Это помогает инвесторам вкладывать средства в наименее рискованные активы, которые дают наилучший доход.

В потребительской индустрии теория вероятностей используется для снижения вероятности неудачи при разработке продукта.

Казино использует теорию вероятностей для разработки азартных игр с максимизацией своей прибыли.

🏋️ Практические задания

Задача 1: При бросании двух игральных костей, какова вероятность того, что выпадет комбинация, сумма которой будет равна 8?

При бросании двух игральных костей существует 36 возможных исходов. Для получения суммы, равной 8, существует 5 благоприятных исходов: [(2, 6), (6, 2), (3, 5), (5, 3), (4, 4)]. Используя формулы теории вероятностей: Вероятность = Число благоприятных исходов / общее число возможных исходов = 5 / 36. Ответ: Вероятность получения суммы 8 при бросании двух игральных костей равна 5 / 36.

Задача 2: Какова вероятность вытащить карту королеву из колоды?

Колода карт имеет 4 масти. Каждая масть состоит из 13 карт. Таким образом, общее число возможных исходов = (4) * (13) = 52. Может быть, 4 королевы, по одной из каждой масти. Следовательно, количество благоприятных исходов = 4. Карточная вероятность = 4 / 52 = 1 / 13. Ответ: Вероятность получить королеву из колоды карт равна 1 / 13

Задача 3: Из 10 человек 3 купили карандаши, 5 купили тетради, а 2 купили и карандаши, и тетради. Если покупатель купил тетрадь, какова вероятность того, что он также купил карандаш?

Используя понятие условной вероятности, P(A | B) = P(A∩B) / P(B). Пусть A – событие, когда люди покупают карандаши, а B – событие, когда люди покупают тетради. P(A) = 3 / 10 = 0,3P(B) = 5 / 10 = 0,5P(A∩B) = 2 / 10 = 0,2. Подставим полученные значения в приведенную формулу, P(A | B) = 0,2 / 0,5 = 0,4. Ответ: Вероятность того, что покупатель купил карандаш, при условии, что он купил блокнот, равна 0,4.

В заключение

Подведем итоги:

Теория вероятностей – это раздел математики, в котором рассматриваются вероятности случайных событий.
Понятие вероятности объясняет возможность наступления того или иного события.
Значение вероятности всегда лежит между 0 и 1.
В теории вероятностей все возможные исходы случайного эксперимента составляют пространство выборки.
Теория вероятностей использует такие важные понятия, как случайные величины и кумулятивные функции распределения для моделирования случайного события. Сюда же относится определение различных вероятностей, связанных с этим.

Если хочешь подтянуть свои знания по математике, загляни на наш курс «Математика для Data Science», который включает в себя:

47 видеолекций и 150 практических заданий.
Консультации с преподавателями курса.

Источник

События, которые происходят реально или в нашем воображении, можно разделить на 3 группы. Это достоверные события, которые обязательно произойдут, невозможные события и случайные события. Теория вероятностей изучает случайные события, т.е. события, которые могут произойти или не произойти. В данной статье будет представлена в кратком виде теория вероятности формулы и примеры решения задач по теории вероятности, которые будут в 4 задании ЕГЭ по математике (профильный уровень).

Зачем нужна теория вероятности
Основные понятия теории вероятности
- Пример задачи из ЕГЭ по математике по определению вероятности
  - Решение.
Независимые, противоположные и произвольные события
Теоремы сложения и умножения вероятностей, формулы
Примеры решения задач из ЕГЭ по математике на определение вероятности

Зачем нужна теория вероятности

Исторически потребность исследования этих проблем возникла в XVII веке в связи с развитием и профессионализацией азартных игр и появлением казино. Это было реальное явление, которое требовало своего изучения и исследования.

Игра в карты, кости, рулетку создавала ситуации, когда могло произойти любое из конечного числа равновозможных событий. Возникла необходимость дать числовые оценки возможности наступления того или иного события.

В XX веке выяснилось, что эта, казалось бы, легкомысленная наука играет важную роль в познании фундаментальных процессов, протекающих в микромире. Была создана современная теория вероятностей.

Основные понятия теории вероятности

Объектом изучения теории вероятностей являются события и их вероятности. Если событие является сложным, то его можно разбить на простые составляющие, вероятности которых найти несложно.

Суммой событий А и В называется событие С, заключающееся в том, что произошло либо событие А, либо событие В, либо события А и В одновременно.

Произведением событий А и В называется событие С, заключающееся в том, что произошло и событие А и событие В.

События А и В называется несовместными, если они не могут произойти одновременно.

Событие А называется невозможным, если оно не может произойти. Такое событие обозначается символом .

Событие А называется достоверным, если оно обязательно произойдет. Такое событие обозначается символом .

Пусть каждому событию А поставлено в соответствие число P{А). Это число P(А) называется вероятностью события А, если при таком соответствии выполнены следующие условия.

Вероятность принимает значения на отрезке от 0 до 1, т.е. .
Вероятность невозможного события равна 0, т.е. .
Вероятность достоверного события равна 1, т.e. .
Если события A и В несовместные, то вероятность их суммы равна сумме их вероятностей, т.е. .

Важным частным случаем является ситуация, когда имеется равновероятных элементарных исходов, и произвольные из этих исходов образуют события А. В этом случае вероятность можно ввести по формуле $P(A) = frac{k}{n}$ . Вероятность, введенная таким образом, называется классической вероятностью. Можно доказать, что в этом случае свойства 1-4 выполнены.

Задачи по теории вероятностей, которые встречаются на ЕГЭ по математике, в основном связаны с классической вероятностью. Такие задачи могут быть очень простыми. Особенно простыми являются задачи по теории вероятностей в демонстрационных вариантах. Легко вычислить число благоприятных исходов , прямо в условии написано число всех исходов .

Ответ получаем по формуле $P(A) = frac{k}{n}$ .

Пример задачи из ЕГЭ по математике по определению вероятности

На столе лежат 20 пирожков – 5 с капустой, 7 с яблоками и 8 с рисом. Марина хочет взять пирожок. Какова вероятность, что она возьмет пирожок с рисом?

Решение.

Всего равновероятных элементарных исходов 20, то есть Марина может взять любой из 20 пирожков. Но нам нужно оценить вероятность того, что Марина возьмет пирожок с рисом, то есть , где А – это выбор пирожка с рисом. Значит у нас количество благоприятных исходов (выборов пирожков с рисом) всего 8. Тогда вероятность будет определяться по формуле:

$[ P(A)=frac{k}{n}=frac{8}{20}=0,4 ]$

Ответ: 0,4

Независимые, противоположные и произвольные события

Однако в открытом банке заданий стали встречаться и более сложные задания. Поэтому обратим внимание читателя и на другие вопросы, изучаемые в теории вероятностей.

События А и В называется независимыми, если вероятность каждого из них не зависит от того, произошло ли другое событие.

Событие B состоит в том, что событие А не произошло, т.е. событие B является противоположным к событию А. Вероятность противоположного события равна единице минус вероятность прямого события,т.е. .

Теоремы сложения и умножения вероятностей, формулы

Для произвольных событий А и В вероятность суммы этих событий равна сумме их вероятностей без вероятности их совместного события, т.е. .

Для независимых событий А и В вероятность произведения этих событий равна произведению их вероятностей, т.е. в этом случае .

Последние 2 утверждения называются теоремами сложения и умножения вероятностей.

Не всегда подсчет числа исходов является столь простым. В ряде случаев необходимо использовать формулы комбинаторики. При этом наиболее важным является подсчет числа событий, удовлетворяющих определенным условиям. Иногда такого рода подсчеты могут становиться самостоятельными заданиями.

Сколькими способами можно усадить 6 учеников на 6 свободных мест? Первый ученик займет любое из 6 мест. Каждому из этих вариантов соответствует 5 способов занять место второму ученику. Для третьего ученика остается 4 свободных места, для четвертого — 3, для пятого — 2, шестой займет единственное оставшееся место. Чтобы найти число всех вариантов, надо найти произведение , которое обозначается символом 6! и читается “шесть факториал”.

В общем случае ответ на этот вопрос дает формула для числа перестановок из п элементов В нашем случае .

Рассмотрим теперь другой случай с нашими учениками. Сколькими способами можно усадить 2 учеников на 6 свободных мест? Первый ученик займет любое из 6 мест. Каждому из этих вариантов соответствует 5 способов занять место второму ученику. Чтобы найти число всех вариантов, надо найти произведение .

В общем случае ответ на этот вопрос дает формула для числа размещений из n элементов по k элементам

$[ A^{k}_{n}=n cdot (n-1) cdot (n-2) dots cdot(n-k+1)= frac{n!}{(n-k)!} ]$

В нашем случае .

И последний случай из этой серии. Сколькими способами можно выбрать трех учеников из 6? Первого ученика можно выбрать 6 способами, второго — 5 способами, третьего — четырьмя. Но среди этих вариантов 6 раз встречается одна и та же тройка учеников. Чтобы найти число всех вариантов, надо вычислить величину: $frac {6 cdot 5 cdot 4}{1cdot 2 cdot 3} = 20$ . В общем случае ответ на этот вопрос дает формула для числа сочетаний из элементов по элементам:

$[ C^{k}_{n}=frac{n cdot (n-1) cdot (n-2) dots (n-k+1)}{1cdot 2 cdot 3 dots cdot k}=frac{n!}{k! cdot (n-k)!}. ]$

В нашем случае .

Примеры решения задач из ЕГЭ по математике на определение вероятности

Задача 1. Из сборника под ред. Ященко.

На тарелке 30 пирожков: 3 с мясом, 18 с капустой и 9 с вишней. Саша наугад выбирает один пирожок. Найдите вероятность того, что он окажется с вишней.

Решение:

$P=frac {9}{30}=0,3$ .

Ответ: 0,3.

Задача 2. Из сборника под ред. Ященко.

В каждой партии из 1000 лампочек в среднем 20 бракованных. Найдите вероятность того, что наугад взятая лампочка из партии будет исправной.

Решение: Количество исправных лампочек 1000-20=980. Тогда вероятность того, что взятая наугад лампочка из партии будет исправной:

$P=frac{980}{1000}=0,98$

Ответ: 0,98.

Задача 3.

Вероятность того, что на тестировании по математике учащийся У. верно решит больше 9 задач, равна 0,67. Вероятность того, что У. верно решит больше 8 задач, равна 0,73. Найдите вероятность того, что У. верно решит ровно 9 задач.

Решение:

Если мы вообразим числовую прямую и на ней отметим точки 8 и 9, то мы увидим, что условие “У. верно решит ровно 9 задач” входит в условие “У. верно решит больше 8 задач”, но не относится к условию “У. верно решит больше 9 задач”.

Однако, условие “У. верно решит больше 9 задач” содержится в условии “У. верно решит больше 8 задач”. Таким образом, если мы обозначим события: “У. верно решит ровно 9 задач” – через А, “У. верно решит больше 8 задач” – через B, “У. верно решит больше 9 задач” через С. То решение будет выглядеть следующим образом:

Ответ: 0,06.

Задача 4.

На экзамене по геометрии школьник отвечает на один вопрос из списка экзаменационных вопросов. Вероятность того, что это вопрос по теме «Тригонометрия», равна 0,2. Вероятность того, что это вопрос по теме «Внешние углы», равна 0,15. Вопросов, которые одновременно относятся к этим двум темам, нет. Найдите вероятность того, что на экзамене школьнику достанется вопрос по одной из этих двух тем.

Решение.

Давайте подумаем какие у нас даны события. Нам даны два несовместных события. То есть либо вопрос будет относиться к теме “Тригонометрия”, либо к теме “Внешние углы”. По теореме вероятности вероятность несовместных событий равна сумме вероятностей каждого события, мы должны найти сумму вероятностей этих событий, то есть:

Ответ: 0,35.

Задача 5.

Помещение освещается фонарём с тремя лампами. Вероятность перегорания одной лампы в течение года равна 0,29. Найдите вероятность того, что в течение года хотя бы одна лампа не перегорит.

Решение:

Рассмотрим возможные события. У нас есть три лампочки, каждая из которых может перегореть или не перегореть независимо от любой другой лампочки. Это независимые события.

Тогда укажем варианты таких событий. Примем обозначения: – лампочка горит, – лампочка перегорела. И сразу рядом подсчитаем вероятность события. Например, вероятность события, в котором произошли три независимых события “лампочка перегорела”, “лампочка горит”, “лампочка горит”: , где вероятность события “лампочка горит” подсчитывается как вероятность события, противоположного событию “лампочка не горит”, а именно: .

Заметим, что благоприятных нам несовместных событий всего 7. Вероятность таких событий равна сумме вероятностей каждого из событий: .

Ответ: 0,975608.

Еще одну задачку вы можете посмотреть на рисунке:

Таким образом, мы с вами поняли, что такое теория вероятности формулы и примеры решения задач по которой вам могут встретиться в варианте ЕГЭ.

Источник

Загрузить PDF

Вероятность показывает возможность того или иного события при определенном количестве повторений.^[1] Это число возможных результатов с одним или несколькими исходами, поделенное на общее количество возможных событий. Вероятность нескольких событий вычисляется путем разделения задачи на отдельные вероятности с последующим перемножением этих вероятностей.

1

Выберите событие со взаимоисключающими результатами. Вероятность можно рассчитать лишь в том случае, если рассматриваемое событие либо происходит, либо не происходит. Нельзя одновременно получить какое-либо событие и противоположный ему результат. Примером таких событий служат выпадение 5 на игровом кубике или победа определенной лошади на скачках. Пять либо выпадет, либо нет; определенная лошадь либо придет первой, либо нет.^[2]

Например:» невозможно вычислить вероятность такого события: при одном броске кубика выпадут 5 и 6 одновременно.
2
Определите все возможные события и результаты, которые могут произойти. Предположим, необходимо определить вероятность того, что при броске игрового кубика с 6 цифрами выпадет тройка. «Выпадение тройки» является событием, и поскольку мы знаем, что может выпасть любая из 6 цифр, число возможных исходов равно шести. Таким образом, мы знаем, что в данном случае есть 6 возможных результатов и одно событие, вероятность которого мы хотим определить. Ниже приведено еще два примера.^[3]
- Пример 1. Какова вероятность того, что вы случайно выберете день, который выпадает на выходные? В данном случае событием является «выбор дня, который приходится на выходные», а число возможных исходов равно количеству дней недели, то есть семи.
- Пример 2. В коробке находятся 4 синих, 5 красных и 11 белых шаров. Если достать из коробки случайный шар, какова вероятность того, что он окажется красным? Событием является «вынуть красный шар», а число возможных исходов равно общему количеству шаров, то есть двадцати.
3
Поделите число событий на количество возможных исходов. Таким образом вы определите вероятность одиночного события. Если мы рассматриваем случай выпадения 3 при бросании кубика, число событий равно 1 (тройка находится лишь на одной грани кубика), а общее количество исходов равно 6. В результате получаем соотношение 1/6, 0,166, или 16,6 %. Вероятность события для двух приведенных выше примеров находится следующим образом:^[4]
- Пример 1. Какова вероятность того, что вы случайно выберете день, который выпадает на выходные? Число событий равно 2, так как в одной неделе два выходных дня, а общее количество исходов составляет 7. Таким образом, вероятность равна 2/7. Полученный результат можно записать также как 0,285 или 28,5 %.
- Пример 2. В коробке находятся 4 синих, 5 красных и 11 белых шаров. Если достать из коробки случайный шар, какова вероятность того, что он окажется красным? Число событий равно 5, поскольку в коробке 5 красных шаров, а общее количество исходов составляет 20. Находим вероятность: 5/20 = 1/4. Полученный результат можно записать также как 0,25 или 25 %.
4
Сложите вероятности всех возможных событий и проверьте, получится ли в сумме 1. Суммарная вероятность всех возможных событий должна составлять 1, или 100 %. Если у вас не получится 100 %, скорее всего, вы допустили ошибку и пропустили одно или несколько возможных событий. Проверьте свои вычисления и убедитесь, что вы учли все возможные исходы.^[5]
- Например, вероятность выпадения 3 при бросании игрового кубика составляет 1/6. При этом вероятность выпадения любой другой цифры из пяти оставшихся также равна 1/6. В результате получаем 1/6 + 1/6 + 1/6 + 1/6 + 1/6 + 1/6 = 6/6, то есть 100 %.
- Если вы, например, забудете о цифре 4 на кубике, сложение вероятностей даст вам лишь 5/6, или 83 %, что не равно единице и указывает на ошибку.
5
Представьте вероятность невозможного исхода в виде 0. Это означает, что данное событие не может произойти, и его вероятность равна 0. Таким образом вы сможете учесть невозможные события.^[6]
- Например, если бы вы вычисляли вероятность того, что в 2020 году Пасха придется на понедельник, то получили бы 0, поскольку Пасха всегда празднуется в воскресенье.
Реклама

1
При рассмотрении независимых событий вычисляйте каждую вероятность отдельно. После того как вы определите, каковы вероятности событий, их можно будет рассчитать отдельно. Предположим, необходимо узнать вероятность того, что при бросании кубика два раза подряд выпадет 5. Мы знаем, что вероятность выпадения одной пятерки составляет 1/6, и вероятность выпадения второй пятерки также равна 1/6. Первый исход не связан со вторым.^[7]
- Несколько выпадений пятерок называются независимыми событиями, поскольку то, что выпадет первый раз, не влияет на второе событие.
2
Учитывайте влияние предыдущих исходов при расчете вероятности для зависимых событий. Если первое событие влияет на вероятность второго исхода, говорят о расчете вероятности зависимых событий. Например, если вы выбираете две карты из колоды, состоящей из 52 карт, после взятия первой карты состав колоды изменяется, что влияет на выбор второй карты. Чтобы рассчитать вероятность второго из двух зависимых событий, необходимо вычесть 1 из количества возможных результатов при расчете вероятности второго события.^[8]
- Пример 1. Рассмотрим следующее событие: Из колоды случайным образом одну за другой вытягивают две карты. Какова вероятность того, что обе карты будут иметь трефовую масть? Вероятность того, что первая карта будет иметь трефовую масть, составляет 13/52, или 1/4, поскольку всего в колоде 13 карт одной масти.
  - После этого вероятность того, что вторая карта окажется трефовой масти, составляет 12/51, поскольку одной трефовой карты уже нет. Это объясняется тем, что первое событие влияет на второе. Если вы вытянули тройку треф и не положили ее обратно, в колоде будет на одну карту меньше (51 вместо 52).
- Пример 2. В коробке 4 синих, 5 красных и 11 белых шаров. Если наугад вынуть три шара, какова вероятность того, что первый окажется красным, второй синим, а третий белым?
  - Вероятность того, что первый шар окажется красным, составляет 5/20, или 1/4. Вероятность того, что второй шар будет синим, равна 4/19, поскольку в коробке осталось на один шар меньше, но по прежнему 4 синих шара. Наконец, вероятность того, что третий шар окажется белым, составляет 11/18, так как мы уже вынули два шара.
3
Перемножьте вероятности каждого отдельного события. Независимо от того, имеете ли вы дело с независимыми или зависимыми событиями, а также количества исходов (их может быть 2, 3 и даже 10), можно рассчитать общую вероятность, умножив вероятности всех рассматриваемых событий друг на друга. В результате вы получите вероятность нескольких событий, следующих одно за другим. Например, стоит задача Найти вероятность того, что при бросании кубика два раза подряд выпадет 5. Это два независимых события, вероятность каждого из которых равна 1/6. Таким образом, вероятность обоих событий составляет 1/6 x 1/6 = 1/36, то есть 0,027, или 2,7 %.^[9]
- Пример 1. Из колоды наугад одну за другой вытягивают две карты. Какова вероятность того, что обе карты будут иметь трефовую масть? Вероятность первого события составляет 13/52. Вероятность второго события равна 12/51. Находим общую вероятность: 13/52 x 12/51 = 12/204 = 1/17, то есть 0,058, или 5,8 %.
- Пример 2. В коробке находятся 4 синих, 5 красных и 11 белых шаров. Если наугад вытянуть из коробки три шара один за другим, какова вероятность того, что первый окажется красным, второй синим, а третий белым? Вероятность первого события составляет 5/20. Вероятность второго события равна 4/19. Вероятность третьего события составляет 11/18. Таким образом, общая вероятность равна 5/20 x 4/19 x 11/18 = 44/1368 = 0,032, или 3,2 %.
Реклама

1
Рассматривайте возможность как дробь с положительным результатом в числителе. Вернемся к нашему примеру с разноцветными шарами. Предположим, необходимо узнать вероятность того, что вы достанете белый шар (всего их 11) из всего набора шаров (20). Шанс того, что данное событие произойдет, равен отношению вероятности того, что оно случится, к вероятности того, что оно не произойдет. Поскольку в коробке имеется 11 белых шаров и 9 шаров другого цвета, возможность вытянуть белый шар равна отношению 11:9.^[10]
- Число 11 представляет вероятность достать белый шар, а число 9 — вероятность вытянуть шар другого цвета.
- Таким образом, более вероятно, что вы достанете белый шар.
2
Сложите полученные величины, чтобы перевести возможность в вероятность. Преобразовать возможность довольно просто. Сначала ее следует разбить на два отдельных события: шанс вытянуть белый шар (11) и шанс вытянуть шар другого цвета (9). Сложите полученные числа, чтобы найти общее число возможных событий. Запишите все как вероятность с общим количеством возможных результатов в знаменателе.^[11]
- Вы можете вынуть белый шар 11 способами, а шар другого цвета — 9 способами. Таким образом, общее число событий составляет 11 + 9, то есть 20.
3
Найдите возможность так, как если бы вы рассчитывали вероятность одного события. Как мы уже определили, всего существует 20 возможностей, причем в 11 случаях можно достать белый шар. Таким образом, рассчитать вероятность вытянуть белый шар можно так же, как и вероятность любого другого одиночного события. Поделите 11 (количество положительных исходов) на 20 (число всех возможных событий), и вы определите вероятность.^[12]
- В нашем примере вероятность достать белый шар составляет 11/20. В результате получаем 11/20 = 0,55, или 55 %.
Реклама

Советы

Для описания вероятности того, что то или иное событие произойдет, математики обычно используют термин «относительная вероятность». Определение «относительная» означает, что результат не гарантирован на 100 %. Например, если подбросить монету 100 раз, то, вероятно, не выпадет ровно 50 раз орел и 50 решка. Относительная вероятность учитывает это.^[13]
Вероятность какого-либо события не может быть отрицательной величиной. Если у вас получилось отрицательное значение, проверьте свои вычисления.^[14]
Чаще всего вероятности записывают в виде дробей, десятичных дробей, процентов или по шкале от 1 до 10.
Вам может пригодиться знание того, что в спортивных и букмекерских ставках шансы выражаются как «шансы против» — это означает, что возможность заявленного события оценивается первой, а шансы того события, которое не ожидается, стоят на втором месте. Хотя это и может сбить с толку, важно помнить об этом, если вы собираетесь делать ставки на какое-либо спортивное событие.

Об этой статье

Эту страницу просматривали 705 752 раза.

Была ли эта статья полезной?

Источник

Спасибо за ваши закладки и рекомендации

Основным понятием теории вероятностей является понятие случайного события. Случайным событием называется событие, которое при осуществлении некоторых условий может произойти или не произойти. Например, попадание в некоторый объект или промах при стрельбе по этому объекту из данного орудия является случайным событием.

Событие называется достоверным, если в результате испытания оно обязательно происходит. Невозможным называется событие, которое в результате испытания произойти не может.

Случайные события называются несовместными в данном испытании, если никакие два из них не могут появиться вместе.

Случайные события образуют полную группу, если при каждом испытании может появиться любое из них и не может появиться какое-либо иное событие, несовместное с ними.

Рассмотрим полную группу равновозможных несовместных случайных событий. Такие события будем называть исходами или элементарными событиями. Исход называется благоприятствующим появлению события $А$, если появление этого исхода влечет за собой появление события $А$.

Пример. В урне находится 8 пронумерованных шаров (на каждом шаре поставлено по одной цифре от 1 до 8). Шары с цифрами 1, 2, 3 красные, остальные – черные. Появление шара с цифрой 1 (или цифрой 2 или цифрой 3) есть событие, благоприятствующее появлению красного шара. Появление шара с цифрой 4 (или цифрой 5, 6, 7, есть событие, благоприятствующее появлению черного шара.

Вероятностью события $A$ называют отношение числа $m$ благоприятствующих этому событию исходов к общему числу $n$ всех равновозможных несовместных элементарных исходов, образующих полную группу
$$P(A)=frac{m}{n}. quad(1)$$

Свойство 1. Вероятность достоверного события равна единице
Свойство 2. Вероятность невозможного события равна нулю.
Свойство 3. Вероятность случайного события есть положительное число, заключенное между нулем и единицей.

Итак, вероятность любого события удовлетворяет двойному неравенству $0 le P(A) le 1$ .

Полезные материалы

Онлайн-калькуляторы

Большой пласт задач, решаемых с помощью формулы (1) относится к теме гипергеометрической вероятности. Ниже по ссылкам вы можете найти описание популярных задач и онлайн-калькуляторы для их решений:

Задача про шары (в урне находится $k$ белых и $n$ черных шаров, вынимают $m$ шаров…)
Задача про детали (в ящике находится $k$ стандартных и $n$ бракованных деталей, вынимают $m$ деталей…)
Задача про лотерейные билеты (в лотерее участвуют $k$ выигрышных и $n$ безвыигрышных билета, куплено $m$ билетов…)

Обучающие статьи с примерами

Как найти вероятность в задачах про подбрасывания монеты?
Как найти вероятность в задачах про игральные кости?

Примеры решений на классическую вероятность

Пример. В урне 10 пронумерованных шаров с номерами от 1 до 10. Вынули один шар. Какова вероятность того, что номер вынутого шара не превосходит 10?

Решение. Пусть событие А = (Номер вынутого шара не превосходит 10). Число случаев благоприятствующих появлению события А равно числу всех возможных случаев m=n=10. Следовательно, Р(А)=1. Событие А достоверное.

Пример. В урне 10 шаров: 6 белых и 4 черных. Вынули два шара. Какова вероятность, что оба шара белые?

Решение. Вынуть два шара из десяти можно следующим числом способов: .
Число случаев, когда среди этих двух шаров будут два белых, равно .
Искомая вероятность
.

Пример. В урне 15 шаров: 5 белых и 10 черных. Какова вероятность вынуть из урны синий шар?

Решение. Так как синих шаров в урне нет, то m=0, n=15. Следовательно, искомая вероятность р=0. Событие, заключающееся в вынимании синего шара, невозможное.

Пример. Из колоды в 36 карт вынимается одна карта. Какова вероятность появления карты червовой масти?

Решение. Количество элементарных исходов (количество карт) n=36. Событие А = (Появление карты червовой масти). Число случаев, благоприятствующих появлению события А, m=9. Следовательно,
.

Пример. В кабинете работают 6 мужчин и 4 женщины. Для переезда наудачу отобраны 7 человек. Найти вероятность того, что среди отобранных лиц три женщины.

Решение. Общее число возможных исходов равно числу способов, которыми можно отобрать 7 человек из 10, т.е.
.

Найдем число исходов, благоприятствующих интересующему нас событию: трех женщин можно выбрать из четырех способами; при этом остальные четыре человека должны быть мужчинами, их можно отобрать способами. Следовательно, число благоприятствующих исходов равно .

Искомая вероятность
.

Еще больше примеров решений

Источник

Классическая вероятность.
Вероятность случайного события

Краткая теория
Примеры решения задач
Задачи контрольных и самостоятельных работ

Краткая теория

Для количественного сравнения событий по степени возможности их
появления вводится числовая мера, которая называется вероятностью события.

Определение вероятности случайного события

Вероятностью случайного события называется число, являющееся выражением меры объективной
возможности появления события.

Величины, определяющие, насколько
значительны объективные основания рассчитывать на
появление события, характеризуются вероятностью события. Необходимо подчеркнуть,
что вероятность есть объективная величина, существующая независимо от
познающего и обусловленная всей совокупностью условий, которые способствуют
появлению события.

Объяснения, которые мы дали понятию
вероятности, не являются математическим определением, так как они не определяют
это понятие количественно. Существует несколько определений вероятности
случайного события, которые широко применяются при решении конкретных задач
(классическое,

геометрическое определение вероятности, статистическое и т. д.).

Классическое определение вероятности
события сводит это понятие к более элементарному
понятию равновозможных событий, которое уже не подлежит определению и предполагается
интуитивно ясным. Например, если игральная кость — однородный куб, то выпадения
любой из граней этого куба будут равновозможными событиями.

Пусть достоверное
событие

распадается на

равновозможных случаев

, сумма

которых дает событие

. То есть случаи из

, на которые распадается

, называются благоприятствующими для
события

, так как появление одного из них
обеспечивает наступление

Вероятность события

будем обозначать символом

Вероятность события

равна отношению числа случаев

,
благоприятствующих ему, из общего числа

единственно возможных, равновозможных и
несовместных случаев к числу

,
т. е.

Это есть классическое определение вероятности. Таким образом, для
нахождения вероятности события необходимо, рассмотрев различные исходы
испытания, найти совокупность единственно возможных, равновозможных и
несовместных случаев, подсчитать общее их число n, число случаев m,
благоприятствующих данному событию, и затем выполнить расчет по вышеприведенной
формуле.

Определение классической вероятности

Вероятность
события, равная отношению числа благоприятных событию исходов опыта к общему
числу исходов опыта называется классической
вероятностью случайного события.

Из
определения вытекают следующие свойства вероятности:

Свойства вероятности

Свойство
1. Вероятность достоверного события равна единице.

Свойство
2. Вероятность невозможного события равна нулю.

Свойство 3.
Вероятность случайного события есть положительное число, заключенное между
нулем и единицей.

Свойство 4. Вероятность наступления событий, образующих полную
группу, равна единице.

Свойство 5. Вероятность наступления противоположного события

определяется так же, как и вероятность
наступления события A.

— число случаев, благоприятствующих появлению
противоположного события

.
Отсюда вероятность наступления противоположного события

равна разнице между единицей и вероятностью
наступления события A:

Важное достоинство классического определения вероятности события
состоит в том, что с его помощью вероятность события можно определить, не
прибегая к опыту, а исходя из логических рассуждений.

При выполнении комплекса условий
достоверное событие обязательно произойдет, а невозможное обязательно не
произойдет. Среди событий, которые при создании комплекса условий могут произойти,
а могут не произойти, на появление одних можно рассчитывать с большим основанием,
на появление других с меньшим основанием. Если, например, в урне белых шаров
больше, чем черных, то надеяться на появление белого шара при вынимании из урны
наудачу больше оснований, чем на появление черного шара.

Смежные темы решебника:

Геометрическое определение вероятности
Статистическое определение вероятности

Примеры решения задач

Пример 1

В ящике
находится 8 белых, 4 черных и 7 красных шаров. Наудачу извлечены
3 шара. Найти вероятности следующих событий:

– извлечен по крайней
мере 1 красный шар,

– есть по крайней мере 2 шара одного цвета,

– есть по крайней мере 1 красный и 1 белый
шар.

Решение

На сайте можно заказать решение контрольной или самостоятельной работы, домашнего задания, отдельных задач. Для этого вам нужно только связаться со мной:

ВКонтакте
WhatsApp
Telegram

Мгновенная связь в любое время и на любом этапе заказа. Общение без посредников. Удобная и быстрая оплата переводом на карту СберБанка. Опыт работы более 25 лет.

Подробное решение в электронном виде (docx, pdf) получите точно в срок или раньше.

Общее
число исходов испытания найдем как

число сочетаний
из 19 (8+4+7) элементов по 3:

Найдем вероятность события

– извлечен по крайней
мере 1 красный шар (1,2 или 3 красных шара)

Число
исходов, благоприятствующих событию:

Искомая
вероятность:

Пусть событие

– есть по крайней
мере 2 шара одного цвета (2 или 3 белых шара, 2 или 3 черных шара и 2 или 3
красных шара)

Число
исходов, благоприятствующих событию:

Искомая
вероятность:

Пусть событие

– есть по крайней
мере один красный и 1 белый шар

(1
красный, 1 белый, 1 черный или 1 красный, 2 белых или 2 красных, 1 белый)

Число
исходов, благоприятствующих событию:

Искомая
вероятность:

Ответ: P(A)=0.773;P(C)=0.7688; P(D)=0.6068

Пример 2

Брошены две игральные кости. Найти вероятность того, что сумма очков не меньше 5.

Решение

ВКонтакте
WhatsApp
Telegram

Подробное решение в электронном виде (docx, pdf) получите точно в срок или раньше.

Пусть
событие

– сумма очков не меньше 5

Воспользуемся классическим
определением вероятности:

-общее число
возможных исходов испытания

-число
испытаний, благоприятствующих интересующему нас событию

На выпавшей грани первого игрального кубика может появиться одно очко, два очка…, шесть очков. Аналогично шесть
исходов возможны при бросании второго кубика. Каждый из исходов бросания первой кости
может сочетаться с каждым из исходов второй. Таким образом, общее число
возможных элементарных исходов испытания равно

числу размещений с повторениями
(выбор с размещениями 2 элементов из совокупности объема 6):

Найдем вероятность противоположного
события

– сумма очков
меньше 5

Благоприятствовать событию

будут следующие
сочетания выпавших очков:

№	1-я кость	2-я кость
1	1	1
2	1	2
3	2	1
4	3	1
5	1	3

Число благоприятствующих случаев:

Искомая вероятность:

Ответ: p=0.8611

Пример 3

В
экономической службе хозяйственного субъекта

бухгалтеров и

экономистов. Из них по табельным номерам
отбирают группу из

человек для осуществления проверки финансовой
деятельности подведомственного предприятия. Найти вероятность того, что:

1) в
группу войдут

бухгалтеров;

2) в
группу войдет хотя бы один экономист;

3) в
группе не более одного экономиста.

ВКонтакте
WhatsApp
Telegram

Подробное решение в электронном виде (docx, pdf) получите точно в срок или раньше.

Решение

Пусть событие

состоит в том, что в группу войдут 5
бухгалтеров;

– в группу войдет хотя бы один экономист;

– в группе не более одного экономиста.

Вероятность
каждого события будем находить по классической схеме:

где

– число исходов, благоприятствующих появлению
события,

– число всех возможных исходов.

1)
Событие

состоит в том, что в группу войдут 5
бухгалтеров. Общее число комбинаций выбора 6 человек из 13+3=16 имеющихся равно
числу сочетаний из 16 по 6, то есть

. Число благоприятствующих
исходов

определяется как число комбинаций выбора 5 из
13 бухгалтеров и 1 из 3 экономистов, то есть

. Таким образом:

2)
Событие

состоит в том, что в группу войдет хотя бы
один экономист, тогда событие

состоит в том, что в отобранной группе нет ни
одного экономиста. Найдем вероятность события

Тогда,
вероятность события

найдем по формуле:

. Следовательно,

3)
Событие

состоит в том, что в группе не более одного
экономиста. Событие

состоит из суммы двух несовместных событий:

, где событие

состоит в том, что в отобранной группе только
один экономист, событие

состоит в том, что в отобранной группе нет ни
одного экономиста. Очевидно, что

, а значит:

Тогда:

Ответ: 1) 0,4821; 2) 0,7857; 3)
0,6964.

Задачи контрольных и самостоятельных работ

Задача 1

Из десяти первых букв русского
алфавита наудачу составляется новый алфавит, состоящий из пяти букв. Найти
вероятности следующих событий: в состав нового алфавита входит буква А.

Задача 2

Игральная
кость подбрасывается дважды. Наблюдаемый результат – пара чисел,
соответствующих числам очков, выпавших в первый и второй раз. События: D = {оба
раза выпало одинаковое число очков}

Задача 3

В
лабораторной клетке содержат 8 белых и 6 коричневых мышей. Наугад выбирают пять
мышей из клетки. Найти вероятность того, что: а) три из них белые, а две
коричневые; б) все одного цвета.

Задача 4

В
поликлинике работают 80 человек. Из них 5 человек — администрация, 10 —
технический персонал, 10 — педиатры, половина — врачи других специальностей, и
15 человек -статисты. Какова вероятность того, что наудачу выбранное лицо
окажется статистом или человеком из администрации поликлиники.

ВКонтакте
WhatsApp
Telegram

Подробное решение в электронном виде (docx, pdf) получите точно в срок или раньше.

Задача 5

Во время
эпидемии гриппа из 15 человек, доставленных
в больницу с переломом, 5 оказались больны гриппом. В палату помещают по
4 человека. Найти вероятность того, что в палате хотя бы один окажется болен
гриппом.

Задача 6

В партии
из

изделий

имеют скрытый дефект. Какова вероятность того,
что из взятых наугад

изделий
будет

дефектных изделий.

Задача 7

В ящике
находится 25 кондиционных и 4 бракованных однотипных деталей. Какова
вероятность того, что среди трех наудачу выбранных деталей окажется хотя бы
одна бракованная?

Задача 8

Среди
кандидатов в студенческий совет факультета 3 первокурсника, 5 второкурсников и
7 третьекурсников. Из этого состава наудачу выбирают пять человек на
предстоящую конференцию. Найти вероятность события C={ не будет выбрано ни одного второкурсника }

Задача 9

Устройство
состоит из 6 элементов, из которых 4 изношены. При включении устройства включаются
случайным образом два элемента. Найти вероятность того, что включенными
окажутся неизношенные элементы.

Задача 10

В ящике
32 деталей, из них 8 бракованных. Наудачу извлечены 7 деталей. Найти
вероятность того, что среди извлеченных деталей: а) нет бракованных; б) нет
годных; в) ровно 2 годных.

Задача 11

В ящике
находится 65 кондиционных и 12 бракованных однотипных деталей. Какова
вероятность того, что среди трех наудачу выбранных деталей окажется хотя бы
одна бракованная?

Задача 12

На
станцию прибыли 10 вагонов разной продукции. Вагоны помечены номерами от одного
до десяти. Найти вероятность того, что среди пяти выбранных для контрольного
вскрытия вагонов окажутся вагоны с номерами 2 и 5?

Задача 13

Изготовлена
партия из 200 изделий, в которой оказалось три бракованных. Произведена выборка
из пяти изделий. Найти вероятность следующих событий:

а) в
выборке не будет ни одного бракованного изделия;

б) в
выборке будет одно бракованное изделие?

Задача 14

Семитомное собрание сочинений
расположено на полке в случайном порядке. Какова вероятность того, что тома
расположены в правильном порядке (от 1 до 7)?

ВКонтакте
WhatsApp
Telegram

Подробное решение в электронном виде (docx, pdf) получите точно в срок или раньше.

Задача 15

Среди 20 студентов, из которых 12
девушек, разыгрываются 4 приглашения на дискотеку, причем каждый может выиграть
только один билет. Какова вероятность того, что среди обладателей билета
окажутся только девушки?

Какова вероятность того, что среди
обладателей билета окажутся а) только юноши; б) две девушки и двое юношей?

Задача 16

Телефонный номер состоит из пяти
цифр и не начинается с цифры ноль. Какова вероятность того, что все цифры
номера а) различны; б) одинаковы?

Какова вероятность того, что все
цифры номера нечетные?

Задача 17

Для получения зачета необходимо
ответить не менее, чем на три вопроса из четырех. На первый вопрос студент
ответил. Какова вероятность, что студент сдаст зачет, если он знает 20 вопросов
из 25?

Какова вероятность, что студент не
сдаст зачет (в условиях предыдущей задачи)?

Задача 18

Брошены
две игральные кости. Найти вероятность следующих событий: а) сумма выпавших
очков равна семи, б) сумма выпавших очков равна восьми, а разность – четырем,
в) сумма выпавших очков равна восьми, если известно, что их разность равна
четырем, г) сумма выпавших очков равна пяти, а произведение – четырем.

Задача 19

В конверте
среди 100 фотокарточек находится одна разыскиваемая. Из конверта наудачу
извлечены 10 карточек. Найти вероятность того, что среди них окажется нужная.

Задача 20

Устройство
состоит из пяти элементов, из которых два изношены. При включении устройства включаются
случайным образом два элемента. Найти вероятность того, что включенные окажутся
неизношенные элементы.

Задача 21

В коробке
пять одинаковых изделий, причем три из них окрашены. Наудачу извлечены два
изделия. Найти вероятность того, что среди двух извлеченных изделий окажутся:
а) одно окрашенное изделие, б) два окрашенных изделия, в) хотя бы одно
окрашенное изделие.

Задача 22

Колода
карт разделена на две части по 26 карт. Определить вероятность того, что в
обеих пачках окажется равное число тузов (2).

Задача 23

На полке
стоят 26 книг, из них 13 словарей, 11 справочников и два учебника. Какова
вероятность того, что из пяти наудачу взятых книг окажется 2 словаря, 2
справочника и 1 учебник.

Краткая теория
Примеры решения задач
Задачи контрольных и самостоятельных работ

Источник

❓ Что такое теория вероятностей?

Определение теории вероятностей

Пример теории вероятностей

🎲 Основы теории вероятностей

Случайный эксперимент

Пространство выборки

Событие

Случайная величина

Вероятность

Условная вероятность

Ожидание

Дисперсия

Функция распределения теории вероятностей

Массовая функция вероятности

Функция плотности вероятности

Формулы теории вероятностей

Применение теории вероятностей

🏋️ Практические задания

В заключение

Зачем нужна теория вероятности

Основные понятия теории вероятности

Пример задачи из ЕГЭ по математике по определению вероятности

Решение.

Независимые, противоположные и произвольные события

Теоремы сложения и умножения вероятностей, формулы

Примеры решения задач из ЕГЭ по математике на определение вероятности

Советы

Об этой статье

Была ли эта статья полезной?

Полезные материалы

Онлайн-калькуляторы

Обучающие статьи с примерами

Примеры решений на классическую вероятность

Классическая вероятность. Вероятность случайного события

Краткая теория

Определение вероятности случайного события

Определение классической вероятности

Свойства вероятности

Примеры решения задач

Пример 1

Пример 2

Пример 3

Задачи контрольных и самостоятельных работ

Классическая вероятность.
Вероятность случайного события