Skip to main content
LibreTexts - Ukrayinska

4.1: Емпірична ймовірність

Одна історія про те, як була розроблена теорія ймовірності, полягає в тому, що гравець хотів знати, коли робити ставки більше, а коли робити ставки менше. Він поговорив з парою своїх друзів, які виявилися математиками. Їх імена були П'єр де Ферма і Блез Паскаль. З тих пір багато інших математиків працювали над розробкою теорії ймовірностей.

Розуміння ймовірностей важливо в житті. Приклади приземлених питань, на які ймовірність може відповісти за вас, - це якщо вам потрібно носити парасольку або носити важке пальто в даний день. Більш важливі питання, з якими ймовірність може допомогти, - це ваші шанси на те, що автомобіль, який ви купуєте, потребуватиме більшого обслуговування, ваші шанси на проходження класу, ваші шанси на перемогу в лотереї, ваші шанси опинитися в автомобільній аварії та шанси, що США будуть атаковані терористами. Більшість людей не дуже добре розуміють ймовірність, тому вони турбуються про нападу терориста, але не про те, щоб опинитися в автомобільній аварії. Імовірність опинитися в теракті набагато менша, ніж ймовірність опинитися в автомобільній аварії, тому насправді було б більше сенсу турбуватися про водіння. Крім того, шанс виграти лотерею дуже малий, але багато людей витратять гроші на лотерейні квитки. Проте, якби замість цього вони заощадили гроші, які вони витрачають на лотерею, у них було б більше грошей. Взагалі, події, які мають низьку ймовірність (менше 5%), навряд чи відбудуться. Тоді як якщо подія має високу ймовірність трапитися (понад 80%), то є велика ймовірність того, що подія відбудеться. У цій главі буде представлена частина теорії, яка вам потрібна, щоб допомогти визначити, чи може статися подія чи ні.

Для початку потрібні деякі визначення.

Визначення4.1.1

Експеримент: діяльність, яка має конкретний результат, який може статися, але невідомо, які результати будуть відбуватися.

Визначення4.1.2

Підсумки: результат експерименту.

Визначення4.1.3

Подія: набір певних результатів експерименту, який ви хочете мати.

Визначення4.1.4

Sample Space: збір всіх можливих результатів експерименту. Зазвичай позначається як СС.

Визначення4.1.5

Простір подій: сукупність результатів, які складають подію. Символ зазвичай є великою літерою.

Почніть з експерименту. Припустимо, що експеримент котить плашку. Простір вибірки {1, 2, 3, 4, 5, 6}. Подія, яку ви хочете отримати 6, а простір подій - {6}. Для цього 10 разів скачайте плашку. Коли ви робите це, ви отримуєте 6 два рази. Виходячи з цього експерименту, ймовірність отримання 6 дорівнює 2 з 10 або 1/5. Щоб отримати більшу точність, повторіть експеримент більше разів. Найпростіше помістити це в таблицю, де n представляє кількість повторень експерименту. Коли ви ставите кількість знайдених 6s за кількість разів, коли ви повторюєте експеримент, це відносна частота.

п Кількість 6s Відносна частота
10 2 0.2
50 6 0,12
100 18 0,18
500 81 0.162
1000 163 0.163
Таблиця4.1.1: Випробування для експерименту Die

Зверніть увагу, що як n збільшився, відносна частота, здається, наближається до числа. Схоже, він наближається до 0.163. Можна сказати, що ймовірність отримання 6 дорівнює приблизно 0,163. Якщо ви хочете більшої точності, то збільште п ще більше.

Ці ймовірності називаються експериментальними ймовірностями, оскільки вони виявляються фактично проведенням експерименту. Вони виходять з відносних частот і дають наближення істинної ймовірності. Приблизна ймовірність події A, P (A), дорівнює

Визначення4.1.6

Експериментальні ймовірності

P(A)= number of times A occurs  number of times the experiment was repeated 

Для випадку отримання 6, ймовірність буде1631000=0.163.

Ви повинні робити експериментальні ймовірності, коли неможливо обчислити ймовірності за допомогою інших засобів. Прикладом є, якщо ви хочете знайти ймовірність того, що сім'я має 5 дітей, вам доведеться насправді подивитися на багато сімей і порахувати, скільки має 5 дітей. Тоді можна було б обчислити ймовірність. Інший приклад - якщо ви хочете з'ясувати, чи справедливий штамп. Вам доведеться багато разів котити плашку і порахувати, як часто кожна сторона виходить. Переконайтеся, що ви повторюєте експеримент багато разів, тому що в іншому випадку ви не зможете оцінити справжню ймовірність. Це пов'язано з законом великих чисел.

Визначення4.1.7

Закон великих чисел: при збільшенні n відносна частота прагне до фактичного значення ймовірності.

Примітка

Ймовірність, відносна частота, відсоток та пропорція - це різні слова для одного поняття. Також ймовірності можуть бути вказані у відсотках, десяткових знаках або дробах.

Домашнє завдання

Вправа4.1.1

  1. Приклад4.1.2 містить кількість M&M кожного кольору, які були знайдені в корпусі (Madison, 2013). Знайдіть ймовірність вибору кожного кольору на основі цього експерименту.
    Синій Коричневий Зелений Помаранчевий Червоний Жовтий Всього
    481 371 483 544 372 369 2620
    Таблиця4.1.2: Розподіл M & M
  2. Eyeglassomatic виробляє окуляри для різних роздрібних продавців. Вони тестують, щоб побачити, скільки дефектних лінз вони зробили за період часу з 1 січня по 31 березня. Приклад4.1.3 дає дефект і кількість дефектів. Знайдіть ймовірність кожного типу дефекту на основі цих даних.
    Тип дефекту Кількість дефектів
    Подряпини 5865
    Права форма - маленька 4613
    пластівчастий 1992
    Неправильна вісь 1838
    Фаска неправильна 1596
    Набряклість, тріщини 1546
    Неправильна форма 1485
    Неправильний ПД 1398
    Плями і бульбашки 1371
    Неправильна висота 1130
    Правильна форма - велика 1105
    Загублені в лабораторії 976
    Плями/міхур - стажер 976
    Таблиця4.1.3: Кількість дефектних лінз
  3. В Австралії в 1995 році з 2907 корінних жителів у в'язниці 17 з них померли. У тому ж році з 14501 некорінних жителів у в'язниці 42 з них померли («Смерть аборигенів», 2013). Знайдіть ймовірність того, що корінна людина помирає у в'язниці і ймовірність того, що некорінна людина помирає у в'язниці. Порівняйте ці цифри і обговоріть, що можуть означати цифри.
  4. Проект, проведений Федеральним управлінням безпеки дорожнього руху Австралії, задав людям багато питань щодо їхніх автомобілів. Одне питання полягало в тому, що людина вибирає даний автомобіль, і ці дані наведені в прикладі4.1.4 («Автомобільні переваги», 2013). Знайдіть ймовірність того, що людина вибере автомобіль по кожній з наведених причин.
    Безпека Надійність Вартість Продуктивність Комфорт Виглядає
    84 62 46 34 47 27
    Таблиця4.1.4: Причина вибору автомобіля
Відповідь

1. Р (синій) = 0,184, Р (брів) = 0,142, Р (зелений) = 0,184, Р (помаранчевий) = 0,208, Р (червоний) = 0,142, Р (жовтий) = 0,141

3. P (корінна особа вмирає) = 0,0058, P (некорінна особа помирає) = 0,0029, див. Рішення