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v1 · padrão canônico

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)

P(A)=AΩP(A) = \frac{|A|}{|\Omega|}
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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 P(A)P(A) は、BB を観測したときに事後確率 P(AB)P(A \mid B) 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%)

Application 26Understanding 4Modeling 8Challenge 1Proof 1
  1. 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?

  2. 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?

  3. 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?

  4. 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?

  5. 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?

  6. 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?

  7. 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?

  8. 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?

  9. Ex. 39.9Application

    P(AB)=0,7P(A \cup B) = 0{,}7 と一貫している値のセットはどれですか?

  10. Ex. 39.10Application

    P(A)=0,6P(A) = 0{,}6P(BA)=0,4P(B \mid A) = 0{,}4P(AB)P(A \cap B) を計算。

  11. Ex. 39.11Application

    P(A)=0,3P(A) = 0{,}3P(Ac)P(A^c) は?

  12. 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?

  13. 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?

  14. 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?

  15. 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?

  16. 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?

  17. 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?

  18. Ex. 39.18Application

    P(A)=0,4P(A) = 0{,}4P(B)=0,5P(B) = 0{,}5P(AB)=0,2P(A \cap B) = 0{,}2P(AB)P(A \mid B) を計算して、AABB が独立かどうかを判定。

  19. 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。P(両方とも青)P(\text{両方とも青}) は?

  20. Ex. 39.20ApplicationAnswer key

    AABB は独立で、P(A)=0,5P(A) = 0{,}5P(B)=0,3P(B) = 0{,}3P(AB)P(A \cap B) を計算。

  21. 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?

  22. Ex. 39.22Application

    2つのサイコロが投げられます。AA = 「最初は偶数」、BB = 「2番目が3を表示」。AABB が独立であることを知っているので、P(Bc)P(B^c) を計算。

  23. Ex. 39.23Application

    P(A)=0,4P(A) = 0{,}4P(BA)=0,8P(B \mid A) = 0{,}8P(AB)P(A \cap B) を計算。

  24. Ex. 39.24Application

    分割 {A1,A2,A3}\{A_1, A_2, A_3\}P(A1)=0,3P(A_1) = 0{,}3P(A2)=0,5P(A_2) = 0{,}5P(A3)=0,2P(A_3) = 0{,}2P(BA1)=0,9P(B \mid A_1) = 0{,}9P(BA2)=0,5P(B \mid A_2) = 0{,}5P(BA3)=0,1P(B \mid A_3) = 0{,}1。全確率の定理で P(B)P(B) を計算。

  25. Ex. 39.25Application

    P(A)=0,4P(A) = 0{,}4P(BA)=0,8P(B \mid A) = 0{,}8P(BAc)=0,3P(B \mid A^c) = 0{,}3。全確率の定理で P(B)P(B) を計算。

  26. 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 P(AB)P(A \mid B) を計算。

  27. 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?

  28. 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、P(2番目が青)P(\text{2番目が青}) は?

  29. Ex. 39.29Modeling

    疾病の有病率は P(D)=1%P(D) = 1\% です。テストの感度は 90%90\%、偽陽性率は 10%10\% です。ある人がテストで陽性になりました。P(D+)P(D \mid +) は?

  30. 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 90%90\% と独立した故障。P(システムが機能)P(\text{システムが機能}) は?

  31. Ex. 39.31Modeling

    生産ラインでは、欠陥率はピースあたり 1%1\% 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、P(少なくとも1つの欠陥)P(\text{少なくとも1つの欠陥}) は?

  32. Ex. 39.32Modeling

    クラスでは、 60%60\% は女の子で 40%40\% は男の子です。合格率:女の子の間で 80%80\% 、男の子の間で 50%50\% 。合格した学生がランダムに選ばれます。P(女の子)P(\text{女の子}) は?

  33. Ex. 39.33ModelingAnswer key

    メンデル交配Aa ×\times Aaで、劣性表現型(遺伝子型aa)の確率は 1/41/4 です。3人の独立した子どもで、P(正確に1つ劣性)P(\text{正確に1つ劣性}) は?

  34. 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 P1=0,60P_1 = 0{,}60P2=0,45P_2 = 0{,}45 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。P(システムが機能)P(\text{システムが機能}) は?

  35. 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。P(変更で勝つ)P(\text{変更で勝つ}) は?

  36. 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?

  37. Ex. 39.37Understanding

    任意の2つの事象 AABBの確率の正しい公式は?

  38. 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?

  39. Ex. 39.39Challenge

    有病率が 1%1\% 、感度が 90%90\% 、特異性が 95%95\% の疾病。ある人がテストで陽性になりました。P(疾病陽性)P(\text{疾病} \mid \text{陽性}) は?

  40. Ex. 39.40Proof

    コルモゴロフの公理から P(Ac)=1P(A)P(A^c) = 1 - P(A) 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)

Updated on 2026-05-05 · Author(s): Clube da Matemática

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