Jaká je pravděpodobnost B, jsou-li nezávislé události P (A) = 3/7, P (A pak B) = 1/3?

Odpovědět:

#7/9#

Vysvětlení:

#P (A-> B) = P (A) * P (B) #

# 1/3 = 3/7 * P (B) #

#P (B) = (1/3) / (3/7) = 7/9 #

Odpovědět:

#P (B) = 1 / 3. #

Vysvětlení:

A Vyjasnění Tlumočím #P (A "pak" B) as, P (B / A) #, tj

Podm. Prob. události # B, # vědí, že událost #A# má

již došlo.

Takže, pokud události #A a B # jsou nezávislé, #P (B / A) = P (B) = 1 / 3. #

V jiném kole, pokud definujeme, Nezávislost událostí

#A a B iff P (AnnB) = P (A) * P (B), # dostaneme stejný výsledek takto:

#P (A "pak" B) = P (B / A) = (P (BnnA)) / (P (A)) = {P (B) * P (A)} / (P (A)) = P (B).

Užijte si matematiku!

Pravděpodobnost, že budete pozdě do školy, je 0,05 pro každý den. Vzhledem k tomu, že jste spali pozdě, je pravděpodobnost, že jste pozdě do školy, 0,13. Jsou události "Late to School" a "Slept Late" nezávislé nebo závislé?

Jsou závislí. Událost "spal pozdě" ovlivňuje pravděpodobnost další události "pozdě do školy". Příkladem nezávislých událostí je opakování mince. Vzhledem k tomu, že mince nemá žádnou paměť, pravděpodobnosti na druhém (nebo později) hodu jsou stále 50/50 - za předpokladu, že je to spravedlivá mince! Extra: Možná budete chtít přemýšlet nad tímhle: Setkáte se s přítelem, se kterým jste nemluvil už léta. Jediné, co víte, je, že má dvě děti. Když se s ním setká

Kim spálí 85 kalorií za hodinu pěší turistiku. Kolik kalorií spálí Kim v hodinách? Jak identifikujete nezávislé a závislé proměnné této situace?

Musíte znát hodnotu h počet kalorií, které by spálila, je 85h nebo 85-násobek hodnoty proměnné h. Chcete-li identifikovat nezávislé a závislé proměnné, musíte nejprve určit, jaké proměnné jsou. Pak se ptáte sami sebe, která proměnná bude ovlivněna, pokud se něco změní? Například; Máte 2 proměnné teploty vody a stavu, ve kterém je voda (pevná látka, kapalina, plyn). Závislá proměnná je stav hmoty, kterou je voda, protože je přímo ovlivněna změnou teploty vody. Pokud se voda zchlad&

Jak zjistíte pravděpodobnost alespoň dvou úspěchů, když n nezávislé Bernoulliho zkoušky jsou prováděny s pravděpodobností úspěchu p?

= 1 - (1-p) ^ (n-1) * (1 + p (n-1)) = 1 - P ["0 úspěchů"] - P ["1 úspěch"] = 1 - (1-p ) ^ n - n * p * (1-p) ^ (n-1) = 1 - (1-p) ^ (n-1) * (1-p + n * p) = 1- (1-p) ) ^ (n-1) * (1 + p (n-1))