Notice: This page requires JavaScript to function properly.
Please enable JavaScript in your browser settings or update your browser.Обчислити захоплюючу ймовірність | Дискретні розподіли
Теорія ймовірностей
course content

Зміст курсу

Теорія ймовірностей

Теорія ймовірностей

1. Ознайомемося з основними правилами
Випадкова зміннаСхема Бернуллі 1/2Схема Бернуллі 2/2Біноміальна ймовірність 1/2Біноміальна ймовірність 2/2
2. Ймовірності декількох подій
Додавання ймовірностейОбчислення зв'язаних ймовірностейВикликПеремножуємо ймовірностіЗалежні ймовірностіЗакон повної ймовірностіТеорема БайєсаВиклик
3. Проводимо захоплюючі експерименти
Перший експериментДругий експериментТретій експериментПоєднуйте свої знання
4. Дискретні розподіли
Дискретний рівномірний розподілОбчислити захоплюючу ймовірністьРозподіл БернулліБіноміальний розподілВикликПуассонівський розподілВиклик
5. Нормальний розподіл
Нормальний розподілВиклик 1Виклик 2

bookОбчислити захоплюючу ймовірність

Ви коли-небудь замислювалися над тим, що день народження вашого друга може бути в будь-який день року з однаковою ймовірністю. Ймовірність для кожного дня створює рівномірний розподіл.

Давайте згадаємо деякі функції, але для рівномірного розподілу (вони дещо відрізняються): Для обчислення ймовірності отримання точно визначеного результату x :

uniform.pdf(x, loc, scale).

Для обчислення ймовірності отримання результату, який більший за x:

uniform.sf(x, loc, scale) (включно).

Для обчислення ймовірності отримання результату, який менший за x:

uniform.cdf(x, loc, scale) (включно).

  • loc - це нижня межа розподілу (мінімальне значення).
  • scale - це верхня межа розподілу (максимальне значення).

Завдання

Уявіть, що ви познайомилися з людиною і хочете обчислити ймовірність того, що її день народження припав на літо, при цьому ви знаєте, що вона народилася не у високосний рік. Отже, дійте за алгоритмом:

  1. Імпортувати об'єкт uniform.
  2. Обчислити ймовірність того, що він народився після 152 дня року (1 червня). З параметрами:
    • Нижня межа - 1.
    • Верхня межа - 365.
  3. Обчислити ймовірність того, що він народився до 243-го дня року (31 серпня). З параметрами:
    • Нижня межа - 1.
    • Верхня межа - 365.
  4. Обчислити ймовірність того, що він народився до 243-го дня року та після 152-го дня року.
Switch to desktopПерейдіть на комп'ютер для реальної практикиПродовжуйте з того місця, де ви зупинились, використовуючи один з наведених нижче варіантів
Все було зрозуміло?

Як ми можемо покращити це?

Дякуємо за ваш відгук!

Секція 4. Розділ 2
toggle bottom row

bookОбчислити захоплюючу ймовірність

Ви коли-небудь замислювалися над тим, що день народження вашого друга може бути в будь-який день року з однаковою ймовірністю. Ймовірність для кожного дня створює рівномірний розподіл.

Давайте згадаємо деякі функції, але для рівномірного розподілу (вони дещо відрізняються): Для обчислення ймовірності отримання точно визначеного результату x :

uniform.pdf(x, loc, scale).

Для обчислення ймовірності отримання результату, який більший за x:

uniform.sf(x, loc, scale) (включно).

Для обчислення ймовірності отримання результату, який менший за x:

uniform.cdf(x, loc, scale) (включно).

  • loc - це нижня межа розподілу (мінімальне значення).
  • scale - це верхня межа розподілу (максимальне значення).

Завдання

Уявіть, що ви познайомилися з людиною і хочете обчислити ймовірність того, що її день народження припав на літо, при цьому ви знаєте, що вона народилася не у високосний рік. Отже, дійте за алгоритмом:

  1. Імпортувати об'єкт uniform.
  2. Обчислити ймовірність того, що він народився після 152 дня року (1 червня). З параметрами:
    • Нижня межа - 1.
    • Верхня межа - 365.
  3. Обчислити ймовірність того, що він народився до 243-го дня року (31 серпня). З параметрами:
    • Нижня межа - 1.
    • Верхня межа - 365.
  4. Обчислити ймовірність того, що він народився до 243-го дня року та після 152-го дня року.
Switch to desktopПерейдіть на комп'ютер для реальної практикиПродовжуйте з того місця, де ви зупинились, використовуючи один з наведених нижче варіантів
Все було зрозуміло?

Як ми можемо покращити це?

Дякуємо за ваш відгук!

Секція 4. Розділ 2
toggle bottom row

bookОбчислити захоплюючу ймовірність

Ви коли-небудь замислювалися над тим, що день народження вашого друга може бути в будь-який день року з однаковою ймовірністю. Ймовірність для кожного дня створює рівномірний розподіл.

Давайте згадаємо деякі функції, але для рівномірного розподілу (вони дещо відрізняються): Для обчислення ймовірності отримання точно визначеного результату x :

uniform.pdf(x, loc, scale).

Для обчислення ймовірності отримання результату, який більший за x:

uniform.sf(x, loc, scale) (включно).

Для обчислення ймовірності отримання результату, який менший за x:

uniform.cdf(x, loc, scale) (включно).

  • loc - це нижня межа розподілу (мінімальне значення).
  • scale - це верхня межа розподілу (максимальне значення).

Завдання

Уявіть, що ви познайомилися з людиною і хочете обчислити ймовірність того, що її день народження припав на літо, при цьому ви знаєте, що вона народилася не у високосний рік. Отже, дійте за алгоритмом:

  1. Імпортувати об'єкт uniform.
  2. Обчислити ймовірність того, що він народився після 152 дня року (1 червня). З параметрами:
    • Нижня межа - 1.
    • Верхня межа - 365.
  3. Обчислити ймовірність того, що він народився до 243-го дня року (31 серпня). З параметрами:
    • Нижня межа - 1.
    • Верхня межа - 365.
  4. Обчислити ймовірність того, що він народився до 243-го дня року та після 152-го дня року.
Switch to desktopПерейдіть на комп'ютер для реальної практикиПродовжуйте з того місця, де ви зупинились, використовуючи один з наведених нижче варіантів
Все було зрозуміло?

Як ми можемо покращити це?

Дякуємо за ваш відгук!

Ви коли-небудь замислювалися над тим, що день народження вашого друга може бути в будь-який день року з однаковою ймовірністю. Ймовірність для кожного дня створює рівномірний розподіл.

Давайте згадаємо деякі функції, але для рівномірного розподілу (вони дещо відрізняються): Для обчислення ймовірності отримання точно визначеного результату x :

uniform.pdf(x, loc, scale).

Для обчислення ймовірності отримання результату, який більший за x:

uniform.sf(x, loc, scale) (включно).

Для обчислення ймовірності отримання результату, який менший за x:

uniform.cdf(x, loc, scale) (включно).

  • loc - це нижня межа розподілу (мінімальне значення).
  • scale - це верхня межа розподілу (максимальне значення).

Завдання

Уявіть, що ви познайомилися з людиною і хочете обчислити ймовірність того, що її день народження припав на літо, при цьому ви знаєте, що вона народилася не у високосний рік. Отже, дійте за алгоритмом:

  1. Імпортувати об'єкт uniform.
  2. Обчислити ймовірність того, що він народився після 152 дня року (1 червня). З параметрами:
    • Нижня межа - 1.
    • Верхня межа - 365.
  3. Обчислити ймовірність того, що він народився до 243-го дня року (31 серпня). З параметрами:
    • Нижня межа - 1.
    • Верхня межа - 365.
  4. Обчислити ймовірність того, що він народився до 243-го дня року та після 152-го дня року.
Switch to desktopПерейдіть на комп'ютер для реальної практикиПродовжуйте з того місця, де ви зупинились, використовуючи один з наведених нижче варіантів
Секція 4. Розділ 2
Switch to desktopПерейдіть на комп'ютер для реальної практикиПродовжуйте з того місця, де ви зупинились, використовуючи один з наведених нижче варіантів
some-alt