EssayAI
Блог
Блог

Как вычислить вероятность события: разбор задачи

Запрос

Дано: в урне 15 шаров, из них 6 белых, 5 чёрных и 4 красных. Найти: вероятность того, что наудачу вынутый шар белый; что он белый или чёрный; что при двух извлечениях с возвратом оба шара белые.

Шары различаются только цветом, значит все исходы равновозможны и работает классическое определение вероятности P(A)=m/nP(A) = m/n. Дальше подключаются две теоремы: сложение для несовместных событий и умножение для независимых. Ответ: P(A)=0,4P(A) = 0{,}4, P(A+B)≈0,733P(A + B) \approx 0{,}733, P(C)=0,16P(C) = 0{,}16. Калькулятор сверху пересчитывает эти и ещё две вероятности под любой состав урны, а ниже идёт решение по шагам.

Решение по шагам

Дано. Состав урны:

ЦветБелыеЧёрныеКрасныеВсего
Число шаров65415

Найти: P(A)P(A) - вынут белый шар; P(A+B)P(A + B) - вынут белый или чёрный; P(C)P(C) - при двух извлечениях с возвратом оба шара белые.

Шаг 1. Общее число исходов. Опыт состоит в том, что из урны наудачу вынимают один шар. Исходом считается конкретный вытащенный шар, поэтому исходов ровно столько, сколько шаров:

n=6+5+4=15.n = 6 + 5 + 4 = 15.

Эти 15 исходов равновозможны, попарно несовместны (за одно извлечение вынимают только один шар) и образуют полную группу - ровно те три условия, при которых классическая формула вообще применима.

Шаг 2. Вероятность белого шара. Событию AA благоприятны те исходы, в которых вынутый шар белый; их m=6m = 6:

P(A)=mn=615=25=0,4.P(A) = \frac{m}{n} = \frac{6}{15} = \frac{2}{5} = 0{,}4.

Значит, белый шар появляется в 40 случаях из 100. Заодно видно основное свойство: 0≤P(A)≤10 \le P(A) \le 1, а вероятность противоположного события Aˉ\bar{A} (шар не белый) равна 1−0,4=0,61 - 0{,}4 = 0{,}6.

Шаг 3. Белый или чёрный: теорема сложения. Обозначим через BB появление чёрного шара. События AA и BB несовместны: один шар не может быть одновременно белым и чёрным, поэтому вероятности просто складываются:

P(A+B)=P(A)+P(B)=615+515=1115≈0,733.P(A + B) = P(A) + P(B) = \frac{6}{15} + \frac{5}{15} = \frac{11}{15} \approx 0{,}733.

Тот же ответ даёт короткий путь через противоположное событие: «не белый и не чёрный» означает «красный», красных шаров четыре, поэтому P(A+B)=1−415=1115P(A + B) = 1 - \frac{4}{15} = \frac{11}{15}. Совпадение двух способов - бесплатная проверка арифметики.

Шаг 4. Два белых подряд с возвратом: теорема умножения. После первого извлечения шар возвращают в урну и шары перемешивают, состав не меняется, и второе извлечение ничего не знает о первом. События независимы, значит вероятности перемножаются:

P(C)=P(A)⋅P(A)=615⋅615=25⋅25=425=0,16.P(C) = P(A) \cdot P(A) = \frac{6}{15} \cdot \frac{6}{15} = \frac{2}{5} \cdot \frac{2}{5} = \frac{4}{25} = 0{,}16.

Ответ: P(A)=615=0,4P(A) = \frac{6}{15} = 0{,}4; P(A+B)=1115≈0,733P(A + B) = \frac{11}{15} \approx 0{,}733; P(C)=425=0,16P(C) = \frac{4}{25} = 0{,}16.

Формула и откуда она берётся

Классическое определение вероятности выглядит так:

P(A)=mn,P(A) = \frac{m}{n},

где nn - общее число элементарных исходов опыта, а mm - число исходов, благоприятствующих событию AA. Формула не постулат, а следствие трёх требований к схеме опыта: исходов конечное число, они попарно несовместны и равновозможны. Если каждому из nn исходов приписать одинаковую вероятность 1/n1/n, то вероятность события складывается из mm одинаковых слагаемых и получается m/nm/n.

Отсюда сразу три свойства, которыми удобно себя проверять. Вероятность достоверного события равна единице: ему благоприятны все исходы, m=nm = n. Вероятность невозможного события равна нулю: m=0m = 0. Любая вероятность лежит между нулём и единицей, поэтому ответ вида 1,2 или −0,3-0{,}3 означает ошибку в подсчёте, а не редкий случай.

Главная работа при решении задачи приходится не на деление, а на подсчёт mm и nn. Ошибиться проще всего именно здесь: достаточно неправильно описать, что считается элементарным исходом, и обе величины поедут. Полезное правило: сначала словами сформулируй, что такое один исход в твоём опыте, и только потом считай.

Сложение и умножение: какое правило когда включать

Сложение отвечает на вопрос «или», умножение - на вопрос «и». Но у обоих правил есть условие применимости, и именно его чаще всего игнорируют.

Складывать вероятности напрямую можно только для несовместных событий, которые не могут произойти вместе. В нашей задаче белый и чёрный шар несовместны, поэтому P(A+B)=P(A)+P(B)P(A + B) = P(A) + P(B). Если события совместны (например, «студент сдал математику» и «студент сдал физику»), то из суммы нужно вычесть вероятность их пересечения, иначе общая часть учтётся дважды; подробный разбор этого случая есть в статье про вероятность суммы совместных событий.

Перемножать вероятности напрямую можно только для независимых событий. Извлечение с возвратом даёт независимость: урна возвращается в исходное состояние. Если же шар не возвращают, второе извлечение зависит от первого, и работает общая теорема умножения P(AB)=P(A)⋅P(B∣A)P(AB) = P(A) \cdot P(B \mid A), где второй множитель - условная вероятность второго события при условии, что первое уже произошло.

Тот же опыт без возврата и событие «хотя бы один»

Изменим условие: два шара вынимают подряд и первый не возвращают. Тогда перед вторым извлечением в урне остаётся 14 шаров, из них 5 белых:

P(Cб/в)=615⋅514=30210=17≈0,143.P(C_{\text{б/в}}) = \frac{6}{15} \cdot \frac{5}{14} = \frac{30}{210} = \frac{1}{7} \approx 0{,}143.

Вероятность заметно ниже, чем 0,16 с возвратом, и это логично: один белый шар уже ушёл из урны. Тот же результат получается комбинаторно, если считать исходами неупорядоченные пары шаров, - этот способ разобран в статье про вероятность через сочетания, здесь он не нужен, потому что теорема умножения короче.

Отдельно стоит разобрать формулировку «хотя бы один». Пусть шары вынимают дважды с возвратом; найдём вероятность того, что хотя бы один из них белый. Прямой перебор потребовал бы сложить три случая (белый только первый, только второй, оба), поэтому переходят к противоположному событию «ни одного белого»:

P=1−(915)2=1−81225=144225=0,64.P = 1 - \left(\frac{9}{15}\right)^2 = 1 - \frac{81}{225} = \frac{144}{225} = 0{,}64.

Приём с противоположным событием экономит время почти во всех задачах со словами «хотя бы один», «не менее одного», «есть хоть одна». Когда вероятности отдельных событий найдены, следующий шаг курса - собрать из них ряд распределения и найти числовые характеристики; как это делается, показано в разборе математического ожидания.

Частые ошибки

  • Исходами считают цвета, а не шары. Цветов три, поэтому появляется соблазн написать P=1/3P = 1/3. Но три цвета не равновозможны: белых шаров шесть, а красных четыре. Элементарный исход - конкретный шар, значит n=15n = 15.
  • Складывают вероятности совместных событий. Формула P(A+B)=P(A)+P(B)P(A + B) = P(A) + P(B) верна только для несовместных событий. Для совместных из суммы вычитают P(AB)P(AB), иначе ответ окажется завышенным и может превысить единицу.
  • Извлечение без возврата считают независимым. Запись 615⋅615\frac{6}{15} \cdot \frac{6}{15} для задачи без возврата - самая частая ошибка темы. Без возврата второй множитель равен 514\frac{5}{14}: уменьшаются и число белых шаров, и общее число шаров.
  • Уменьшают только один из двух знаменателей. Варианты 615⋅515\frac{6}{15} \cdot \frac{5}{15} и 615⋅614\frac{6}{15} \cdot \frac{6}{14} встречаются постоянно. Проверяй, что второй дробью описано состояние урны именно после первого извлечения.
  • Путают «хотя бы один» и «ровно один». Событие «хотя бы один белый» включает случай, когда белыми оказались оба шара, поэтому его вероятность (0,64) больше, чем у «ровно одного белого» (0,48).
  • Не проверяют сумму по полной группе. Вероятности вынуть белый, чёрный и красный шар обязаны в сумме давать единицу: 615+515+415=1\frac{6}{15} + \frac{5}{15} + \frac{4}{15} = 1. Если сумма не сошлась, ошибка в подсчёте благоприятных исходов.

FAQ

Чем вероятность отличается от частоты? Вероятность вычисляют до опыта из условий задачи, частоту - после серии опытов как отношение числа появлений события к числу испытаний. При большом числе испытаний частота колеблется около вероятности: если вынимать шар с возвратом тысячу раз, белый выпадет примерно 400 раз, но точного равенства ждать не стоит.

Может ли вероятность получиться больше единицы? Нет. Число благоприятных исходов не превосходит общего числа исходов, поэтому m/n≤1m/n \le 1. Ответ больше единицы почти всегда означает, что вероятности совместных событий сложили без вычитания пересечения либо перепутали местами числитель и знаменатель.

Как понять, складывать вероятности или умножать? Смотри на связку в условии. «Или», «либо», «хотя бы один из перечисленных цветов» - сложение, причём проверь несовместность. «И», «оба», «подряд», «одновременно» - умножение, причём проверь независимость. Если события зависимы, второй множитель берут условной вероятностью.

Что делать, если исходы не равновозможны? Классическая формула не применяется: перед делением нужно либо переопределить опыт так, чтобы исходы стали равновозможными (например, считать не цвета, а шары), либо перейти к статистическому определению вероятности через частоту, либо к геометрическому, если исход задаётся точкой области.

Коротко

  1. Опиши словами, что такое один элементарный исход, и посчитай их общее число nn; здесь n=15n = 15 шаров.
  2. Посчитай число благоприятных исходов mm и подставь в классическую формулу P(A)=m/nP(A) = m/n: P(A)=615=0,4P(A) = \frac{6}{15} = 0{,}4.
  3. Для события «или» проверь несовместность и складывай: P(A+B)=1115≈0,733P(A + B) = \frac{11}{15} \approx 0{,}733.
  4. Для события «и» проверь независимость и умножай: с возвратом P(C)=425=0,16P(C) = \frac{4}{25} = 0{,}16, без возврата 615⋅514=17≈0,143\frac{6}{15} \cdot \frac{5}{14} = \frac{1}{7} \approx 0{,}143.
  5. Проверь ответ: каждая вероятность лежит на отрезке от 0 до 1, а сумма вероятностей полной группы событий равна единице.
Задача в тетради или методичке? Сфотографируйте условие - сервис распознает его и решит по шагам с пояснениями.

Похожие задачи

Теория вероятностей

Как найти вероятность хотя бы одного: разбор задачи

Как найти вероятность хотя бы одного события через противоположное: формула P = 1 минус произведение q, разбор задачи про три станка, случай одинаковых вероятностей и частые ошибки.

Теория вероятностей

Как найти равномерное распределение: разбор задачи

Как найти равномерное распределение непрерывной величины на отрезке: плотность 1 делить на длину, функция распределения, мат. ожидание и дисперсия, вероятность попадания в интервал.

Теория вероятностей

Как найти показательное распределение: разбор задачи

Как найти показательное распределение по параметру lambda: плотность и функция распределения, математическое ожидание и дисперсия, вероятность попадания в интервал, отсутствие последействия.

Теория вероятностей

Как построить многоугольник распределения: пример

Как построить многоугольник распределения дискретной случайной величины: ряд распределения, проверка нормировки, точки ломаной, поиск M(X), D(X) и моды, частые ошибки, FAQ.

Теория вероятностей

Как вычислить ковариацию: разбор задачи по таблице

Разбор задачи: как вычислить ковариацию двух дискретных величин по таблице совместного распределения, проверить ответ вторым способом и перейти к коэффициенту корреляции.

Теория вероятностей

Как найти нормальное распределение: разбор задачи

Как найти нормальное распределение и вероятность по нему: плотность с параметрами a = 30 и σ = 10, нормировка границ, значения функции Лапласа по таблице и правило трёх сигм.