Video: Ո՞րն է հավանականության բաշխման բանաձևը:
2024 Հեղինակ: Miles Stephen | [email protected]. Վերջին փոփոխված: 2023-12-15 23:37
Սա հաշվարկելու համար մենք բազմապատկում ենք փոփոխականի յուրաքանչյուր հնարավոր արժեքը դրա վրա հավանականությունը , ապա ավելացրեք արդյունքները: Σ (xես × P (xես)) = { x1 × P (x1)} + { x2 × P (x2)} + { x3 × P (x3)} + E(X) կոչվում է նաև միջին հավանականության բաշխում.
Պարզապես, ինչպե՞ս եք գտնում հավանականության բաշխումը:
Հավանականություն . Հավանականություն իրադարձության տեղի ունենալու հավանականությունն է և կա հաշվարկված բարենպաստ արդյունքների թիվը բաժանելով հնարավոր արդյունքների ընդհանուր թվի վրա: Ամենապարզ օրինակը մետաղադրամի շրջումն է: Երբ մետաղադրամը շրջում եք, հնարավոր է միայն երկու արդյունք, արդյունքը կամ գլուխն է կամ պոչը:
Նաև ի՞նչ է բաշխման ֆունկցիան հավանականության մեջ: Այն բաշխման գործառույթ , որը նաև կոչվում է կուտակային բաշխման գործառույթ (CDF) կամ կուտակային հաճախականություն ֆունկցիան , նկարագրում է հավանականությունը որ փոփոխականը ստանում է թվից փոքր կամ հավասար արժեք: Այն բաշխման գործառույթ երբեմն նաև նշվում է. (Evans et al. 2000, p. 6):
Այս առումով ո՞րն է հավանականության բանաձեւը։
Հավանականության բանաձև բարենպաստ արդյունքների քանակի հարաբերակցությունն է հնարավոր արդյունքների ընդհանուր թվին: Իրադարձության հավանականությունը չափում է հետևյալ կերպ. - Եթե P(A) > P(B), ապա A-ն ավելի հավանական է, որ տեղի ունենա, քան B-ն: - Եթե P(A) = P(B), ապա իրադարձությունները A և B հավասարապես հավանական են առաջանալ:
Ո՞րն է հավանականության բաշխման օրինակը:
Այն հավանականության բաշխում Դիսկրետ պատահական փոփոխականը միշտ կարող է ներկայացվել աղյուսակով: Համար օրինակ , ենթադրենք, որ մետաղադրամը երկու անգամ եք շրջում։ Համար օրինակ , է հավանականությունը 1 կամ ավելի քիչ գլուխ [P(X < 1)] ստանալու դեպքում P(X = 0) + P(X = 1), որը հավասար է 0,25 + 0,50 կամ 0,75:
Խորհուրդ ենք տալիս:
Ի՞նչ է անկախ իրադարձությունը հավանականության մեջ:
Անկախ իրադարձություններ. Երբ ասվում է, որ երկու իրադարձություն միմյանցից անկախ են, դա նշանակում է, որ հավանականությունը, որ մի իրադարձություն է տեղի ունենում, ոչ մի կերպ չի ազդում մյուս իրադարձության տեղի ունենալու հավանականության վրա: Երկու անկախ իրադարձությունների օրինակը հետևյալն է. ասա, որ դու մեռնել ես և մետաղադրամ շրջել
Ո՞րն է ճառագայթային հավանականության բաշխման կորը:
Ճառագայթային բաշխման կորը պատկերացում է տալիս միջուկից ճառագայթային հեռավորության վրա գտնվող էլեկտրոնային խտության մասին: 4πr2ψ2 (շառավղային հավանականության խտության ֆունկցիա) արժեքը հանգուցային կետում դառնում է զրո, որը նաև հայտնի է որպես ճառագայթային հանգույց։ Որտեղ n = հիմնական քվանտային թիվ և l = ազիմուտալ քվանտային թիվ
Ինչպե՞ս եք անում հավանականության բարդ իրադարձությունները:
Բարդ իրադարձության հավանականության որոշումը ներառում է առանձին իրադարձությունների հավանականությունների հանրագումարը և, անհրաժեշտության դեպքում, վերացնել համընկնող հավանականությունները: Բացառիկ բաղադրյալ իրադարձությունն այն իրադարձությունն է, որտեղ բազմաթիվ իրադարձությունները չեն համընկնում: Մաթեմատիկական առումով՝ P(C) = P(A) + P(B)
Ո՞րն է տարբերությունը պայմանական հավանականության և համատեղ հավանականության միջև:
Ընդհանուր առմամբ, համատեղ հավանականությունը երկու բանի* միասին տեղի ունենալու հավանականությունն է. օրինակ՝ հավանականությունը, որ ես լվանում եմ մեքենաս, և անձրև է գալիս: Պայմանական հավանականությունը մի բանի հավանականությունն է, հաշվի առնելով, որ տեղի է ունենում մյուսը. օրինակ՝ հավանականությունը, որ, հաշվի առնելով, որ ես լվանում եմ իմ մեքենան, անձրև է գալիս:
Ի՞նչ է էմպիրիկ բանաձևը և մոլեկուլային բանաձևը:
Մոլեկուլային բանաձևերը ցույց են տալիս, թե յուրաքանչյուր տարրի քանի ատոմ կա միացության մեջ, իսկ էմպիրիկ բանաձևերը ձեզ ցույց են տալիս միացության տարրերի ամենապարզ կամ կրճատված հարաբերակցությունը: Եթե միացության մոլեկուլային բանաձևն այլևս չի կարող կրճատվել, ապա էմպիրիկ բանաձևը նույնն է, ինչ մոլեկուլային բանաձևը