[{"@context":"http:\/\/schema.org\/","@type":"BlogPosting","@id":"https:\/\/wiki.edu.vn\/all2pl\/wiki27\/equiprobabab-bablity-wikipedia\/#BlogPosting","mainEntityOfPage":"https:\/\/wiki.edu.vn\/all2pl\/wiki27\/equiprobabab-bablity-wikipedia\/","headline":"EquiproBABAB BABLITY – Wikipedia","name":"EquiproBABAB BABLITY – Wikipedia","description":"before-content-x4 Artyku\u0142 w Wikipedii, Free L’Encyclop\u00e9i. after-content-x4 W teorii prawdopodobie\u0144stw i statystyki, Zdolno\u015b\u0107 zespo\u0142u Dwa zdarzenia oznaczaj\u0105, \u017ce te dwa","datePublished":"2022-02-14","dateModified":"2022-02-14","author":{"@type":"Person","@id":"https:\/\/wiki.edu.vn\/all2pl\/wiki27\/author\/lordneo\/#Person","name":"lordneo","url":"https:\/\/wiki.edu.vn\/all2pl\/wiki27\/author\/lordneo\/","image":{"@type":"ImageObject","@id":"https:\/\/secure.gravatar.com\/avatar\/44a4cee54c4c053e967fe3e7d054edd4?s=96&d=mm&r=g","url":"https:\/\/secure.gravatar.com\/avatar\/44a4cee54c4c053e967fe3e7d054edd4?s=96&d=mm&r=g","height":96,"width":96}},"publisher":{"@type":"Organization","name":"Enzyklop\u00e4die","logo":{"@type":"ImageObject","@id":"https:\/\/wiki.edu.vn\/wiki4\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/download.jpg","url":"https:\/\/wiki.edu.vn\/wiki4\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/download.jpg","width":600,"height":60}},"image":{"@type":"ImageObject","@id":"https:\/\/wikimedia.org\/api\/rest_v1\/media\/math\/render\/svg\/6b3e218ddb30c1a7b02af98d5396cbc5d5536fdc","url":"https:\/\/wikimedia.org\/api\/rest_v1\/media\/math\/render\/svg\/6b3e218ddb30c1a7b02af98d5396cbc5d5536fdc","height":"","width":""},"url":"https:\/\/wiki.edu.vn\/all2pl\/wiki27\/equiprobabab-bablity-wikipedia\/","wordCount":5803,"articleBody":"     (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});before-content-x4Artyku\u0142 w Wikipedii, Free L’Encyclop\u00e9i.        (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});after-content-x4W teorii prawdopodobie\u0144stw i statystyki, Zdolno\u015b\u0107 zespo\u0142u Dwa zdarzenia oznaczaj\u0105, \u017ce te dwa zdarzenia maj\u0105 takie samo prawdopodobie\u0144stwo. W przypadku zako\u0144czenia wszystkich mo\u017cliwych warto\u015bci, r\u00f3wnowaga jest wa\u017cn\u0105 koncepcj\u0105 dla singli (zdarzenia zawieraj\u0105ce tylko warto\u015b\u0107). Ta intuicyjna definicja jest bardziej formalnie napisana. Poj\u0119cie zdolno\u015bci zespo\u0142owej wymaga wst\u0119pnej definicji prawdopodobie\u0144stwa lub dok\u0142adniejszej przestrzeni probabilizowanej        (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});after-content-x4( Oh W TW P ) {displayStyle (omega, {Mathcal {t}}, Mathbb {p})} . Dwa wydarzenia A \u2208 T{DisplayStyle ain {Mathcal {t}}} I B \u2208 T{displayStyle bin {Mathcal {t}}} s\u0105 wtedy powiedziane kolega z dru\u017cyny Je\u015bli i tylko wtedy, gdy sprawdz\u0105 P ( A ) = P ( B ) {DisplayStyle Pleft (aright) = Pleft (jasny)} .        (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});after-content-x4  Wydajno\u015b\u0107 jest szczeg\u00f3lnie poszukiwan\u0105 w\u0142a\u015bciwo\u015bci\u0105 po zako\u0144czeniu wszech\u015bwiata, to znaczy po zako\u0144czeniu liczby mo\u017cliwych warto\u015bci. Tak jest, na przyk\u0142ad podczas odstraszaj\u0105cego lub gry baterii lub twarzy. W takim przypadku obliczenie prawdopodobie\u0144stwa odpowiada wyliczeniu i analizie kombinatorycznej [[[ Pierwszy ] . Rozwa\u017camy tutaj wszech\u015bwiat Oh {DisplayStyle Omega} koniec N {DisplayStyle n} elementy: Pierwszy W 2 W … W N {DisplayStyle 1,2, Dots, n} . Zapewniamy ten wszech\u015bwiat plemienia. Kiedy ten wszech\u015bwiat modeluje losowe do\u015bwiadczenie, cz\u0119sto u\u017cywa wszystkich stron (zwanych plemi\u0119m dyskreetowym) P( Oh ) {DisplayStyle {Mathcal {p}} (omega)} Dla plemienia, poniewa\u017c pochodzi z kardyna\u0142a i zawiera wszystkie mo\u017cliwe zdarzenia. Dla Oh = { Pierwszy W 2 W … W N } {DisplayStyle Omega = {1,2, Dots, n}} , Dyskretny plemi\u0119 zawiera mi\u0119dzy innymi wszystkie \u015bpiewaki { Pierwszy } W { 2 } W … W { N } {DisplayStyle {1}, {2}, kropki, {n}} . Prawdopodobie\u0144stwo P {DisplayStyle Mathbb {p}} charakteryzuje si\u0119 danymi prawdopodobie\u0144stw ka\u017cdego z nich: P ( { Pierwszy } ) W P ( { 2 } ) W … W P ( { N } ) {DisplayStyle Mathbb {p} ({1}), Mathbb {p} ({2}), DOTS, Mathbb {p} ({n})} . Definicja – . zdarzenia podstawowe Lub Singletony W ( { I } W Pierwszy \u2264 I \u2264 N ) {Displaytle ({i} ;,; 1laq Ileq n) , s\u0105 powiedziane kolega z dru\u017cyny Je\u015bli wszystkie maj\u0105 takie samo prawdopodobie\u0144stwo. Wi\u0119c : P({1})=P({2})=\u22ef=P({n})=1n{DisplayStyle Mathbb {p} ({1}) = Mathbb {p} ({2}) = dots = mathbb {p} ({n}) = {frac {1} {n}}}}}} . Innymi s\u0142owy, istnieje mo\u017cliwo\u015b\u0107 zespo\u0142u, je\u015bli miara prawdopodobie\u0144stwa jest jednolita dla singli [[[ 2 ] . Prawdopodobie\u0144stwo zdarzenia A \u2208 T{DisplayStyle ain {Mathcal {t}}} jest sum\u0105 prawdopodobie\u0144stwa zdarze\u0144 podstawowych A {DisplayStyle A} , kt\u00f3ry jest napisany matematycznie przez: P ( A ) = \u2211 {i}\u2208AP ( { I } ) {DisplayStyle Mathbb {p} (a) = sum _ {{i} w a} mathbb {p} ({i})} . W przypadku, gdy \u015bpiewaki s\u0105 r\u00f3wne, wydedukujemy bardzo przydatn\u0105 formu\u0142\u0119 (napisan\u0105 w kilku formach): P( A ) = \u2211{i}\u2208A1n= Card(A)n= Card(A)Card(\u03a9). {DisplayStyle Mathbb {p} (a) = sum _ {{i} w a} {frac {1} {n}} = {frac {card (a)} {n}} = {frac {card (a)} {Karta (omega)}}.} Co powoduje: \u201ePrawdopodobie\u0144stwo zdarzenia A {DisplayStyle A} jest r\u00f3wne liczbie korzystnych przypadk\u00f3w do realizacji A {DisplayStyle A} podzielone przez ca\u0142kowit\u0105 liczb\u0119 mo\u017cliwych przypadk\u00f3w \u201d. Aby u\u017cy\u0107 tej formu\u0142y, wst\u0119pn\u0105 prac\u0105 do wykonania jest zatem wyb\u00f3r odpowiedniego wszech\u015bwiata Oh {DisplayStyle Omega} kt\u00f3re modeluj\u0105 losowe do\u015bwiadczenie i takie jak \u015bpiewa P( Oh ) {DisplayStyle {Mathcal {p}} (omega)} s\u0105 wyposa\u017cone. A ca\u0142a trudno\u015b\u0107 sprowadza si\u0119 do wiedzy, czy istnieje mo\u017cliwo\u015b\u0107 zespo\u0142u, odpowied\u017a nie jest jasna w przypadku paradoksu Bertranda. Przyk\u0142ady [[[ modyfikator |. Modyfikator i kod ] Uruchamiamy kostk\u0119 sze\u015bcioosobow\u0105 i interesuje nas prawdopodobie\u0144stwo A : {DisplayStyle A:} : \u201eUzyskaj posta\u0107 r\u00f3wie\u015bnicz\u0105\u201d. Uwa\u017camy, \u017ce matryca jest zr\u00f3wnowa\u017cona, to znaczy, \u017ce ka\u017cda z tego samego prawdopodobie\u0144stwa si\u0119 pojawi\u0105. W tym przyk\u0142adzie wybieramy najbardziej naturalny wszech\u015bwiat: Oh = { Pierwszy W 2 W 3 W 4 W 5 W 6 } {DisplayStyle Omega = {1,2,3,4,5,6}} . Otrzymuje dyskretny plemi\u0119. Jeste\u015bmy dobrzy w przypadku zespo\u0142u, formu\u0142a daje: P(A)=Card(A)Card(\u03a9)=36=12{DisplayStyle Mathbb {p} (a) = {frac {card (a)} {card (omega)}} = {frac {3} {6}} = {frac {1} {2}}}}} . Teraz rzucamy jednocze\u015bnie dwie ko\u015bci i jeste\u015bmy zainteresowani prawdopodobie\u0144stwem A : {DisplayStyle A:} \u201eSuma dw\u00f3ch ko\u015bci daje 7\u201d. Tak jak poprzednio, kostki s\u0105 zr\u00f3wnowa\u017cone, a ka\u017cda twarz jest tak prawdopodobna, jak inne. Pierwszy wyb\u00f3r wszech\u015bwiata: \u03a9={2,3,4,\u2026,11,12}{DisplayStyle Omega = {2,3,4, kropki, 11,12}} , kt\u00f3ry odpowiada wszystkim mo\u017cliwym warto\u015bciom dla sumy. Otrzymuje dyskretny plemi\u0119. Ten wyb\u00f3r stanowi problem P({2}){DisplayStyle Mathbb {p} ({2})} : \u201ePrawdopodobie\u0144stwo uzyskania sumy r\u00f3wnej dw\u00f3ch\u201d r\u00f3\u017cni si\u0119 od P({7}){DisplayStyle Mathbb {p} ({7})} : \u201ePrawdopodobie\u0144stwo uzyskania sumy r\u00f3wnej siedmiu\u201d. Aby by\u0107 przekonanym, mo\u017cesz stworzy\u0107 drzewo prawdopodobie\u0144stwa. Drugi wyb\u00f3r wszech\u015bwiata: \u03a9={1,\u2026,6}\u00d7{1,\u2026,6}{DisplayStyle Omega = {1, Dots, 6} razy {1, kropki, 6}} , co znaczy \u03a9{DisplayStyle Omega} Zawiera wszystkie pary warto\u015bci, z kt\u00f3rych pierwsza jest wynikiem pierwszej matrycy, a drugiej drugiej matrycy. Ten produkt jest gotowy, jest on wyposa\u017cony w dyskretny plemi\u0119. W tym przypadku istnieje zdolno\u015b\u0107 do za\u0142ogi; Aby by\u0107 przekonanym, musisz zobaczy\u0107, \u017ce dwie ko\u015bci musz\u0105 by\u0107 zr\u00f3\u017cnicowane i rozwa\u017cy\u0107 wszystkie mo\u017cliwe warto\u015bci dw\u00f3ch ko\u015bci. Wszech\u015bwiat \u03a9{DisplayStyle Omega} posiada 62=36{DisplayStyle 6^{2} = 36} elementy. Wydarzenie A={(1,6),(2,5),(3,4),(4,3),(5,2),(6,1)}{DisplayStyle A = {(1,6), (2,5), (3,4), (4,3), (5,2), (6,1)}} zawiera sze\u015b\u0107 element\u00f3w. Stosuj\u0105c formu\u0142\u0119, otrzymujemy P(A)=636=16.{displaystyle mathbb {P} (A)={frac {6}{36}}={frac {1}{6}}.}\u2191 Yves Kaumel W Procesy stochastyczne i procesy , Paris\/Berlin\/Heidelberg itp., Springer-Verlag, 2011 , 303 P.  (ISBN 978-2-8178-0162-9 W Czytaj online ) W P. 7  \u2191 C. i D. Degraves W Matematyka precyzyjna: prawdopodobie\u0144stwa – statystyki, Pierwszy reI 2 elata , Rosny, Br\u00e9al, 2004 , 301 P.  (ISBN 2-7495-0386-8 W Czytaj online ) W P. 37         (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});after-content-x4"},{"@context":"http:\/\/schema.org\/","@type":"BreadcrumbList","itemListElement":[{"@type":"ListItem","position":1,"item":{"@id":"https:\/\/wiki.edu.vn\/all2pl\/wiki27\/#breadcrumbitem","name":"Enzyklop\u00e4die"}},{"@type":"ListItem","position":2,"item":{"@id":"https:\/\/wiki.edu.vn\/all2pl\/wiki27\/equiprobabab-bablity-wikipedia\/#breadcrumbitem","name":"EquiproBABAB BABLITY – Wikipedia"}}]}]