우리가 보면 동전에는 양면, 숫자 및 그림이 있습니다. 공중에 10 번 던진 경우 이미지가 최상위 위치에있을 가능성은 얼마나됩니까? 숫자가 맨 위에 몇 번 표시됩니까? 이 개념은 우리가 기회로 알고있는 것입니다. 이 이벤트의 확률 값을 알아 보려면 배당률 공식이라는 것이 필요합니다.
과목 중 하나, 즉 수학에서 배당률을 공부할 때이 공식을 자주 사용합니다. 이 기회 공식을 잘 익히려면 아래 리뷰에주의를 기울여야합니다.
기회 공식 알아보기
확률은 해당 이벤트의 결과 가능성에 따라 임의의 이벤트가 발생할 확률을 아는 방법으로 정의 할 수 있습니다.
양면, 즉 숫자와 그림이있는 동전에 관한 이전 예제로 돌아갑니다. 숫자의 측면은 A, 그림은 B입니다. 공중에 10 번 던지면 정확한 결과를 알 수 없습니다. 이미지가 위에 나타날 확률 만 계산할 수 있습니다.
이러한 동전 던지기 활동을 무작위 실험이라고합니다. 이 실험을 여러 번 반복 할 수 있습니다. 이 일련의 여러 실험을 실험이라고합니다.
음, 배당률 공식에서 우리는 상대 빈도 , 샘플 룸 , 및 샘플 포인트.
상대 빈도
상대 빈도는 우리가 관찰 한 이벤트 수와 수행하는 많은 실험 간의 비율 값입니다. 우리가 한 실험을 바탕으로 공식을 얻을 수 있습니다.
앞서 설명한 예와 같이 동전 던지기를 10 번 시도하면 B면이 5 번 나타나므로 다음과 같은 상대 빈도 결과를 얻을 수 있습니다. 
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샘플 룸
샘플 공간은 실험에서 가능한 모든 실험 결과의 집합으로 정의 할 수 있습니다. 샘플 공간은 일반적으로 S로 표시됩니다.
A면과 B면이있는 동전 던지기 실험에서 샘플 공간은 S = {A, B}입니다. 동전 두 개를 던지면 다음 표에 샘플 공간을 쓸 수 있습니다.
| ㅏ | 비 | |
| ㅏ | (A) | (A, B) |
| 비 | (A, B) | (B, B) |
샘플 공간은 S = {(A, A), (A, B), (B, A), (B, B)}입니다.
B의 두 변을 포함하는 이벤트 A 1은 = {(B, B)}입니다.
B의 양면을 포함하지 않는 2 사건은 = {(A, A), (A, B), (B, A)}입니다.
샘플 포인트
글쎄, 이것은 여전히 샘플 룸과 관련이 있습니다. 샘플 포인트는 샘플 공간의 구성원입니다.
예를 들어 위의 예에서 샘플 공간 S = ((A, A), (A, B), (B, A), (B, B))에서 샘플 포인트는 (A, A), ( A, B), (B, A) 및 (B, B). 샘플 포인트 수는 n (S) = 4로 쓸 수 있습니다.
이 세 가지에 익숙하다면 수학적 확률 공식에 대해 더 많이 배울 수 있습니다.
사건의 확률 A.
발생 확률 A는 P (A)로 쓸 수 있습니다. 샘플 공간이 S = {1,2,3,4,5,6}이고 n (S)의 값이 6 인 주사위의 예를 들어 봅시다. 그러면 숫자가 1,2,3이 나타납니다. 이벤트 A = {1,2,3}의 값은 n (A) = 3입니다.
발생 확률 A는 다음 공식으로 나타낼 수 있습니다.
그래서
다양한 이벤트 기회
단일 발생 확률을 연구 한 후에는 다중 발생 확률을 알아야합니다. 다양한 기회는 다음과 같습니다.
1. 상호 이벤트
두 이벤트에 교차점이없는 경우 두 이벤트 A와 B는 서로 독립적이라고합니다. 이벤트 요소 A 중 어느 것도 이벤트 B의 요소가 아닌 경우 두 이벤트에는 교차가 없으며 그 반대의 경우도 마찬가지입니다. 독립 사건 확률의 공식은 다음과 같습니다.
P (A∪B) = P (A) + P (B)
2. 이벤트는 상호 배타적이지 않습니다.
이 이벤트는 독립 이벤트의 반대입니다. 이벤트 A와 이벤트 B 사이에 교차점이 있으므로 공식은 다음과 같이 작성할 수 있습니다.
P (A∪B) = P (A) + P (B)-P (A∩B)
3. 조건부 이벤트
이 조건부 이벤트는 이벤트 A가 이벤트 B의 출현에 영향을 줄 수 있거나 그 반대의 경우에 발생할 수 있습니다. 공식은 다음과 같이 작성할 수 있습니다.
발생 확률 B 조건부 A : P (A∩B) = P (A) × P (B | A)
발생 확률 A 조건부 B : P (A∩B) = P (B) × P (A | B)
4. 상호 이벤트
두 이벤트가 서로 영향을 미치지 않으면이 두 이벤트는 서로 독립적입니다. 독립 이벤트의 기회는 다음과 같이 공식화 할 수 있습니다.
P (A∩B) = P (A) × P (B)
이것이 배당률 공식에서 알아야 할 몇 가지 사항입니다. 이러한 것들은 기회 자료를 쉽게 이해하는 데 도움이 될 것입니다. 이에 대해 궁금한 점이 있으면 댓글란에 적어주세요. 잊지 마세요 공유 예.
