ejemplos de probabilidad de Estudio son uno temas interesantes en las matemáticas. ejemplos de probabilidad estudio se utilizan para entender la probabilidad estudio examples.The probabilidad de la palabra es muy familiar para todos. La palabra oportunidad, posible, probable, probable, etc. Todos ellos son transmitir alguna sensación de incertidumbre acerca de la ocurrencia de algunos eventos. Todo nuestro mundo está lleno de incertidumbre. Hacemos unas decisiones con afectada por la incertidumbre prácticamente todos los días. Con el fin de pensar y la medida de la incertidumbre y pasamos a una rama de las matemáticas llamada probability.Experiment para estudiar ejemplos de probabilidad: experimento determinista: Un experimento cuyos resultados se pueden predecir con certeza, bajo conditions.Random experimento idéntico: Un experimento tiene todo posibles resultados son conocidos, pero no es posible predecir el outcome.Range: Rango es la medida más simple de dispersión. Se define como la diferencia entre el mayor y los valores más pequeños de la series.Range = L - S, L = valor más grande, S = valueCoefficient más pequeño de rango = (L- S) /(L + S) .Un evento simple ( o suceso elemental): el posible resultado más básico de un experimento aleatorio y no se puede descomponer el espacio further.Sample: los posibles resultados de un conjunto de todos los valores de un experimento aleatorio se denomina una muestra de space.Event: espacio muestral para el cada subconjunto no vacío para un evento. El espacio muestral S se llama suceso seguro o ciertos event.Example: Cuando una sola, dado normal se rueda una vez, la muestra de probabilidad spaceStudy problemas asociados ejemplos: Algunos ejemplos de problemas de probabilidad estudio areEx: (i) una moneda es "tiró" ( ii) Un dado se "enrolla" que es un experimentos aleatorios ya que no podemos predecir el resultado del experimento en cualquier trial.Q1: Calcula el rango de los datos 27, 28, 34, 36, 39, 59. también encuentre el coeficiente de range.Sol: Mayor valor de L = 59; Valor más pequeño de S = 27Range = L - S = 59-27 = 32Coefficient de Rango = (L - S) /(L + S) = (59 - 27) /(59 + 27) = 32/86 = 0.372Q 2: los pesos de siete personas en kg son 46, 49.5, 52.5, 38, 45, 79.5, 84.5. Encontrar el rango y el coeficiente de range.Sol: Mayor valor de L = 84,5; Valor más pequeño de S = 38Range = L - S = 84,5 - 38 = 46,5 kgCoefficient de Rango = (L - S) /(L + S) = (84,5 - 38) /(84,5 + 38) = 46,5 /122,5 = probabilidad 0.379Study ejemplos para la función de probabilidad: la definición general de la función de probabilidad discreta p (x) es una función que satisface las siguientes (1) propiedades. La probabilidad de que X se puede tomar como un valor específico para x es p (x) .Ejemplo P (X = x) = p (x) = px. (2). (X) es no -. Negativo para todo x real (3). La suma de p (x) sobre todos los valores posibles de X es uno. Es decir Σpi = 1 donde j es todos los valores posibles que X puede tener y pi es la probabilidad a X = xi Si a1, a2,. . . am, a, b1, b2,. . bn, b sea los valores de la variable aleatoria discreta X en el orden ascendente thenP (X mayor que o igual a a) = 1 - P (X menos de a) .P (X menor que o igual a a) = 1 - P (X mayor que a) .P (a menos que o igual a X de menos de o igual a b) = P (X = a) + P (X = b1) + P (X = b2) +. . . . . . + P (X = bn) + P (X = b) .Distribution función: (función de distribución acumulativa) La función de distribución de una variable aleatoria X se define como followsF (x) = P (X menor que o igual a x) = Σ xi menos de o igual a XP (xi): (- ∞ menor que x menos de ∞) .Distribution función: (función de distribución acumulativa) La variable aleatoria para una función de distribución de X se da como F (x) = P (X inferior o igual a x) = Σxi inferior o igual a XP (xi): (- ∞ menor que x menos de ∞) .Problem encontrar la función de masa de probabilidad de contraer número de cabezas cuando se lanzan tres monedas once.Solution: sea X la variable aleatoria "conseguir número de cabezas". espacio muestral cuando tres monedas se lanzan ISS = HHH HHT HTH THH HTT THT TTH TTTR = 3 2 2 2 1 1 1 0Since X es el azar variableP (al no obtener la cabeza) = P (X = 0) = 1 /8P (conseguir uno cabeza) = P (X = 1) = 3 /8P (obtener dos caras) = P (X = 2) = 3 /8P (conseguir tres cabezas) = P (X = 3) = 1/8