DSCF2530

DSCF2530



m 4,    i pewne własności prawdopodobieństwa

^ iw/y padku c) mamy;

PiBi-C;

Bu )-,V

§ , 14

|P>

Tl

HC},b}

9

U

.

Szukane prawdopodobieństwo jest równe sumie wv/ej wymienionych prawdopo^Y Nenstw i wynos*"^* V

PR/\kl.A(i4,?.'k W 1 umie jest o czarnych i 4 białe kule. a w U urnie jest 7 c/arn\*i i S białych kuTTl osiujemy 2 kule be/ /wracania i I urny i 3 kule ze zwracaniem ? || lu. n\. Jakie jest prawdopodohieństw-o otrzymania 3 kul białych?

Rozwiązanie. Oznaczmy zdarzenie polegąjące na wylosowaniu kuli białej litera 5 a -o.il zenie polegające na wylosowaniu kuli czarnej hieni C. Zdarzenie /T, o kio rym j?.v mowa w pylaniu zadania, jest alternatywą wyklucząiących się zdarzeń:

a) 2 białe z 1 i 1 biała oraz I czarna z II.

b) I biała oraz I czarna a I i 2 białe z 11,

Należy zaowaiyc, Ze przy losowaniu kule rolnych kolorów mogły się pojawię w r\v-ivn kolejności. Uwzględniając warunki zadania (Ulewanie z urn różnych typów jest ne zależne) niżmy

r 1 ł*v*,' a?)* ńaj ęf,+c,\ £?,)+p<b; oj i ci b*)'    Bf.)

Obliczamy kolejne prawdopodobieństwa:

PiRi B\)»losowanie bezzwrotne.

P{ R,\ ('i 4 Cu 8?|ł» i* ' ,j *‘ ..s,31    , losowanie zwrotne,

( | +Cj    *5. losowań ie bezzwrotne.

&}% £*)«    ' j* » ^. losowanie zwrotne.

Wyniki {kwiyieut dąją w rezultacie

5 *J-V, I

r ił DłT


a

533


W


0,21$.


IV; \ ki    ka/iłęi z % um typu 4, mąjdują się 2 kule białe i $ czarnych,

dci ; 7 um    j znąjdujc się b kul butłyeh i 4 czarne, a w I umie typu 4] znaj*-

o kul białych i I kuła czarna.

1 S*ę$a«n losowo do jednej z urn jednego i typów i wy ciągamy jedną kulę jest prawdopodobieństwo tego, że wycisęmemy białą kulę'

- dobrano losowo 3 kuk* ze zwracaniem. Obliczyć prawdopodobieństwo •*': co aąjimm^ jedna kuła będzie czarna.

' Se razy irak-Zy losować kulę ze zwracaniem, aby | prawdopodobieństw moim było t^eidjc, Ze w otrzymamy wszystkich ki białych?

Ro*w lązanie.

I Niech i* ,'kCAacza zdarzenie potefayąor na wyrysowaniu kuli białej. iC -fHj4ega>ąoc na wylosowanie kub czarnej.

Zdarzenie B realizuje się przez wylosowanie najpierw urny pewnego typu, a następnie wylosowanie z niej kuli białej, tzn.

B=Al B+A2'B+A3 B.

Ze względu na wzajemne wykluczanie się zdarzeń AXB, A>B i A3B oraz zastosowanie wzoru (4.5.7) mamy

P(8)-P(i41)'Fi.B|,4,)+P(.42)-P(B|.4.)-i-PU3)-P(B|43).

Ponieważ

^W.)=re-

P(B|.4,)=Ą.    P(B|XJ=^, P(B|/ł3Hb

to P(B)=0.55.V

2. Niech E będzie rozważanym zdarzeniem. Wówczas £ polega na tym, że w trzech losowaniach kula czarna nie pojawi się ani razu. Zatem £=C*CC. Z uwagi na niezależność zdarzeń i równość Ć=B. mamy

P(£)=(P(B))3=0.5S3.

Ostatecznie otrzymujemy

P(E)= 1 —P(£)w0,834.

3> Zdarzeniem przeciwnym do rozważanego jest wyciągnięcie we wszystkich a losowaniach samych kul białych. Prawdopodobieństwo takiego zdarzenia jest równe

(0,551* =0.05.

Logaiyunując znajdujemy «=5.

Przykład 4.7,9. Z urny. w której znajduje się 20 kul białych i 2 kule czarne, wyjmuje się kolejno n kul, przy czym po każdym wyjęciu kuli: 11 kładzie się ją z powrotem, 2) nie kładzie się jej z powrotem. Znaleźć najmniejszą wartość n taką. przy której prawdopodobieństw o wylosowania chociaż raz czarnej kuli jest więksce od 0.5.

Rozwiązanie. Jeżeli przez £ oznaczymy zdarzenie, polegające na tym, lewi losowaniach priynajmniej raz pojawi się kula czarna, to £ oznaczać będzie zdarzenie, że wśród tych a losowań pojawiły ssę wy łącznie kuk białe.

]) Z warunku zadania mamy

Pt£>=(jf)*=(Yf)*

i wobec tego

P(£l= 1 -P(£1=I ~(|ff >|,

skąd otrzy mujemy


Wyszukiwarka

Podobne podstrony:
DSCF2541 152 4. Pojęcie i pewne własności prawdopodobieństwa 4.14. Mamy do dyspozycji 1 urnę typu A
DSCF2515 86 4. Pojęcie i pewne własności prawdopodobieństwa Dowód. Opierając się na własności 4.2.7
DSCF2520 96 4. Pojęcie i pewne własności prawdopodobieństwa PRZYKŁAD 4.5.3. Na każdej z pięciu karte
DSCF2523 4. Pojęcie i pewne własności prawdopodobieństwa 102 Napiszmy powyższy wzór dla n»I, 2*3,...
DSCF2529 116 4. Pojęcie i pewne własności prawdopodobieństwa Przyklap^.7.5.JN każdej z 5 urn pierwsz
DSCF2534 126    4. Pojęcie i pewne własności prawdopodobieństwa Oznaczmy przez A zdar
DSCF2536 yo 4. Pojęcie i pewne własności prawdopodobieństwa wchodzi do próbki co nąjmniąj jeden z wy
DSCF2537 132 4. Pojęcie i pewne własności prawdopodobieństwa Przykład 4.10.3. Iloma kośćmi należy rz
DSCF2512 80 4, Pojęcie i pewne własności
DSCF2513 4. Pojęcie pewne wfcurtojcf prawdopoffobteńafwa Przykład 4.1.6, W urnie są kule o numerach
DSCF2521 y» 4. Pojęcie i pewne własności piamiupv» Definicja 4.5.3. O zdarzeniach A i B mówimy, że s
DSCF2522 4 Poiecir i pewne wiasnnśG* prawdopodobieństwa l/wąga 1. Różnica miedzy definicją 43.4 a de
scandjvutmp12601 273 Przeginanie i składanie papieru. Przykłady: Wiatraczek (Ze zwróceniem uwagi na
Własności prawdopodobieństwa 1.    Niech A,B,C będą zdarzeniami. Niech ponadto: P[A)=
2 (656) Model geometryczny 5.Podaj następujące własności prawdopodobieństwa:
Własności prawdopodobieństwa •    P(0) = O,•    P(Q) = 1, •
8.2 Teoria Dowodu Przyjmujemy sobie pewne zdania za prawdziwe, oraz mamy pewne reguły wyprowadzania
Obraz (196) Własności prawdopodobieństwa 1) P(0) = 0 2) P(A )=1-P(A) 3) P(A u B) = P(A) + P(B)

więcej podobnych podstron