рефераты конспекты курсовые дипломные лекции шпоры

Реферат Курсовая Конспект

Применение формул комбинаторики при решении задач по теории вероятности.

Применение формул комбинаторики при решении задач по теории вероятности. - раздел Социология, Классическое определение вероятности Пример 1. В Записанном Номере Телефона Оказались Стёртыми Дв...

Пример 1. В записанном номере телефона оказались стёртыми две последние цифры, но абонент помнит, что они различные. Найти вероятность того, что набирая номер наугад, он попадёт к нужному лицу?

Решение.

Пространством элементарных событий в этой задаче будет множество W={(0,1),(0,2),…,(8,9)} всевозможных упорядоченных пар различных цифр. Число таких пар, очевидно, равно числу размещений без повторений из 10 по 2 ½W½, поскольку всего цифр n=10 штук, а k=2. Пусть A есть случайное событие, состоящее в том, что абонент набрал нужный номер. Очевидно, что A состоит из какой-то одной пары (m,n), где m и n различные цифры, то есть A есть элементарное событие. Следовательно ½A½=1. А поскольку по условию все исходы равновозможны, то из формулы (3), найдём . (Из 90 равновозможных исходов событию A благоприятствует только одно).

Пример 2. Найти вероятность того, что при случайном выборе четырёх букв из слова “история” будут получены буквы, из которых можно составить слово “сито”.

Первое решение.

Общее число равновозможных исходов (то есть различных выборов 4-х букв данного слова) равно числу сочетаний 4 букв из 7 букв, составляющих слово “история”, то есть

.

Так как буквы “с” “т” и “о” в слове “история” могут быть выбраны одним способом, а буква “и” - двумя способами, то число благоприятных исходов равно 1×1×1×2=2. Следовательно, искомая вероятность .

Второе решение.

В этом примере пространство элементарных событий W={(т,я,и,и),(р,о,с,т),…} состоит из всевозможных четвёрок букв из слова “история” и порядок следования букв в четвёрках роли не играет. Поэтому ½W½=. Из этих четвёрок только две могут составить слово “сито”, поскольку буква “и” в слове “история” встречается два раза. Пусть A есть случайное событие, состоящее в получении слова “сито”. Тогда ½A½=2, поскольку A={(с,и,т,о), (с,и,т,о)} (буквы “и” -разные).А так как все четвёрки равновероятны, то .

Известно, что теория вероятностей родилась в XVII веке, когда такие учёные, как Б. Паскаль, П. Ферма и Х. Гюйгенс, впервые стали подсчитывать вероятность появления различных комбинаций в азартных играх, таких как игра в кости и в карты. Рассмотрим пример из игры в “покер”.

Пример 3. Игра в “покер”. В колоде 52 карты от 2 до туза, четырёх мастей. Каждому игроку сдаётся 5 карт. Найти вероятность того, что данный игрок получит “три + два”, то есть “три дамы и два туза”, или “три семёрки и два короля”, или “три двойки и две девятки” и т. д.

 

 

Решение.

Пять карт из 52 можно выбрать способами. Три карты из 4-х одинаковых (4 туза, 4 короля, и т. д.) можно выбрать способами. Всего имеется 13 четвёрок. Поэтому различные тройки можно выбрать 4×13 способами. Если тройка выбрана, то осталось 12 четвёрок. В каждой четвёрке две карты можно выбрать способами. Поэтому различные двойки можно выбрать 6×12 способами. Таким образом, различные комбинации “3+2” можно получить 4×13×6×12 различными способами. Поэтому искомая вероятность равна .

 

– Конец работы –

Эта тема принадлежит разделу:

Классическое определение вероятности

Классическое определение вероятности... Основные понятия... В жизни часто встречаются ситуации когда результат проводимого опыта испытания наблюдения нельзя предсказать...

Если Вам нужно дополнительный материал на эту тему, или Вы не нашли то, что искали, рекомендуем воспользоваться поиском по нашей базе работ: Применение формул комбинаторики при решении задач по теории вероятности.

Что будем делать с полученным материалом:

Если этот материал оказался полезным ля Вас, Вы можете сохранить его на свою страничку в социальных сетях:

Все темы данного раздела:

Предметом теории вероятностей является изучение закономерностей, присущих массовым случайным событиям.
Пример такой закономерности дает опыт с бросанием игрального кубика, на гранях которого написаны числа от 1 до 6. Исход каждого отдельного бросания является случайным. Однако средний резуль

A и W соответственно.
Пример 9. Найти вероятность того, что при бросании двух игральных кубиков выпадает в сумме не более 10 очков. При рассмотрении примера 8 мы доказали, что ½W½

Свойства вероятности.
Из классического определения 11 вероятности вытекают следующие ёё свойства: 1) Вероятность любого события A удовлетворяет неравенству: 0£P(A)£1. Действительно, так как

Статистическое определение вероятности.
Пусть A есть случайное событие, которое может наступить в данном опыте. Напомним, что мы рассматриваем опыты, удовлетворяющие условиям а),б) пункта 2. Предположим, что после повторения опы

Формулы комбинаторики.
Комбинаторика - это раздел математики, основной задачей которой является подсчёт числа вариантов, возникающих в той или иной ситуации. При решении задач с использованием класси

Общие определения вероятности. Аксиомы А.Н. Колмогорова. Алгебра событий.
  В предыдущем параграфе мы рассмотрели классическое определение вероятности для случая, когда пространство элементарных событий

Аксиомы, задающие вероятность.
Пусть есть алгебра событий, определенная в пункте 1. Определение. Вероятнос

Условная вероятность. Независимые события.
Пусть и

Формула полной вероятности и Байеса.
Пусть - пространство элементарных событий с алгеброй случайных событий

Последовательность независимых испытаний.
Пусть A есть некоторое случайное событие по отношению к некоторому опыту σ. Обозначим

Определение случайной величины.
Понятие случайной величины является одним из основных понятий теории вероятностей. Приведем сначала нестрогое определение случайной величины (точнее, не определение, а описание случайной величины).

Дискретные случайные величины.
  Определение. Случайная величина X называется дискретной, если она принимает конечное или счетное число значений.   Пусть X – ди

Характеристики случайных величин.
Определение.Математическим ожиданием дискретной случайной величины X с законом распределения (2) называется величина M[X] = p1x

Нормально распределенные случайные величины.
Пусть X случайная величина на пространстве элементарных событий с алгеброй случайных событий

Непрерывная случайная величина.
Определение. Случайная величина X называется непрерывной, если ее функция распределения

Равномерное распределение на отрезке.
Определение.Случайная величина X называется равномерно распределенной на отрезке

Математическое ожидание и дисперсия.
Определение.Пусть X непрерывная случайная величина, имеющая плотность вероятности

Нормированные случайные величины.
Определение.Случайная величина X называется нормированной, если и

На основе опытных данных.
Предположим, что изучается некоторая случайная величина X. С этой целью производится ряд независимых испытаний, в каждом из которых величина X принимает то или иное значение. Совокупн

Хотите получать на электронную почту самые свежие новости?
Education Insider Sample
Подпишитесь на Нашу рассылку
Наша политика приватности обеспечивает 100% безопасность и анонимность Ваших E-Mail
Реклама
Соответствующий теме материал
  • Похожее
  • Популярное
  • Облако тегов
  • Здесь
  • Временно
  • Пусто
Теги