Nesta página, vamos discutir sobre modelo de probabilidade conceito .O conceito de probabilidade é percebido por nós na vida cotidiana. A maneira mais fundamental de explicar uma probabilidade está tomando o exemplo de jogar uma moeda justa. Isto é, quando você jogar uma moeda que se vai pousar? Se uma "cabeça" ou "cauda" e se alguém chamou-o corretamente. Ainda hoje, o processo de muitos jogos começam com um 'lance' e em muitas situações que vencer o sorteio (predizer corretamente) é crucial! A probabilidade de jogar uma moeda é um "sim" ou "não" situação porque há apenas duas possibilidades e, portanto, a probabilidade é de 1 em cada dois. Em geral expressar uma probabilidade em termos matemáticos é chamado de "probabilidade model'.Let nos levar mais perto look.Basic Conceitos de ModelsBefore probabilidade de entrar em detalhes, vamos primeiro definir alguns termos básicos. Quando a experiência é feita para estudar uma probabilidade, nós sabemos o que são todos os resultados possíveis em que. O número total de possíveis resultados é chamado espaço de amostra. No mesmo exemplo de lançar uma moeda honesta, existem apenas dois possível fora vem. Essa é a moeda pode pousar com uma cabeça ou podem desembarcar com uma cauda. Daí aqui o espaço amostral é apenas 2 e expressa como, S = {H, T} Suponha que você jogue um dado justo. A matriz é um cubo normal tendo 6 faces cada face é numerada de forma diferente entre 1 e 6 e, portanto, a possível vem para fora são 6. Neste caso, o espaço de amostra é 6 e é expressa como, S = {1, 2, 3, 4, 5, 6} mesma forma que o espaço amostral pode ser determinada em cada resultado favorável case.A é um mesmo que você deseja. Por exemplo recebendo uma cabeça em jogar uma moeda. Neste caso particular, o resultado favorável é apenas um, mas este não é o caso sempre. Por exemplo, ao jogar um dado, se desejar um número par, para estar na face superior, ficando 2, 4 ou 6 são todos os resultados favoráveis que significa que o número de resultados favoráveis é 3.A probabilidade é definida como a razão entre o número de resultados favoráveis para o número no espaço amostral. A representação matemática é chamado o modelo de probabilidade de o evento desejado. Suponha que P (E) é a probabilidade de obter um número par em um único lançamento de um dado, o modelo é dado por $ P (E) = \\ frac {3} {6} = \\ frac {1} {2} $ pode notar-se que a fracção deve ser sempre reduzida para o menor terms.Different Formas de probabilidade ModelsLet Consideremos alguns exemplos que são pouco advanced.If dois eventos a e B são disjuntos, então a probabilidade de qualquer dos casos a ocorrer é a soma de as probabilidades de o evento para a e B. o evento de modelo de probabilidade, neste caso, é, P (a ou B) P = (a) + P (B) no entanto, se dois eventos independentes são então a probabilidade de ambos os eventos de ocorrer é o produto das probabilidades individuais. O modelo de probabilidade em tal caso é, P (A e B) = [P (A)] [P (B)] Exemplo ProblemsBelow são os problemas de exemplo no modelo de probabilidade -Exemplo 1: Uma caixa contêm mármores de tamanhos semelhantes. 7 são azuis, 8 são vermelhas e 5 são verdes. Se um mármore pegou aleatoriamente, qual é a probabilidade de que poderia ser um azul ou verde Solução:? Este é um caso de dois eventos que são disjuntos. O número da amostra no espaço é o número total de berlindes, que é 20. A probabilidade de escolher-se um azul ou verde é dada por: P (B ou G) = P (B) + P (L) P (B) = $ \\ frac {7} {20} $ e P (G) = $ \\ frac {5} {20} $ Portanto, P (B ou G) = $ \\ frac {7} {20} $ + $ \\ frac { 5} {20} $ = $ \\ frac {12} {20} $ = $ \\ frac {3} {5} $ Exemplo 2: Um dado é jogado duas vezes sucessivamente. Qual é a probabilidade de obter um número primo no primeiro lance e o maior número na segunda throwSolution: Este é um caso de dois eventos acontecendo de forma independente. O número no espaço amostral é o número total de rostos, que é 6. Os resultados favoráveis no primeiro lance é de 3 (números 2, 3 e 5) e, no segundo lance é 1 (o número 6). A probabilidade exigida é dada por, P (P e G) = P (P) * P (G) P (P) = $ \\ frac {3} {6} $ e P (G) = $ \\ frac {1} {6} $ Portanto, P (P e G) = $ \\ frac {3} {6} $ * $ \\ frac {1} {6} $ = $ \\ frac {3} {36} $ = $ \\ frac { 1} {12} $