Что такое вероятность?

Столкнувшись с этим термином первый раз, я бы не понял, что это такое. Поэтому попытаюсь объяснить доступно.

Вероятность - это шанс того, что произойдет нужное нам событие.

Например, ты решил зайти к знакомому, помнишь подъезд и даже этаж на котором он живет. А вот номер и расположение квартиры забыл. И вот стоишь ты на лестничной клетке, а перед тобой двери на выбор.

Каков шанс (вероятность) того, что если ты позвонишь в первую дверь, тебе откроет твой друг? Всего квартиры, а друг живет только за одной из них. С равным шансом мы можем выбрать любую дверь.

Но каков этот шанс?

Дверей, нужная дверь. Вероятность угадать, позвонив в первую дверь: . То есть один раз из трех ты точно угадаешь.

Мы хотим узнать, позвонив раз, как часто мы будем угадывать дверь? Давай рассмотри все варианты:

1. Ты позвонил в 1ю дверь
2. Ты позвонил в 2ю дверь
3. Ты позвонил в 3ю дверь

А теперь рассмотрим все варианты, где может находиться друг:

а. За 1ой дверью
б. За 2ой дверью
в. За 3ей дверью

Сопоставим все варианты в виде таблицы. Галочкой обозначены варианты, когда твой выбор совпадает с местоположением друга, крестиком - когда не совпадает.

Как видишь всего возможно вариантов местоположения друга и твоего выбора, в какую дверь звонить.

А благоприятных исходов всего . То есть раза из ты угадаешь, позвонив в дверь раз, т.е. .

Это и есть вероятность - отношение благоприятного исхода (когда твой выбор совпал с местоположение друга) к количеству возможных событий.

Определение - это и есть формула. Вероятность принято обозначать p, поэтому:

Такую формулу писать не очень удобно, поэтому примем за - количество благоприятных исходов, а за - общее количество исходов.

Вероятность можно записывать в процентах, для этого нужно умножить получившийся результат на:

Наверное, тебе бросилось в глаза слово «исходы». Поскольку математики называют различные действия (у нас такое действие - это звонок в дверь) экспериментами, то результатом таких экспериментов принято называть исход.

Ну а исходы бывают благоприятные и неблагоприятные.

Давай вернемся к нашему примеру. Допустим, мы позвонили в одну из дверей, но нам открыл незнакомый человек. Мы не угадали. Какова вероятность, что если позвоним в одну из оставшихся дверей, нам откроет наш друг?

Если ты подумал, что, то это ошибка. Давай разбираться.

У нас осталось две двери. Таким образом, у нас есть возможные шаги:

1) Позвонить в 1-ую дверь
2) Позвонить во 2-ую дверь

Друг, при всем этом, точно находится за одной из них (ведь за той, в которую мы звонили, его не оказалось):

а) Друг за 1-ой дверью
б) Друг за 2-ой дверью

Давай снова нарисуем таблицу:

Как видишь, всего есть варианта, из которых - благоприятны. То есть вероятность равна.

А почему не?

Рассмотренная нами ситуация - пример зависимых событий. Первое событие - это первый звонок в дверь, второе событие - это второй звонок в дверь.

А зависимыми они называются потому что влияют на следующие действия. Ведь если бы после первого звонка в дверь нам открыл друг, то какова была бы вероятность того, что он находится за одной из двух других? Правильно, .

Но если есть зависимые события, то должны быть и независимые ? Верно, бывают.

Хрестоматийный пример - бросание монетки.

1. Бросаем монетку раз. Какова вероятность того, что выпадет, например, орел? Правильно - , ведь вариантов всего (либо орел, либо решка, пренебрежем вероятностью монетки встать на ребро), а устраивает нас только.
2. Но выпала решка. Ладно, бросаем еще раз. Какова сейчас вероятность выпадения орла? Ничего не изменилось, все так же. Сколько вариантов? Два. А сколько нас устраивает? Один.

И пусть хоть тысячу раз подряд будет выпадать решка. Вероятность выпадения орла на раз будет все также. Вариантов всегда, а благоприятных - .

Отличить зависимые события от независимых легко:

1. Если эксперимент проводится раз (раз бросают монетку, 1 раз звонят в дверь и т.д.), то события всегда независимые.
2. Если эксперимент проводится несколько раз (монетку бросают раз, в дверь звонят несколько раз), то первое событие всегда независимое. А дальше, если количество благоприятных или количество всех исходов меняется, то события зависимые, а если нет - независимые.

Давай немного потренируемся определять вероятность.

Пример 1.

Монетку бросают два раза. Какова вероятность того, что два раза подряд выпадет орел?

Решение:

Рассмотрим все возможные варианты:

1. Орел-орел
2. Орел-решка
3. Решка-орел
4. Решка-решка

Как видишь, всего варианта. Из них нас устраивает только. То есть вероятность:

Если в условии просят просто найти вероятность, то ответ нужно давать в виде десятичной дроби. Если было бы указано, что ответ нужно дать в процентах, тогда мы умножили бы на.

Ответ:

Пример 2.

В коробке конфет все конфеты упакованы в одинаковую обертку. Однако из конфет - с орехами, с коньяком, с вишней, с карамелью и с нугой.

Какова вероятность, взяв одну конфету, достать конфету с орехами. Ответ дайте в процентах.

Решение:

Сколько всего возможных исходов? .

То есть, взяв одну конфету, она будет одной из, имеющихся в коробке.

А сколько благоприятных исходов?

Потому что в коробке только конфет с орехами.

Ответ:

Пример 3.

В коробке шаров. из них белые, - черные.

1. Какова вероятность вытащить белый шар?
2. Мы добавили в коробку еще черных шаров. Какова теперь вероятность вытащить белый шар?

Решение:

а) В коробке всего шаров. Из них белых.

Вероятность равна:

б) Теперь шаров в коробке стало. А белых осталось столько же - .

Ответ:

Полная вероятность

Вероятность всех возможных событий равна ().

Допустим, в ящике красных и зеленых шаров. Какова вероятность вытащить красный шар? Зеленый шар? Красный или зеленый шар?

Вероятность вытащить красный шар

Зеленый шар:

Красный или зеленый шар:

Как видишь, сумма всех возможных событий равна (). Понимание этого момента поможет тебе решить многие задачи.

Пример 4.

В ящике лежит фломастеров: зеленых, красных, синих, желтых, черный.

Какова вероятность вытащить НЕ красный фломастер?

Решение:

Давай посчитаем количество благоприятных исходов.

НЕ красный фломастер, это значит зеленый, синий, желтый или черный.

Вероятность всех событий. А вероятность событий, которые мы считаем неблагоприятными (когда вытащим красный фломастер) - .

Таким образом, вероятность вытащить НЕ красный фломастер - .

Ответ:

Вероятность того, что событие не произойдет, равна минус вероятность того, что событие произойдет.

Правило умножения вероятностей независимых событий

Что такое независимые события ты уже знаешь.

А если нужно найти вероятность того, что два (или больше) независимых события произойдут подряд?

Допустим мы хотим знать, какова вероятность того, что бросая монетку раза, мы два раза увидим орла?

Мы уже считали - .

А если бросаем монетку раза? Какова вероятность увидеть орла раза подряд?

Всего возможных вариантов:

1. Орел-орел-орел
2. Орел-орел-решка
3. Орел-решка-орел
4. Орел-решка-решка
5. Решка-орел-орел
6. Решка-орел-решка
7. Решка-решка-орел
8. Решка-решка-решка

Не знаю как ты, но я раза ошибся, составляя этот список. Ух! А подходит нам только вариант (первый).

Для 5 бросков можешь составить список возможных исходов сам. Но математики не столь трудолюбивы, как ты.

Поэтому они сначала заметили, а потом доказали, что вероятность определенной последовательности независимых событий каждый раз уменьшается на вероятность одного события.

Другими словами,

Рассмотрим на примере все той же, злосчастной, монетки.

Вероятность выпадения орла в испытании? . Теперь мы бросаем монетку раз.

Какова вероятность выпадения раз подряд орла?

Это правило работает не только, если нас просят найти вероятность того, что произойдет одно и то же событие несколько раз подряд.

Если бы мы хотели найти последовательность РЕШКА-ОРЕЛ-РЕШКА, при бросках подряд, мы поступили бы также.

Вероятность выпадения решка - , орла - .

Вероятность выпадения последовательности РЕШКА-ОРЕЛ-РЕШКА-РЕШКА:

Можешь проверить сам, составив таблицу.

Правило сложения вероятностей несовместных событий.

Так стоп! Новое определение.

Давай разбираться. Возьмем нашу изношенную монетку и бросим её раза.
Возможные варианты:

1. Орел-орел-орел
2. Орел-орел-решка
3. Орел-решка-орел
4. Орел-решка-решка
5. Решка-орел-орел
6. Решка-орел-решка
7. Решка-решка-орел
8. Решка-решка-решка

Так вот несовместные события, это определенная, заданная последовательность событий. - это несовместные события.

Если мы хотим определить, какова вероятность двух (или больше) несовместных событий то мы складываем вероятности этих событий.

Нужно понять, что выпадение орла или решки - это два независимых события.

Если мы хотим определить, какова вероятность выпадения последовательности) (или любой другой), то мы пользуемся правилом умножения вероятностей.
Какова вероятность выпадения при первом броске орла, а при втором и третьем решки?

Но если мы хотим узнать, какова вероятность выпадения одной из нескольких последовательностей, например, когда орел выпадет ровно раз, т.е. варианты и, то мы должны сложить вероятности этих последовательностей.

Всего вариантов, нам подходит.

То же самое мы можем получить, сложив вероятности появления каждой последовательности:

Таким образом, мы складываем вероятности, когда хотим определить вероятность некоторых, несовместных, последовательностей событий.

Есть отличное правило, помогающее не запутаться, когда умножать, а когда складывать:

Возвратимся к примеру, когда мы подбросили монетку раза, и хотим узнать вероятность увидеть орла раз.
Что должно произойти?

Должны выпасть:
(орел И решка И решка) ИЛИ (решка И орел И решка) ИЛИ (решка И решка И орел).
Вот и получается:

Давай рассмотрим несколько примеров.

Пример 5.

В коробке лежит карандашей. красных, зеленых, оранжевых и желтых и черных. Какова вероятность вытащить красный или зеленый карандаши?

Решение:

Что должно произойти? Мы должны вытащить (красный ИЛИ зеленый).

Теперь понятно, складываем вероятности этих событий:

Ответ:

Пример 6.

Игральную кость бросают дважды, какова вероятность того, что в сумме выпадет 8 очков?

Решение.

Как мы можем получить очков?

(и) или (и) или (и) или (и) или (и).

Вероятность выпадения одной (любой) грани - .

Считаем вероятность:

Ответ:

Тренировка.

Думаю, теперь тебе стало понятно, когда нужно как считать вероятности, когда их складывать, а когда умножать. Не так ли? Давай немного потренируемся.

Задачи:

Возьмем карточную колоду, в которой карты, из них пик, червей, 13 треф и 13 бубен. От до туза каждой масти.

1. Какова вероятность вытащить трефы подряд (первую вытащенную карту мы кладем обратно в колоду и перемешиваем)?
2. Какова вероятность вытащить черную карту (пики или трефы)?
3. Какова вероятность вытащить картинку (вальта, даму, короля или туза)?
4. Какова вероятность вытащить две картинки подряд (первую вытащенную карту мы убираем из колоды)?
5. Какова вероятность, взяв две карты, собрать комбинацию - (валет, дама или король) и туз Последовательность, в которой будут вытащены карты, не имеет значения.

Ответы:

1. В колоде карты каждого достоинства, значит:
2. События зависимы, так как после первой вытащенной карты количество карт в колоде уменьшилось (как и количество «картинок»). Всего вальтов, дам, королей и тузов в колоде изначально, а значит вероятность первой картой вытащить «картинку»:

   Поскольку мы убираем из колоды первую карту, то значит в колоде осталось уже карта, из них картинок. Вероятность второй картой вытащить картинку:

   Поскольку нас интересует ситуация, когда мы достаем из колоды: «картинку» И «картинку», то нужно перемножать вероятности:

   Ответ:

3. После первой вытащенной карты, количество карт в колоде уменьшится.Таким образом, нам подходит два варианта:
   1) Первой картой вытаскиваем Туза, второй - валета, даму или короля
   2) Первой картой вытаскиваем валета, даму или короля, второй - туза.Т.е. (туз и (валет или дама или король)) или ((валет или дама или король) и туз). Не забываем про уменьшение количества карт в колоде!

Если ты смог сам решить все задачи, то ты большой молодец! Теперь задачи на теорию вероятностей в ЕГЭ ты будешь щелкать как орешки!

ТЕОРИЯ ВЕРОЯТНОСТЕЙ. СРЕДНИЙ УРОВЕНЬ

Рассмотрим пример. Допустим, мы бросаем игральную кость. Что это за кость такая, знаешь? Так называют кубик с цифрами на гранях. Сколько граней, столько и цифр: от до скольки? До.

Итак, мы бросаем кость и хотим, чтобы выпало или. И нам выпадает.

В теории вероятностей говорят, что произошло благоприятное событие (не путай с благополучным).

Если бы выпало, событие тоже было бы благоприятным. Итого может произойти всего два благоприятных события.

А сколько неблагоприятных? Раз всего возможных событий, значит, неблагоприятных из них события (это если выпадет или).

Определение:

Вероятностью называется отношение количества благоприятных событий к количеству всех возможных событий . То есть вероятность показывает, какая доля из всех возможных событий приходится на благоприятные.

Обозначают вероятность латинской буквой (видимо, от английского слова probability - вероятность).

Принято измерять вероятность в процентах (см. темы и ) . Для этого значение вероятности нужно умножать на. В примере с игральной костью вероятность.

А в процентах: .

Примеры (реши сам):

1. С какой вероятностью при бросании монетки выпадет орел? А с какой вероятностью выпадет решка?
2. С какой вероятностью при бросании игральной кости выпадет четное число? А с какой - нечетное?
3. В ящике простых, синих и красных карандашей. Наугад тянем один карандаш. Какова вероятность вытащить простой?

Решения:

1. Сколько всего вариантов? Орел и решка - всего два. А сколько из них благоприятных? Только один - орел. Значит, вероятность

   С решкой то же самое: .

2. Всего вариантов: (сколько сторон у кубика, столько и различных вариантов). Благоприятных из них: (это все четные числа:).
   Вероятность. С нечетными, естественно, то же самое.
3. Всего: . Благоприятных: . Вероятность: .

Полная вероятность

Все карандаши в ящике зеленые. Какова вероятность вытащить красный карандаш? Шансов нет: вероятность (ведь благоприятных событий -).

Такое событие называется невозможным .

А какова вероятность вытащить зеленый карандаш? Благоприятных событий ровно столько же, сколько событий всего (все события - благоприятные). Значит, вероятность равна или.

Такое событие называется достоверным .

Если в ящике зеленых и красных карандашей, какова вероятность вытащить зеленый или красный? Опять же. Заметим такую вещь: вероятность вытащить зеленый равна, а красный - .

В сумме эти вероятности равны ровно. То есть, сумма вероятностей всех возможных событий равна или.

Пример:

В коробке карандашей, среди них синих, красных, зеленых, простых, желтый, а остальные - оранжевые. Какова вероятность не вытащить зеленый?

Решение:

Помним, что все вероятности в сумме дают. А вероятность вытащить зеленый равна. Значит, вероятность не вытащить зеленый равна.

Запомни этот прием: вероятность того, что событие не произойдет равна минус вероятность того, что событие произойдет.

Независимые события и правило умножения

Ты кидаешь монетку раза, и хочешь, чтобы оба раза выпал орел. Какова вероятность этого?

Давай переберем все возможные варианты и определим, сколько их:

Орел-Орел, Решка-Орел, Орел-Решка, Решка-Решка. Какие еще?

Всего варианта. Из них нам подходит только один: Орел-Орел. Итого, вероятность равна.

Хорошо. А теперь кидаем монетку раза. Посчитай сам. Получилось? (ответ).

Ты мог заметить, что с добавлением каждого следующего броска вероятность уменьшается в раза. Общее правило называется правилом умножения :

Вероятности независимых событий переменожаются.

Что такое независимые события? Все логично: это те, которые не зависят друг от друга. Например, когда мы бросаем монетку несколько раз, каждый раз производится новый бросок, результат которого не зависит от всех предыдущих бросков. С таким же успехом мы можем бросать одновременно две разные монетки.

Еще примеры:

1. Игральную кость бросают дважды. Какова вероятность, что оба раза выпадет?
2. Монетку бросают раза. Какова вероятность, что в первый раз выпадет орел, а потом два раза решка?
3. Игрок бросает две кости. Какова вероятность, что сумма чисел на них будет равна?

Ответы:

1. События независимы, значит, работает правило умножения: .
2. Вероятность орла равна. Вероятность решки - тоже. Перемножаем:
3. 12 может получиться только, если выпадут две -ки: .

Несовместные события и правило сложения

Несовместными называются события, которые дополняют друг друга до полной вероятности. Из названия видно, что они не могут произойти одновременно. Например, если бросаем монетку, может выпасть либо орел, либо решка.

Пример.

В коробке карандашей, среди них синих, красных, зеленых, простых, желтый, а остальные - оранжевые. Какова вероятность вытащить зеленый или красный?

Решение .

Вероятность вытащить зеленый карандаш равна. Красный - .

Благоприятных событий всего: зеленых + красных. Значит, вероятность вытащить зеленый или красный равна.

Эту же вероятность можно представить в таком виде: .

Это и есть правило сложения: вероятности несовместных событий складываются.

Задачи смешанного типа

Пример.

Монетку бросают два раза. Какова вероятность того, что результат бросков будет разный?

Решение .

Имеется в виду, что если первым выпал орел, второй должна быть решка, и наоборот. Получается, что здесь две пары независимых событий, и эти пары друг с другом несовместны. Как бы не запутаться, где умножать, а где складывать.

Есть простое правило для таких ситуаций. Попробуй описать, что должно произойти, соединяя события союзами «И» или «ИЛИ». Например, в данном случае:

Должны выпасть (орел и решка) или (решка и орел).

Там где стоит союз «и», будет умножение, а там где «или» - сложение:

Попробуй сам:

1. С какой вероятностью при двух бросаниях монетки оба раза выпадет одно и та же сторона?
2. Игральную кость бросают дважды. Какова вероятность, что в сумме выпадет очков?

Решения:

1. (Выпал орел и выпал орел) или (выпала решка и выпала решка): .
2. Какие есть варианты? и. Тогда:
   Выпало (и) или (и) или (и): .

Еще пример:

Бросаем монетку раза. Какова вероятность, что хотя-бы один раз выпадет орел?

Решение:

Ой, как же не хочется перебирать варианты… Орел-решка-решка, Орел-орел-решка, … А и не надо! Вспоминаем про полную вероятность. Вспомнил? Какова вероятность, что орел не выпадет ни разу ? Это же просто: все время летят решки, значит.

ТЕОРИЯ ВЕРОЯТНОСТЕЙ. КОРОТКО О ГЛАВНОМ

Вероятность - это отношение количества благоприятных событий к количеству всех возможных событий.

Независимые события

Два события независимы если при наступлении одного вероятность наступления другого не изменяется.

Полная вероятность

Вероятность всех возможных событий равна ().

Вероятность того, что событие не произойдет, равна минус вероятность того, что событие произойдет.

Правило умножения вероятностей независимых событий

Вероятность определенной последовательности независимых событий, равна произведению вероятностей каждого из событий

Несовместные события

Несовместными называются события, которые никак не могут произойти одновременно в результате эксперимента. Ряд несовместных событий образуют полную группу событий.

Вероятности несовместных событий складываются.

Описав что должно произойти, используя союзы «И» или «ИЛИ», вместо «И» ставим знак умножения, а вместо «ИЛИ» — сложения.

Ну вот, тема закончена. Если ты читаешь эти строки, значит ты очень крут.

Потому что только 5% людей способны освоить что-то самостоятельно. И если ты дочитал до конца, значит ты попал в эти 5%!

Теперь самое главное.

Ты разобрался с теорией по этой теме. И, повторюсь, это… это просто супер! Ты уже лучше, чем абсолютное большинство твоих сверстников.

Проблема в том, что этого может не хватить…

Для чего?

Для успешной сдачи ОГЭ или ЕГЭ, для перехода в 10-й класс или поступления в институт на бюджет и, САМОЕ ГЛАВНОЕ, для жизни.

Я не буду тебя ни в чем убеждать, просто скажу одну вещь…

Люди, получившие хорошее образование, зарабатывают намного больше, чем те, кто его не получил. Это статистика.

Но и это - не главное.

Главное то, что они БОЛЕЕ СЧАСТЛИВЫ (есть такие исследования). Возможно потому, что перед ними открывается гораздо больше возможностей и жизнь становится ярче? Не знаю...

Но, думай сам...

Что нужно, чтобы быть наверняка лучше других на ЕГЭ и быть в конечном итоге… более счастливым?

НАБИТЬ РУКУ, РЕШАЯ ЗАДАЧИ ПО ЭТОЙ ТЕМЕ.

На экзамене у тебя не будут спрашивать теорию.

Тебе нужно будет решать задачи на время .

И, если ты не решал их (МНОГО!), ты обязательно где-нибудь глупо ошибешься или просто не успеешь.

Это как в спорте - нужно много раз повторить, чтобы выиграть наверняка.

Найди где хочешь сборник, обязательно с решениями, подробным разбором и решай, решай, решай!

Условия их приобретения изложены здесь:

Кликните , приобретите доступ к YouClever и 100gia и начните готовиться прямо сейчас!

И в заключение...

Если наши задачи тебе не нравятся, найди другие. Только не останавливайся на теории.

“Понял” и “Умею решать” - это совершенно разные навыки. Тебе нужны оба.

Найди задачи и решай!

ВЕРОЯТНОСТЬ - общенаучная и филос. категория, обозначающая количественную степень возможности появления массовых случайных событий при фиксированных условиях наблюдения, характеризующую устойчивость их относительных частот. В логике семантическая степень… … Философская энциклопедия

ЧТО ТАКОЕ ФИЛОСОФИЯ? - ’ЧТО ТАКОЕ ФИЛОСОФИЯ?’ (‘Qu est ce que la philosophie?’, Les Editions de Minuit, 1991) книга Делеза и Гваттари. По мысли авторов, обозначенной во Введении, ‘что такое философия’ это такой вопрос, который ‘задают, скрывая беспокойство, ближе к… …

ЧТО ТАКОЕ ФИЛОСОФИЯ? - (Qu est ce que la philosophie? , Les Editions de Minuit, 1991) книга Делеза и Гваттари. По мысли авторов, обозначенной во Введении, что такое философия это такой вопрос, который задают, скрывая беспокойство, ближе к полуночи, когда больше… … История Философии: Энциклопедия

Вероятность - математическая, числовая характеристика степени возможности появления какого либо определённого события в тех или иных определённых, могущих повторяться неограниченное число раз условиях. Как категория научного познания понятие «В.»… … Большая советская энциклопедия

ВЕРОЯТНОСТЬ - математическая числовая характеристика степени возможности появления к. л. определенного события в тех или иных определенных, могущих повторяться неограниченное число раз условиях. Как категория научного познания понятие В. отражает особый тип… … Математическая энциклопедия

Южные киты - ? Южные киты … Википедия

Клиника (телесериал) - Эта статья или раздел нуждается в переработке. Пожалуйста, улучшите статью в соответствии с правилами написания статей … Википедия

Пусть в результате испытания могут появиться п событий, независимых в совокупности, либо некоторые из них (в частности, только одно или ни одного), причем вероятности появления каждого из событий известны.

Как найти вероятность того, что наступит хотя бы одно из этих событий? Например, если в результате испытания могут появиться три события, то появление хотя бы одного из этих событий означает наступление либо одного, либо двух, либо трех событий. Ответ на поставленный вопрос дает следующая теорема.

Теорема. Вероятность появления хотя бы одного из событий А 1, А 2 , А п, независимых в совокупности, равна разности между единицей и произведением, вероятностей противоположных событий A 1 А 2 , А п:

Р(А) = 1 - q 1 , q n

Частный случай. Если события A 1 А 2 , А„ имеют одинаковую вероятность, равную р, то вероятность появления хотя бы одного из этих событий Р (Л) = 1 — q п (**)

Пример 1. Вероятности попадания в цель при стрельбе из трех орудий таковы: р 1 = 0,8; р 2 = 0,7;

р 3 = 0,9. Найти вероятность хотя бы одного попадания (событие А) при одном залпе из всех орудий.

Решение. Вероятность попадания в цель каждым из орудий не зависит от результатов стрельбы из других орудий, поэтому рассматриваемые события A 1 (попадание первого орудия), А 2 (попадание второго орудия) и А 3 (попадание третьего орудия) независимы в совокупности.

Вероятности событий, противоположных событиям А 1 А 2 и А 3 (т.е. вероятности промахов), соответственно равны:

q 1 = 1 - p 1 = 1-0,8 = 0,2; q 2 = 1 - p 2 == 1-0,7 = 0,3; , q 3 = 1 - p 3 = 1-0,9 = 0,1.

Искомая вероятность

Р (А) = 1 — q 1 q 2 q 3 = 1 —0,2 * 0,3 * 0,1 = 0,994.

Пример 2. В типографии имеется 4 плоскопечатных машины. Для каждой машины вероятность того, что она работает в данный момент, равна 0,9. Найти вероятность того, что в данный момент работает хотя бы одна машина (событие А).

Решение. События «машина работает» и «машина не работает» (в данный момент) — противоположные, поэтому сумма их вероятностей равна единице: p + q = 1

Отсюда вероятность того, что машина в данный момент не работает, равна q = 1-p = 1—0,9 = 0,1.

Искомая вероятность

Р (A) = 1 — q 4 = 1 — 0,1 4 = 0,9999.

Так как полученная вероятность весьма близка к единице, то на основании следствия из принципа практической невозможности маловероятных событий мы вправе заключить, что в данный момент работает хотя бы одна из машин.

Пример 3. Вероятность того, что событие появится хотя бы один раз в трех независимых в совокупности испытаниях, равна 0,936. Найти вероятность появления события в одном испытании (предполагается, что во всех испытаниях вероятность появления события одна и та же).

Решение. Так как рассматриваемые события независимы в совокупности, то применима формула (**)

По условию, Р (А) = 0,936; п = 3. Следовательно,

0,936=1 — q 3 или q 3 = 1-0,936 = 0,064.

Отсюда q = = 0,4.

Искомая вероятность р = 1 — q = 1 — 0,4 = 0,6.

Задача №1.26

Номер автомобиля содержит четыре цифры, каждая из которых равновозможно принимает значения от 0 до 9 (возможен номер 0000). Определить вероятность того, что вторая цифра номера равна четырем.

Найдём число всех возможных комбинаций номера автомобиля:

2-ая цифра номера равна 4, если его комбинация представляет набор вида: X 4 XX , где X – любая цифра от 0 до 9.

Следовательно, число таких номеров равно:

Вероятность того, что вторая цифра номера равна четырем.

Ответ:

Задача № 2.11

Дана схема соединения элементов, образующих цепь с одним входом и одним выходом (рисунок 1). Предполагается, что отказы элементов являются независимыми в совокупности событиями. Отказ любого из элементов приводит к прерыванию сигнала в той ветви цепи, где находится данный элемент. Вероятности отказа элементов 1, 2, 3, 4, 5 соответственно равны q1=0,1; q2=0,2; q3=0,3; q4=0,4; q5=0,5. Найти вероятность того, что сигнал пройдет со входа на выход.

Рисунок 1

Согласно рисунку 1 элементы 1, 2, 3 соединены параллельно между собой и последовательно с элементом 4.

Введем события: A ­ 1 – элемент 1 исправен, A ­ 2 – элемент 2 исправен, A ­ 3 – элемент 3 исправен, A ­ 4 – элемент 4 исправен, B – сигнал проходит от точки a к точке b , C – сигнал проходит от точки a к точке c (со входа на выход).

Событие B произойдёт, если будут работать или элемент 1, или элемент 2, или элемент 3:

B :

Событие C произойдёт, если произойдёт событие B и событие A 4 :

Вероятность наступления события C :

Ответ:

Задача №3.28

Приборы одного наименования изготавливаются на трех заводах. Первый завод поставляет 45% всех изделий, поступающих на производство, второй - 30% и третий - 25%. Вероятность безотказной работы прибора, изготовленного на первом заводе, равна 0,8 , на втором - 0,85 и на третьем - 0,9. Прибор, поступивший на производство, оказался исправным. Определить вероятность того, что он изготовлен на втором заводе.

Обозначим через А событие – прибор, поступивший на производство исправен.

Сделаем ряд предположений:

Прибор поступил с 1-ого завода:

Прибор поступил со 2-ого завода:

Прибор поступил с 3-его завода:

Соответствующие условные вероятности для каждой из гипотез:

По формуле полной вероятности найдём вероятность события A :

Вычислим вероятность того, что исправный прибор поступил со 2-ого завода:

Ответ:

Задача №4.26

Монету подбрасывают 100 раз. Какова вероятность того, что она ни разу не упадет гербом вверх?

Событие - монета ни разу из 100 подбрасываний не упала гербом вверх.

Вероятность того, что монета не упала гербом вверх p =0,5 и следовательно, вероятность того что монета упала гербом вверх q =0,5 :

Определим вероятность события A по формуле Бернулли (n = 100; k =100 )

Ответ:

Задача № 5.21

Дискретная случайная величина Х может принимать одно из пяти фиксированных значений x1, x2, x3, x4, x5 с вероятностями p1, p2, p3, p4, p5 соответственно. Вычислить математическое ожидание и дисперсию величины Х. Рассчитать и построить график функции распределения.

Таблица 1 – Исходные данные

Математическое ожидание и дисперсию величины Х:

Построим ряд распределения СВ X:

Таблица 2 –Ряд распределения СВ X

Построим график функции распределения (рисунок 2):

Рисунок 2 - график функции распределения F(X­ i)

Задача № 6.3

Случайная величина Х задана плотностью вероятности:

Определить константу С , математическое ожидание, дисперсию, функцию распределения величины Х, а также вероятность ее попадания в интервал.

Отсюда константа :

Определим математическое ожидание СВ Х:

Определим дисперсию СВ Х :

Определим функцию распределения величины Х:

Ответ:

Задача № 7.15

Случайная величина Х распределена равномерно на интервале [a,b ]. Построить график случайной величины Y=  (X) и определить плотность вероятности g(y).

обратных функций не существует

Рисунок 3 – график функции

Так как случайная величина Х распределена равномерно на интервале , то её плотность вероятности равна:

Определим плотность вероятности величины :

Задача № 8.30

Двухмерный случайный вектор (Х, У ) равномерно распределен внутри выделенной жирными прямыми линиями на рисунок 4 области B. Двухмерная плотность вероятности f(x,y) одинакова для любой точки этой области B:

Вычислить коэффициент корреляции между величинами X и Y.

Таблица 3 – Исходные данные

Рисунок 4

Построим область B согласно координатам из таблицы 5 и рисунку 4.

Рисунок 5

Проанализируем рисунок 5: область B на промежутке ограничена слева прямой , справа , на промежутке ограничена слева прямой , справа -

Следовательно, совместная плотность вероятности примет вид:

Таким образом:

Проверим полученный результат геометрически. Объём тела, ограниченного поверхностью распределения В и плоскостью xOy равен 1, т.е:

Следовательно, константа рассчитана верно.

Вычислим математические ожидания:

Вычислим дисперсии:

Вычислим корреляционный момент:

Вычислим коэффициент корреляции между величинами X и Y:

Ответ:

Задача № 9

По выборке одномерной случайной величины:

Получить вариационный ряд;

Построить график эмпирической функции распределения F * (x ) ;

Построить гистограмму равноинтервальным способом;

Построить гистограмму равновероятностным способом;

Вычислить точечные оценки математического ожидания и дисперсии;

Вычислить интервальные оценки математического ожидания и дисперсии (γ = 0,95);

Выдвинуть гипотезу о законе распределения случайной величины и проверить ее при помощи критерия согласия  2 и критерия Колмогорова ( = 0,05).

Одномерная выборка:

Размер выборки

Решение

1. Получим вариационный ряд из исходного:

Построим гистограмму равноинтервальным способом (рисунок 7).

Для построения гистограммы составим интервальный статистический ряд, учитывая что длина у всех интервалов должна быть одинаковая.

Количество интервалов;

- ширина интервала;

Частота попадания СВ X в j-ый интервал;

Статистическая плотность в j-ом интервале.

Таблица 4 – Интервальный статистический ряд

f * (x)

Рисунок 7

Построим гистограмму равновероятностным способом (рисунок 8).

Для построения гистограммы составим интервальный статистический ряд, учитывая что частота попадания СВ X в в каждый j-ый интервал должна быть одинаковая (Таблица 5).

Таблица 5 – Интервальный статистический ряд

f * (x)

Рисунок 8

Вычислим точечные оценки математического ожидания и дисперсии:

Вычислим интервальные оценки математического ожидания и дисперсии (γ = 0,95):

H 0 – величина X распределена по экспоненциальному закону:

H 1 – величина X не распределена по экспоненциальному закону

Таким образом получаем полностью определенную гипотетическую функцию распределения:

Проверим гипотезу о нормальном законе по критерию Пирсона . Вычислим значение критерия на основе равноинтервального статистического ряда:

Теоретические вероятности попадания в интервалы вычислим по формуле:

Таблица 6 – Результаты расчётов

Проверим правильность вычислений :

Вычислим критерий Пирсона:

Определим число степеней свободы:

Выбираем критическое значения критерия Пирсона из таблицы для степени свободы и заданного уровня значимости :

Так как условие выполняется, то гипотеза H 0 об экспоненциальном законе распределения принимается (нет оснований ее отклонить).

8) Проверим гипотезу при помощи критерия Колмогорова. Для этого построим график гипотетической функции распределения в одной системе координат с эмпирической функцией (рисунок 6). В качестве опорных точек используем 10 значений из таблицы 6. По графику определим максимальное по модулю отклонение между функциями и :

Вычислим значение критерия Колмогорова:

Из таблицы Колмогорова по заданному уровню значимости выбираем критическое значение критерия:

Так как условие выполняется, гипотеза H­ 0 об экспоненциальном законе распределения принимается (нет оснований ее отклонить).

Дмитрий Житомирский, генеральный директор и основатель «АРТКОМ СПб»

Закон Мерфи: «Если есть вероятность того, что какая-нибудь неприятность может случиться, то она обязательно произойдет»

Мерфи был оптимистом. В жизни каждого бывают периоды, когда все удается, но не волнуйтесь, это скоро пройдет! Ведь по закону Мерфи образование отрицательного результата никоим образом не зависит от наших чаяний, следовательно, расхлебывать все это нам все равно придется. Каким образом? В данном случае условия задачи можно выбрать самостоятельно. Если к подобной проблеме относиться как к обычной практике — надо менять всю систему; расхлябанность персонала — искать новых сотрудников; мистика — значит идти к шаманам. Возьмем пример из ближайшего прошлого: все спутники, запущенные в космос с целью исследований, упали обратно на Землю. А ведь к таким важным событиям подготовка ведется годами. Логично, что задуматься об этом стоило, когда первые три спутника никуда не улетели. Но, ничего не предприняв, мы получили еще одну трагедию. Как к этому относиться? Искать технические проблемы или увеличивать финансирование космического приборостроения? Правильно: решать проблему комплексно, а значит, и искать технические недоработки, и выделять больше денег, и увольнять недобросовестных сотрудников, и ставить более сложные задачи — сразу. Однако, опять же исходя из закона Мерфи, даже это, возможно, не даст стопроцентного результата.

Вспомним хотя бы первое следствие закона Мерфи: Все не так легко, как кажется или Всякая работа требует больше времени, чем вы думаете.

Рождение новой идеи, как правило, всегда сопровождается мнимой очевидностью ее реализации. Достаточно только дать толчок — найти менеджера, добавить денег путем взятия кредита или раскрутить сайт в Интернете. Однако стоит все провернуть — оказывается, что ничего не работает. В своей эйфории мы упускаем что-то самое важное. С другой же стороны, как только мы начинаем задумываться о грядущих проблемах, моментально теряем «чувство полета», свое вдохновение — и все останавливается махом. Поэтому добиваться своего всегда следует будучи одержимым идеей собственного неоспоримого успеха, решая проблемы по мере их поступления, помня при этом, что одной лопаты может оказаться недостаточно даже для самой маленькой ямы, если именно в этом месте лежит булыжник. Ведь согласно уже второму следствию: Из всех возможных неприятностей произойдет именно та, ущерб от которой больше . А посему готовиться всегда следует к самому худшему. Конечно, начиная бизнес, надо верить в свои силы, но понимать, что это огромный риск. И каждый 20-й случай практически всегда заканчивается неудачей, ведь что-то приобретая, ты обязательно что-то теряешь. Важно не потерять все. Поэтому не надо начинать бизнес на последние деньги. Это очень рискованно. В любом случае нужно оставить на еду и коммунальные платежи, чтобы, когда все закончится, ты мог намазать хлеб маслом. Трагедии случаются всюду, и уж гораздо более серьезного масштаба, чем просто неудачный бизнес. Как этого избежать? Не расслабляться! Вовремя просыпаться по утрам и сразу включаться в работу. Избежать спонтанных неприятностей все равно не получится, но снизить уровень их проявления можно. Делай все что угодно, только не сиди на месте! Ведь третье следствие закона Мерфи гласит: Предоставленные сами себе события имеют тенденцию развиваться от плохого к худшему. Если ты перестал управлять событиями, на которые можешь воздействовать, тенденция к ухудшению не заставит себя долго ждать. Ты организовал бизнес, и кого бы ты ни нанимал, это твой бизнес, твоя идея. Если же ты от него отстранишься, всё молниеносно пустят по ветру. С другой стороны: Всякое решение плодит новые проблемы. Как только мы начинаем что-то делать, мы создаем нечто материальное, которое имеет свойство жить своей жизнью. А значит, как маленький ребенок, оно непременно внезапно станет взрослым и закурит, хотя все детство ты пытался ему объяснить, что курение — это вред. Решение здесь только по Тарасу Бульбе: «Я тебя породил, я тебя и убью». Порой смерть бизнеса лучше, чем все попытки его сохранения. И дело может заключаться отнюдь не только в тебе, но и в том, что конкуренты оказались серьезнее и проворнее. Сейчас мы наблюдаем полнейшее крушение компании Nokia, нечто подобное уже произошло с другими фирмами, занимающимися коммуникационным оборудованием. В один прекрасный момент они упустили, что корейские фирмы занялись этим вплотную, вложили много денег и сразу наладили производство новых продуктов. А те думали, что всю жизнь будут ездить на собственном бренде. Такого не бывает. Зазнались и получили должное. Сейчас Nokia наконец-то выпустила новые мобильные телефоны, однако специалисты утверждают, что уже слишком поздно. И даже низкая цена вместе с брендом не спасет компанию. Это был шаг назад, а не вперед. Подобных примеров можно привести достаточно много.

Следует рассмотреть и другую крайность — японскую Toyota с философией кайдзен, предполагающей непрерывное совершенствование процессов производства и управления. Является ли данная практика панацеей? Вероятнее всего, нет, ведь, как известно, лучшее — враг хорошего. Каждая новая запчасть автомобиля требует установки еще двух запчастей, которые будут ее контролировать. То же и в бизнесе. Совершенствование системы подразумевает ее бесконечный рост и увеличение количества средств на обслуживание. Чем больше корпорация, тем выше ее шансы на гибель. Именно поэтому в момент кризиса мы увидели, что первыми на дно пошли самые большие «титаники», те, кто считался нерушимым. Все потому, что самое могучее и совершенное уже несовершенно тем, что оно могучее. У всех нас до сих пор лежат бабушкины мясорубки и до сих пор работают, тогда как, отдавая дань техническому прогрессу, из-за бесконечных поломок нам постоянно приходится менять электрические комбайны. Выходит, чем меньше механизм, тем менее вероятным становится проявление законов Мерфи. Ведь если весь конвейер состоит из двух узбеков, таскающих песок из одного конца двора в другой, вероятность поломки такого конвейера снижается в сотни раз, нежели если бы те же функции выполняло несколько экскаваторов.

Законы Мерфи проявляются повсюду. Лишние болтики и винтики при сборке космического корабля? Конечно же да! Откуда — вопрос другой. Очевидно, что твое творение попало либо в руки Кулибина, либо в руки разгильдяя. Но будем объективными: второй вариант встречается чаще. Однако лишние запчасти остаются у обоих. И в этом основа закона Мерфи. Передавая план каждому следующему человеку, ты каждый раз теряешь часть накопленного капитала, ведь новый человек не сможет взять твою мысль в том виде, в котором она существует в твоей голове, как бы ты ни старался. Это уже не знания того человека, а твои, переданные ему. Он все равно услышал их по-своему, и реализовывать услышанное он тоже будет по-своему, отсюда лишние детали. Второй вариант — это Кулибины, намеренно нарушающие правила на свое усмотрение, из разряда: «Я ведь не буду делать то, что я не хочу». Чисто человеческий фактор. Правила, как известно, существуют, чтобы их нарушать, и если есть возможность, то это непременно произойдет. В любом случае такие поступки совершаются от протестности. И даже если ты понимаешь, что с вероятностью 300 % после своего поступка ты вылетишь с работы, ты все равно так поступишь, получив при этом невероятный кайф. Скандал будет не напрасным, а получить за дело — всегда огромное удовольствие. Пусть даже твоя ракета и упала, но как она летела… как красиво… как по-новому… Если же рассматривать бизнес, очевидно, что это конфликт жесткой организации и построения, ведь люди не могут работать как механизмы. Люди — это люди, и чем больше сотрудников у тебя работает, тем чаще это будет случаться. Молись, чтобы ты этого не замечал, но рано или поздно кто-то все равно войдет к тебе в кабинет и скажет, как устал от системы. По правде говоря, даже наказывать таких людей бесполезно, но надо. Для них любое наказание никогда не перекроет удовольствия, которое они получили во время самого действия. Однако, грамотно разработав тактику пиара в качестве плохого примера, ты сможешь сделать это неповадным для остальных, но только до тех пор, пока в системе опять не появится несогласный. И это непременно случится в очередной раз, послужив доказательством закона Мерфи. А посему сотрудники, занимающие руководящие должности, должны быть импульсивными разгильдяями, но в то же время ответственными и дисциплинированными, ведь именно руководители чаще всего сталкиваются с действием законов Мерфи, где без умения «взмыть над ситуацией» и проявить творческий подход выкрутиться без жертв не получится. Человек должен быть невероятно креативен, должен уметь найти самое нестандартное решение и сразу же осуществить, не упираясь и не углубляясь в сложности сложившейся ситуации, откинуть привычные решения сразу и предложить свой новаторский и наиболее эффективный подход. Зачастую организация подразумевает дисциплину, но абсолютно дисциплинированный человек — просто винтик. Поэтому, подбирая человека на руководящую должность, обращайте внимание не только на тех кандидатов, которые идеально прошли все ваши тесты, но и на тех, кто не прошел, но мыслит оригинальнее многих, ведь этому не учат в школе менеджмента, это дано от Бога.

Не доводите ситуацию до абсурда. Если вы чувствуете, что двигатель начал барахлить, то «понасилуйте» его еще недельку, но потом все равно обратитесь к мастеру. Не пытайтесь поставить телегу впереди паровоза. Если ситуация уже начала развиваться в невыгодном для вас направлении — придумайте не как резко остановить поезд, а как мягко сбросить обороты, чтобы остановка была максимально мягкой. Ведь резкая остановка, как правило, всегда приводит к краху и обвалу. И наконец, если «буря» достигла невероятного масштаба, имейте смелость отказаться от бизнеса, найти в себе силы продать бизнес не за половину и даже не за четверть, а за одну десятую всей стоимости, чтобы была возможность заняться чем-то другим, если здесь у вас ничего не получилось. Вы же творческий человек, у вас деньги в руках. А деньги — это не журавль в небе и даже не синица, это деньги. Возьмите и вложите их во что-нибудь другое! В случае же если вы будете бесконечно долго тянуть резину — останетесь вообще без всего. Законы Мерфи лишь подчеркивают, что сложные ситуации были, есть и будут. И способность человека выкручиваться из сложных ситуаций — это не подготовка в бизнес-школе, а исключительно креативность его собственного ума. Встречайте бурю улыбаясь!

Беседовала Анна Саяпина