יש לך למד את מספר האנשים מחכה בתור בבנק שלך ביום שישי אחר הצהריים ב 3 אחר הצהריים במשך שנים רבות, ויצרו חלוקה הסתברות עבור 0, 1, 2, 3, או 4 אנשים בתור. ההסתברויות הן 0.1, 0.3, 0.4, 0.1 ו- 0.1, בהתאמה. מהו המספר הצפוי של אנשים (מתכוון) מחכה בתור בשעה 3 אחר הצהריים ביום שישי אחר הצהריים?

המספר הצפוי במקרה זה יכול להיחשב כממוצע משוקלל. זה הכי טוב הגיע על ידי סיכום ההסתברות של מספר נתון על ידי מספר זה. אז, במקרה זה:

#0.1*0 + 0.3*1 + 0.4*2 + 0.1*3 + 0.1*4 = 1.8#

ה מתכוון (או ערך צפוי או ציפייה מתמטית או בפשטות, ממוצע) שווה ל

# P = 0.1 * 0 + 0.3 * 1 + 0.4 * 2 + 0.1 * 3 + 0.1 * 4 = 1.8 #

באופן כללי, אם משתנה רנדומלי # xi # לוקח ערכים # x_1, x_2, …, x_n # עם הסתברויות, בהתאמה, # p_1, p_2, …, p_n #, שלה מתכוון או ציפייה מתמטית או בפשטות, ממוצע מוגדר כסכום משוקלל של הערכים שלו עם משקלים השווים להסתברויות שהוא לוקח ערכים אלה, כלומר

#E (xi) = p_1 * x_1 + p_2 * x_2 + … + p_n * x_n #

האמור לעיל הוא הגדרה עבור משתנה אקראי בדידים לוקח מספר מוגבל של ערכים. מקרים מורכבים יותר עם מספר אינסופי של ערכים (ספור או לא מספיקים) דורשים מעורבות של מושגים מתמטיים מורכבים יותר.

הרבה מידע שימושי בנושא זה ניתן למצוא באתר האינטרנט של Unizor על ידי ביצוע פריט בתפריט הסתברות.

הטמפרטורה הגבוהה ביום ירדה ב -7 מעלות ביום בין יום שני לשלישי, עלתה ביום שישי ב -9 מעלות ביום, ירדה ב -2 מעלות ביום חמישי, וירדה ב -5 מעלות ביום שישי. מה היה השינוי הכולל בטמפרטורה הגבוהה היומית מיום שני עד שישי?

השתמשתי במילה 'טוטאל' היא זו המשמשת את השאלה. עד יום שישי קו תחתון ("סה"כ") הוא שינוי (-7 + 9-2-5) = - 5 ^ o F ראה את הפתרון החלופי תן לירידה בטמפרטורה להיות שלילי תנו לטמפרטורה להיות חיובי תן הטמפרטורה הראשונית לא אז יום שני יום שלישי -> -7 = 0 F ביום רביעי צבע (לבן) (xx.xx) -> + 9 ^ 0 F ביום חמישי צבע (לבן) (x.xxxxx) -> - 2 ^ 0 F ביום שישי צבע (לבן) (xxx.xxxxx) -> - 5 ^ 0 F הניסוח של השאלה מציין שכל שינוי הוא מנקודת הסיום של השינוי הקודם. אז יש לנו: ביום שישי את השינוי "סה"כ" הוא (-7 + 9-2-5) = - 5 ^ o F ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~ ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~

יש לך למד את מספר האנשים מחכה בתור בבנק שלך ביום שישי אחר הצהריים ב 3 אחר הצהריים במשך שנים רבות, ויצרו חלוקה הסתברות עבור 0, 1, 2, 3, או 4 אנשים בתור. ההסתברויות הן 0.1, 0.3, 0.4, 0.1 ו- 0.1, בהתאמה. מה ההסתברות שלרוב 3 אנשים עומדים בתור בשעה 3 אחר הצהריים ביום שישי אחר הצהריים?

לכל היותר 3 אנשים בתור יהיו. P (X = 0) + P (X = 1) + P (X = 2) + P (X = 3) = 0.1 + 0.3 + 0.4 + 0.1 = 0.9 כך P (X <= 3) = 0.9 להיות קל יותר אם להשתמש בכללים מחמאה, כמו שיש לך ערך אחד שאתה לא מעוניין, אז אתה יכול פשוט מינוס זה מן ההסתברות הכוללת. (X = 4) = 1 - 0.1 = 0.9 כך P (X <= 3) = 0.9

יש לך למד את מספר האנשים מחכה בתור בבנק שלך ביום שישי אחר הצהריים ב 3 אחר הצהריים במשך שנים רבות, ויצרו חלוקה הסתברות עבור 0, 1, 2, 3, או 4 אנשים בתור. ההסתברויות הן 0.1, 0.3, 0.4, 0.1 ו- 0.1, בהתאמה. מה ההסתברות שלפחות 3 אנשים עומדים בתור בשעה 3 אחר הצהריים ביום שישי אחר הצהריים?

זהו מצב ... או מצב. אתה יכול להוסיף את ההסתברויות. התנאים הם בלעדיים, כלומר: אתה לא יכול להיות 3 ו 4 אנשים בשורה. ישנם שלושה אנשים או 4 אנשים בתור. אז יש לבדוק את התשובה (אם יש לך זמן בזמן הבדיקה), על ידי חישוב ההסתברות ההפוכה: P (<3) P = (0) + P (1) + P (2) = 0.1 + 0.3 + 0.4 = 0.8 וזה התשובה שלך להוסיף עד 1.0, כפי שהם צריכים.