Lição 39 — Probabilidade clássica
Espaço amostral, eventos, axiomas de Kolmogorov. Probabilidade clássica: casos favoráveis sobre possíveis. Complemento, adição, condicional e independência. Bayes simples.
Used in: 1.º ano do EM (15–16 anos) · Equiv. Math B japonês · Equiv. Stochastik Klasse 11 alemã · Equiv. H2 Math Statistics (Singapura)
Rigorous notation, full derivation, hypotheses
定義と公理
標本空間と事象
コルモゴロフの公理(1933年)
古典的確率
公理から導かれる性質
条件付き確率
独立性
ベイズの定理
「ベイズの定理は、新しい証拠に照らして信念を更新するためのツールです。事前確率 は、 を観測したときに事後確率 に更新されます」— Grinstead-Snell, Introduction to Probability, Cap. 4
解いた例
Exercise list
40 exercises · 10 with worked solution (25%)
- Ex. 39.1Application
正六面体のサイコロが投げられます。3の倍数を得る確率は?
- Ex. 39.2Application
3つの正六面体のコインが同時に投げられます。正確に2つの表が出る確率は?
- Ex. 39.3ApplicationAnswer key
2つの正六面体のサイコロが投げられます。合計が7に等しい確率は?
- Ex. 39.4Application
2つのサイコロが投げられます。合計が9より大きい確率は?
- Ex. 39.5Application
52枚のデッキからカードが任意に引かれます。エースである確率は?
- Ex. 39.6Application
任意にカードが引かれます。キングまたはハートである確率は?
- Ex. 39.7Application
52枚のデッキから置き換えなしで2枚のカードが引かれます。両方ともエースである確率は?
- Ex. 39.8Application
2つの正六面体のサイコロが投げられます。少なくとも1つが数字6を表示する確率は?
- Ex. 39.9Application
と一貫している値のセットはどれですか?
- Ex. 39.10Application
と 。 を計算。
- Ex. 39.11Application
。 は?
- Ex. 39.12ApplicationAnswer key
3つのコインが投げられます。少なくとも1つの表を得る確率は?
- Ex. 39.13Application
2つのサイコロが投げられます。合計が正確に10に等しい確率は?
- Ex. 39.14Application
任意にカードが引かれます。ハートのスーツである確率は?
- Ex. 39.15ApplicationAnswer key
2つのサイコロが投げられます。両方とも偶数を表示する確率は?
- Ex. 39.16ApplicationAnswer key
3つの独立なコインが投げられます。1つも裏が出ない確率は?
- Ex. 39.17Application
2つのサイコロが投げられます。最初が4を表示したことが分かっている場合、合計が7に等しい確率は?
- Ex. 39.18Application
、、。 を計算して、 と が独立かどうかを判定。
- Ex. 39.19Application
壺には赤いボール5個と青いボール3個が入っています。置き換えなしで2個が引かれます。 は?
- Ex. 39.20ApplicationAnswer key
と は独立で、 と 。 を計算。
- Ex. 39.21UnderstandingAnswer key
確率が正の相互排他的事象は独立である可能性がありますか?
- Ex. 39.22Application
2つのサイコロが投げられます。 = 「最初は偶数」、 = 「2番目が3を表示」。 と が独立であることを知っているので、 を計算。
- Ex. 39.23Application
、。 を計算。
- Ex. 39.24Application
分割 :、、 と 、、。全確率の定理で を計算。
- Ex. 39.25Application
、、。全確率の定理で を計算。
- Ex. 39.26ApplicationAnswer key
演習39.25と同じデータを使用して、ベイズの定理で を計算。
- Ex. 39.27UnderstandingAnswer key
事象の独立性に関する下記の正確な陳述はどれですか?
- Ex. 39.28ApplicationAnswer key
壺に赤いボール5個と青いボール3個、置き換えなし。最初の抽出が赤いことが分かっている場合、 は?
- Ex. 39.29Modeling
疾病の有病率は です。テストの感度は 、偽陽性率は です。ある人がテストで陽性になりました。 は?
- Ex. 39.30Modeling
電子システムは直列に3つのコンポーネントを持ち、各コンポーネントは信頼性 と独立した故障。 は?
- Ex. 39.31Modeling
生産ラインでは、欠陥率はピースあたり で、ピースは独立して生成されます。3つのピースのロットで、 は?
- Ex. 39.32Modeling
クラスでは、 は女の子で は男の子です。合格率:女の子の間で 、男の子の間で 。合格した学生がランダムに選ばれます。 は?
- Ex. 39.33ModelingAnswer key
メンデル交配Aa Aaで、劣性表現型(遺伝子型aa)の確率は です。3人の独立した子どもで、 は?
- Ex. 39.34Modeling
システムは並列の2つのサブシステムを持ち、独立した信頼性は と です。システムが少なくとも1つのサブシステムが機能する場合に機能。 は?
- Ex. 39.35Modeling
モンティ・ホール問題:3つのドア、1つに賞品。1つを選びます。プレゼンターは賞品がない他の2つの1つを開けます。ドアを変更します。 は?
- Ex. 39.36Modeling
「誕生日のパラドックス」:部屋に23人がいる場合、 はおよそ?
- Ex. 39.37Understanding
任意の2つの事象 と の和の確率の正しい公式は?
- Ex. 39.38Understanding
条件付き確率と独立性に関する下記の正確な陳述はどれですか?
- Ex. 39.39Challenge
有病率が 、感度が 、特異性が の疾病。ある人がテストで陽性になりました。 は?
- Ex. 39.40Proof
コルモゴロフの公理から を証明。各公理の使用を特定。
ソース
- OpenIntro Statistics, 第4版 — Diez、Çetinkaya-Rundel、Barr · 2019 · EN · CC-BY-SA · Cap. 3:確率(§3.1–§3.3)。主要ソース
- OpenStax Statistics — Illowsky、Dean · 2022 · EN · CC-BY · Cap. 3:確率のトピック(§3.1–§3.5)
- Introduction to Probability — Grinstead、Snell · Dartmouth · EN · GNU FDL · Cap. 1–4(標本空間、独立性、条件付き、ベイズ)