Study de probabilidade são um tópicos interessantes em matemática. exemplos de probabilidade estudo são utilizados para compreender a probabilidade estudo examples.The palavra probabilidade é bastante familiar a todos. A palavra acaso, possível, provavelmente, provavelmente etc. Estes todos são transmitir alguma sensação de incerteza sobre a ocorrência de alguns eventos. Todo o nosso mundo está cheio de incerteza. Fazemos uma decisão com afetados pela incerteza praticamente todos os dias. A fim de pensar e medida de incerteza e nos voltamos para um ramo da matemática chamado probability.Experiment para estudar exemplos de probabilidade: Experiência determinística: Um experimento cujos resultados podem ser previstos com certeza, sob experimento conditions.Random idêntica: Um experimento tem todo resultados possíveis são conhecidos, mas não é possível prever o outcome.Range: Gama é a medida mais simples da dispersão. Ela é definida como a diferença entre os maiores e os menores valores no series.Range = L - S, L = maior valor, S = menor valueCoefficient do intervalo = (L- S) /(L + S) .Um simples evento ( ou evento primário): o possível resultado mais básico de um experimento aleatório e não pode ser decomposto espaço further.Sample: os resultados possíveis para um conjunto de todos os valores para um experimento aleatório é chamado de space.Event exemplo: espaço amostral para o cada subconjunto não vazio para um evento. O espaço de amostra S é chamado Claro evento ou Certain event.Example: Quando uma única, die regular é rolado uma vez, os exemplos de problemas de amostra spaceStudy probabilidade associada: Alguns problemas exemplo de estudo de probabilidade areEx: (i) A moeda honesta é "jogado" ( ii) Um dado é "rolou", que é uma experimentos aleatórios, pois não podemos prever o resultado do experimento em qualquer trial.Q1: Encontre o intervalo de dados 27, 28, 34, 36, 39, 59. Também descobrir o coeficiente de range.Sol: maior valor L = 59; Menor valor S = 27Range = L - S = 59-27 = 32Coefficient da Faixa = (L - S) /(L + S) = (59 - 27) /(59 + 27) = 32/86 = 0.372Q 2: os pesos de sete pessoas em kg é 46, 49,5, 52,5, 38, 45, 79,5, 84,5. Encontre a faixa eo coeficiente de range.Sol: maior valor L = 84,5; Menor valor S = 38Range = L - S = 84,5 - 38 = 46,5 kgCoefficient da Faixa = (L - S) /(L + S) = (84,5 - 38) /(84,5 + 38) = 46,5 /122,5 = probabilidade 0.379Study exemplos para probabilidade função de massa: a definição geral de discreta função de probabilidade p (x) é uma função que satisfaz as seguintes propriedades (1). A probabilidade de que X pode ser tomá-lo como um valor específico para X é P (X) .example P (X = x) = (x) p = px. (2). (X) é não -. Negativa para todos os x real (3). A soma de p (x) ao longo de todos os valores possíveis de x é um. Isso é Σpi = 1, onde J é todos os valores possíveis de que X pode ter e pi é a probabilidade de X = xi Se A1, A2,. . . AM, A, B1, B2,. . Bn, b ser os valores da discreta variável aleatória X na ordem ascendente thenP (X maior do que ou igual a um) = 1 - P (X inferior a um) .P (X inferior ou igual a um) = 1 - P (X maior do que um) .P (um inferior ou igual a x inferior ou igual a b) = P (X = a) + P (X = B1) + P (X = B2) +. . . . . . + P (X = Bn) + P (X = b) .Distribution função: (função de distribuição cumulativa) A função de distribuição de uma variável aleatória X é definido como followsF (x) = P (X inferior ou igual a x) = Σ xi inferior ou igual a XP (XI): (- ∞ menor que x menos de ∞) .Distribution função: (função de distribuição cumulativa) a variável aleatória para uma função de distribuição X é dada como F (x) = P (X inferior ou igual a x) = Σxi inferior ou igual a XP (XI): (- ∞ menor que x menos de ∞) .Problem encontrar a função de densidade de probabilidade para obter o número de cabeças quando três moedas são atiradas once.Solution: seja X a variável aleatória "ficando número de cabeças". espaço amostral quando três moedas são atiradas ISS = HHH HHT HTH THH HTT THT TTH TTTr = 3 2 2 2 1 1 1 0Since X é o variableP aleatório (ficando sem cabeça) = P (X = 0) = 1 /8P (obtenção de um cabeça) = P (X = 1) = 3 /8P (recebendo duas cabeças) = P (X = 2) = 3 /8P (ficando três cabeças) = P (X = 3) = 1/8