中文 繁体中文 English Русский язык Deutsch Français Español Português Italiano بالعربية Türkçe 日本語 한국어 ภาษาไทย Tiếng Việt

Olasılık hesaplayıcısı

iki olayın olasılığı

İki bağımsız olayın birleşimini, kesişimini ve diğer olasılıkları bulun

A'nın şansı P (Aşağılık Kurşun)
B olasılığı P(B) kurşun

iki olay için olasılık çözücüsü

İki bağımsız olayın geri kalan olasılığını hesaplamak için aşağıda herhangi bir iki değer girin

A'nın şansı P (Aşağılık Kurşun)
B olasılığı P(B) kurşun
olasılığını ortaya çıkarıyor P (A) kurşun
B'nin olmamasının olasılığı P (B) kurşun
A ve B'nin aynı anda gerçekleşmesinin olasılığı P (A-B-kurşun-kurşun-kurşun-kurşun-kurşun-kurşun-kurşun-kurşun-kurşun-kurşun-kurşun)
A veya B ya da her ikisinin de olasılığı P. Kurşun
A veya B olasılığının aynı anda gerçekleşmesinin olasılığını ortadan kaldırır & A & Delta B, eşyalarınızı alın
A ve B'nin olmamasının olasılığı P (A − B)'kurşun

bir dizi bağımsız olay olasılığı

	kullanılabilirlik özelliği	Sayıyı tekrarla
Incident ATR
Händelse BTR

normal dağılımın olasılığı

Aşağıdaki hesaplayıcıyı kullanarak yüzey toplamını hesaplayın -PTR normal dağılımları ve inanılmaz dereceleri olan

Ortalama: ()
Standart sapıklık (sigma)
Vänster (LTR)-BTRÖldür onu		Negatif sonsuzluk için-inf kullanın
Höger marginal (RTR)-BTRÖldür onu		Pozitif sonsuzluk için Infant'ı kullanın

Önemli bir şey

Standart sapma hesaplayıcısı Öyle mi Örnek miktarı hesaplayıcısı Öyle mi istatistik hesaplayıcısı

iki olayın olasılığı

Olasılık olasılığın ölçüsüdür 0 ile 1 arasında bir sayı olarak ölçülür, 1 belirsizliği belirtir, 0 olayın gerçekleşmeyeceğini belirtir Böylece olay ne kadar yüksek olasılıkla gerçekleşir, o kadar büyük olasılıkla gerçekleşir Genel olarak, beklenen sonuçların sayısı sayısal olarak sonuçların toplamına bölünmüş olarak tanımlanabilir Bu olayların bağımsız, karşılıklı ya da koşullu olduğu gibi etkilenmiştir Sağlanan hesaplayıcı, A veya B olayının olmamasının olasılığını, A olayının ve/ veya B olayının birbirini dışlamadığında gerçekleşmesinin olasılı

A ve B'nin tamamlaması

belirli bir olasılık -Atrgösterilmesi için P (Aşağılık Kurşun)zaman, tamamlamaları hesaplamak kolaydır veya P (Aşağılık Kurşun) Bu hiçbir zaman olmayacak P (A) kurşunÖzür dilerim Örneğin, eğer şehir dışına çıkarsanız P (a) = 0,655 Bob'un ödevlerini yapmaması olasılığını temsil ediyor ve öğretmeni Sally Bob'un ödevlerini yapma ihtimalini şu şekilde tahmin ediyor

p (a’) = 1-p (a) = 1-0.65 = 0.355

Bu durumda Bob'un işini bitirme ihtimali% 35 Herhangi bir şey P (B) kurşun hesaplamaları aynı şekilde yapılıyor Meyve gibi P (a) = 0,655 Aynı şeyi yapmak zorunda değiliz 0.355 mive aynı şekilde olabilir 0.303 ya da diğer rakamlar

A ile B arasındaki karışım

Olayların toplanması -Atr Ve mi -BTRve şöyle yazın P (A-B-kurşun-kurşun-kurşun-kurşun-kurşun-kurşun-kurşun-kurşun-kurşun-kurşun-kurşun) Ya da basın p(A ve B) kurşunlarınızı çıkarın en az iki olayın ortak olasılığıdır, aşağıda gösterildiği gibi Aşağıdaki koşullar altında -Atr Ve mi -BTR karşılıklı dışlanma olaylarıdır P (A − B) = 0Özür dilerim Zarda bir kaydırmada 4 ve 6 atma olasılığını göz önünde bulundurun Bu imkansız Böylece bu olaylar birbirlerini dışladıklarını düşünüyorlar Hesaplama mı P (A-B-kurşun-kurşun-kurşun-kurşun-kurşun-kurşun-kurşun-kurşun-kurşun-kurşun-kurşun) Eğer olay bağımsız olsaydı, bu çok basit olurdu Bu durumda, olayların olasılığı -Atr Ve mi -BTR çoğaltılmıştır İki bağımsız zar atma ihtimalini hesaplamak için

Sağlanan hesap makinesi olasılığın bağımsızlığını göz önünde bulundurur Olaylar birbirine bağımlı olduğunda, hesaplama olasılığı biraz daha karmaşıktır ve koşullu olasılığın veya olay30 -Atr Bu olayı göz önünde bulundurursak -BTR bir şekilde çalıştığını düşünüyorum p(A|B)Özür dilerim Örneğin, bir torba 10 misket, 7 tanesi siyah, 3 tanesi de mavi Eğer mavi misket yerine çıkarılırsa, siyah misket çekme olasılığını hesaplar

mavi misketleri çizme ihtimali

p(A)= 3/10

Siyah mermer çizme olasılığı

p(B)= 7/10

Mavi bir misket çizdiğinizi ve siyah bir misket çizdiğinizi düşünün

p(B|A)= 7/9

Gördüğünüz gibi, siyah ya da mavi misket çizme olasılığı, değiştirilmemiş herhangi bir olay tarafından etkileniyor Yani, eğer biri çantasından mavi bir misket çıkarma ihtimalini belirlemek istiyorsa

Yukarıda hesaplanan olasılıkları kullanarak mavi ve siyah mermer olasılıklarını çizme olasılığı

p (a − b) = p (a) = p (b|a) = (3/ 10) = 0.2333

A ve B'nin birleşimi

olasılıkların birleştirilmesi olasılığın -Abdul, aşağıdaki resimde gösterildiği gibi, herhangi bir olayın gerçekleştiği koşulları içerir Dikkat edin -Abdul Aynı zamanda yazılabilir p(A veya B)Özür dilerim Bu durumda" dahil" veya" bırakıcı kullanıldı Bu da demek oluyor ki union'da en az bir koşul doğru olmasına rağmen, tüm koşullar aynı anda gerçek olabilir Olayların birleşmesi iki şekilde gerçekleşir Bu olaylar ya birbirlerini dışladılar ya da birbirlerini dışladılar Olaylar birbirini dışladığında, olasılıkların hesaplanması daha basit

Karşılıklı dışlama olaylarının temel örneklerinden biri zar atışıdır -Atr Çift sayı atma olasılığı -BTR Tek sayı atma olasılığı Bu durumda, olaylar birbirlerini dışlamaktadır, çünkü bir sayı hem çift hem de tek sayı olamaz -Abdul Öyle olacak 3/6 + 3/6 = 1Çünkü standart zarlar sadece tek ve çift sayılardır

Üstteki hesaplayıcı başka bir durumu hesaplar -Atr Ve mi -BTR birbirlerini dışlamazlar Böyle bir durumda

P (A U B) = P (A) + P (B)-P (A − B) Doğru

Bir kez daha zar atma örneğini kullanarak, çift veya üçünün katlarını atma olasılığını belirleyin Burası zarın altı değeri tarafından gösterilir

	S = {1 1,2,3,4,5,6}
Çift sayılı olasılıklar	p (a) = {2,4,6} = 3/ 6
3'ün katları	p (b) = {3,6} = 2/ 6
A ve B'nin kesiştiği nokta	P (a − b) = {6} = 1/ 6
	p(A U B)= 3/6+2/6-1/6 = 2/3

A ve B arasındaki farklılıklar veya hesaplamalar

Hesaplayıcının başka bir olasılığı da p(A veya B) kurşunaşağıda gösterildiği gibi Farklı veya farklı işlemler A veya B olarak tanımlanır ancak aynı anda gerçekleşmez Denklem şöyledir

Örneğin, bugün Cadılar Bayramı olduğunu düşünün, evin dışında iki varil şeker var Şeker ya da şaka yapan herkesin sadece bir Snickers ya da Reese alacağına ısrar eden birden fazla neon ışığı şeker kovasının etrafına yerleştirildi Ancak, her çocuk neon ışıklarını takip edemez Reese'in seçilmiş olabileceğini varsayalım P (a) = 0,655ya da Snickers'ı seçin p(B)= 0.349Ve bir tane P (pek mümkün değil) = 0.001 Bir çocuk potansiyel çürüme zararlarını göz önünde bulundurursa, bir Snickers veya Reese'i seçme olasılığını hesaplayın ama ikisini de seçemezsiniz

0.65 + 0.349-2 × 0.65 × 0.349 = 0.999-0.4537 = 0.54533

Dolayısıyla, Snickers veya Reese'i seçme ihtimali% 54.53 ama her ikisini de seçemezsiniz

Normal Dağıtım

Normal dağılım veya Gauss dağılımı şu işlevlerin sürekli olasılık dağılımını izler

-Nerede & Mutr ortalama ve Öyle mi² Bu bir varians Dikkat edin Standart sapma Genellikle şöyle anlatılır Öyle miÖzür dilerim Ayrıca, özel koşullar altında & mu= 0 Ve mi Sigma = 1Bu dağılım standart normal dağılım bölümü olarak adlandırılır Yukarıdaki resim hesap makinesiyle birlikte normal dağılım eğrisidir

Normal dağılım genellikle ortalama çevresinde toplanmaya eğilimli herhangi bir değişkeni tanımlamak ve yaklaştırmak için kullanılır (örneğin, üniversite çocuklar Yukarıdaki Normal Dağıtma hesaplayıcısını kullanarak, normal dağılımın iki verilen değer arasında bulunan olayların olasılı -PTR Yukarıdaki resimde) Örneğin, üniversitede bir erkeğin uzunluğu 5-6 metre arasında Bir şeyler yapmak mı? Hayır, hayır, hayır, hayır, hayır, hayır, hayır -PTR Yukarıdaki resimde gösterildiği gibi, verilen ortalamayı çıkarıp standart sapıklığa bölünerek iki beklentiyi Z puanı olarak standartlaştırır ve Z tablosunu kullanarak Z Örneğin, bir üniversite öğrencisinin 60 inç ile 72 inç arasında uzunluk olasılığını araştırmak istiyorsanız, ortalama boyun 68 inç ve standart sapması 4 inç olan 60 ve 72 inç

Düşün bakalım & Mutr = 68 = Öyle mi = 4 R
60-68/ 4-8-2
(72-68)/4 = 4/4 = 1

Yukarıdaki resimde, normal dağılımın ilgi alanlarını gösteriyor Grafiğin gölge alanlarının temsil ettiği olasılığı belirlemek için sayfanın altındaki standart normal Z tablosunu kullanın Normal Z tablosunun farklı türlerinin farklı olduğunu unutmayın Aşağıdaki tabloda, 0 ile Z arasındaki istatistikler verilmiştir; 0, standart normal dağılımın ortalamasıdır Ayrıca, gerekli olasılıkları hesaplamak için ilgili değerleri çıkartarak Z'nin sol veya sağ olasılıklarını sağlayan Z tablosu

Bu örnekte 0 ile 2 arasındaki değerlerin olasılığın30 Tartıştığınız değer 2.0 olduğundan, 2 satırı 0 sütunlarına hizalayarak ve içindeki değerleri okuyarak tabloyu çalıştırdığ305 Bunun yerine, 2.11 değeri tartışılırsa, 2.1 satırı 0.01 sütunuyla eşleşir ve değer 0.48257 böyle olur Ayrıca, tablodaki gerçek değer-2 olsa bile, tablonun yalnızca pozitif bir tutucu sağladığını unutmayın Normal dağılım simetrik olduğundan, yalnızca kaydırma önemlidir; 0-2 veya 0-2 arasındaki kaydırmalar aynıdır ve eğrinin altında aynı alana sahiptir Bu nedenle, 0 ile 2 arasında düşme olasılığı 0.47725 0 ile 1 arasında olasılık 0.34134 İhtiyaç duyduğunuz alan-2 ile 1 arasında olduğundan, olasılık artışı yaklaşık% 81,859 çıkar Örneğe geri dönelim, bu durumda, belirli bir üniversite çocuğunun uzunluğu 60 ile 72 inç arasında% 81.859 çıkış olasılığı anlamına gelir

Hesaplayıcılar aynı zamanda inanılmaz dereceler sağlar Lütfen bakın Ölçek Ölçeği Hesaplayıcısı Güvenilirlik aralıkları ve düzeyleri hakkında daha ayrıntılı bir açıklama Kısacası, güven aralığı, tek bir değer değeri değil, bir parametre aralığını sağlayan genel parametreyi tahmin etmenin bir yoludur Güvenilirlik aralığı her zaman güvenilirlik seviyesiyle sınırlıdır, genellikle yüzde 95 gibi Bu, güvenilirliği tahmin eden bir ölçüdür

	Arayın bakalım