Когда подбрасываем монету какова вероятность выпадения решки

Теория вероятностей: как научиться предсказывать случайные события

Разбираем основные понятия, решаем задачи и делаем первый шаг на пути к карьере в data science.

Кадр: фильм «Сумерки. Сага. Затмение» / West Video

Продолжаем разбираться с математическими концепциями, на которых держится современное IT. Сегодня поговорим о теории вероятностей — разделе математики, который широко используется в машинном обучении, геймдеве, статистике и науке о данных.

Из этой статьи вы узнаете:

Что такое теория вероятностей

Теория вероятностей — это наука, которая изучает мир случайностей и пытается их предсказать. Здесь встречаются такие понятия, как «события» и «вероятности», у которых, в свою очередь, есть свои свойства и операции — о них мы поговорим чуть позже.

Проще всего продемонстрировать, как работает теория вероятностей, на примере подбрасывания монетки. В этом случае у нас есть два варианта: орёл или решка, а значит, шанс выпадения каждой из сторон одинаковый и составляет 50%.

Но как убедиться, что это действительно так? Например, я могу подбросить монетку десять раз, и мне магическим образом девять раз подряд выпадет орёл и один раз решка. Значит ли это, что шанс выпадения орла — 90%? Конечно, нет — и у этого есть научное объяснение.

Дело в том, что теория вероятностей рассматривает случайные события в рамках бесконечности. Иными словами, если мы будем подбрасывать монетку бесконечное количество раз, то шансы выпадения орла или решки будут приближаться к 50%.

В математике такая закономерность называется законом больших чисел, и этот закон — один из фундаментальных для data science. Фишка в том, что чем больше данных мы имеем на руках, тем точнее можно делать предсказания. Подробнее об этом читайте в статье «Математика для джунов».

Такая же логика работает и для других случайных явлений — например, шанс выпадания числа 5 на игральном кубике равен 1 к 6, а вероятность того, что молния ударит в одно и то же место дважды — примерно 1 к 500.

Теория вероятностей помогает нам предсказывать шанс возникновения различных событий, когда ответ не такой однозначный и на события влияет множество факторов.

Основные понятия

Мы упомянули слова «событие» и «вероятность», но не рассказали, что они вообще значат в контексте теории вероятностей. Давайте разбираться.

События

Событие — это всё, что может произойти, когда мы совершаем какое-то действие. Например, если мы бросаем монетку, то событие — это выпадение орла или решки. Чтобы обозначать события, используют заглавные буквы латинского алфавита. Например, для орла можем выбрать букву A, а для решки — B.

Существует много разных видов и классификаций событий, но в этой статье мы остановимся на основных четёрых:

• Достоверные — те, которые точно произойдут. Если бросить стакан на пол, то с вероятностью 100% он полетит вниз.
• Невозможные — те, которые никогда не произойдут. Если бросить тот же стакан на пол, то он никогда не полетит вверх (мораль: не стоит бросать стаканы на пол, если, конечно, вы не на МКС).
• Случайные — те, которые могут произойти, а могут и не произойти. Например, если мы бросаем игральный кубик, то не можем с уверенностью сказать, что выпадет число 2.
• Несовместимые — те, которые исключают друг-друга. Например, при подбрасывании монетки может выпасть либо орёл, либо решка — оба одновременно они выпасть не могут.

Если собрать все несовместимые события вместе, они будут называться полной группой событий. Это множество событий, одно из которых обязательно случится, если мы совершаем действие, а другие — не произойдут никогда. Например, когда мы бросаем игральный кубик, может выпасть только одна из сторон.

Вероятности

Вероятность — это число, которое обозначает шанс возникновения события. Например, вероятность выигрыша в лотерею может составлять 1 к 1 000 000.

Мы записывали значения вероятностей в процентах и отношениях, но математикам удобнее располагать их в диапазоне от 0 до 1. Если вероятность равна 0, то событие никогда не произойдёт, а если 1 — точно произойдёт. Всё, что посередине, — это случайные события.

Самый простой способ вычислить вероятность — поделить число благоприятных событий на общее число возможных событий. Например, если всего в колоде 36 карт, а мы хотим достать короля пик, то вероятность этого события равна 1/36, или 0,03. Если бы нас устроил любой из королей, то вероятность была бы равна 4/36 — то есть 0,1.

К формулам мы ещё вернёмся, а пока отметим, что вероятность — это не всегда точное предсказание, а лишь оценка шанса возникновения события. Как следует из закона больших чисел, если шанс выпадения орла и решки равен 50%, это не означает, что они будут выпадать по очереди.

Ещё вероятность может быть условной — или зависеть от другого события. Например, если мы хотим вытащить любой туз из колоды карт, шанс равен 4/36. Но если до этого кто-то уже вытащил одного туза, то вероятность будет равна 3/35. Это потому, что в колоде стало на одну карту меньше и количество благоприятных событий тоже уменьшилось.

С определениями закончили — теперь давайте узнаем, как событиями можно управлять.

Что такое алгебра событий

Когда мы считаем вероятности, нас может устраивать более чем один результат событий. Или другая ситуация — нам может быть важно, чтобы два события выполнялись вместе. В таких случаях на помощь приходит алгебра событий. Разбираемся, какие действия она позволяет совершать.

Дисклеймер: в этом разделе мы не рассматриваем вычитание и дополнение событий, потому что они довольно сложны для первого знакомства с теорией вероятностей. Возможно, скоро мы выпустим о них отдельную статью.

Сложение (объединение) событий

Сумма двух событий A + B — это сложное событие, которое произойдёт, если случится или событие A, или событие B, или оба одновременно.

Допустим, мы хотим вычислить вероятность выпадения на кубике стороны с числами 2 или 4. Обозначим событие «выпадение стороны 2» как A, а событие «выпадение стороны 4» как B. Так как у кубика всего шесть граней, вероятность выпадения каждой из этих сторон равна 1/6.

А так как нас интересует либо событие A, либо событие B, мы ищем сумму этих событий — A + B. Вычисляем соответствующие вероятности:

Получается, что шанс выпадения стороны 2 или 4 при броске кубика равен 2 к 6, или 1 к 3, или 33%.

Правило сложения можно применять не только к двум событиям, но и к любому их количеству. Например, событие A + B + C + D произойдёт, если случится хотя бы одно из событий A, B, C, D или одна из их комбинаций, такая как A и C или A, C и D.

Умножение (пересечение) событий

Произведение событий A и B — это событие A × B, которое произойдёт, если случится и событие A, и событие B.

Допустим, мы бросаем монетку два раза и хотим понять, каков шанс, что оба раза выпадет решка. Напомним, что вероятность выпадения решки — 1/2.

Обозначаем события: A — решка выпадает первый раз, B — решка выпадает второй раз. Считаем вероятности:

Получаем, что шанс выпадения решки два раза подряд — 25%.

Как в случае с суммой, произведение событий можно считать для любого количества разных событий. Давайте продолжим пример с монеткой — теперь мы хотим, чтобы она выпала четыре раза подряд.

Добавляем два новых обозначения: C — решка выпадает третий раз, D — решка выпадает четвёртый раз. Вероятности всё те же, считаем их произведение:

Ответ — шанс выпадения решки четыре раза подряд равен 1 к 16, или 6,25%.

Сложение совместимых событий

Когда мы говорили о сложении вероятностей, мы использовали несовместимые события, поскольку при броске кубика может выпасть только одна сторона (или ребро, если вам сильно повезёт).

Теперь, когда мы познали тонкости вероятностного умножения, можно разобраться с тем, как складывать совместимые события. В этом случае из суммы двух событий нужно просто вычесть их произведение. Формула выглядит так:

P (A + B) = P (A) + P (B) — P (A ⋅ B)

Примером такого сложения может быть выбор случайных чисел. Допустим, у нас есть набор чисел от 1 до 10 и мы хотим найти вероятность того, что выбранное число будет или нечётным, или делиться на 7 без остатка.

• Событие A — число нечётное. Вероятность выбрать именно его — 5/10.
• Событие B — число делится на 7 без остатка. Вероятность — 1/10.

Так как число 7 удовлетворяет обоим условиям, мы имеем дело с совместимыми событиями — то есть они могут происходить одновременно. Подключаем формулу: сначала находим сумму вероятностей, а потом вычитаем из неё вероятность пересечения. Внимание на экран:

Вуаля! Получается, что шанс выполнения одного из двух событий равен 11/20, или 55%.

На этом с алгеброй событий закончим и перейдём к более классическим формулам. Но не пугайтесь, мы всё подробно объясним.

Ещё несколько формул теории вероятностей

Для начала — универсальная формула. Выглядит она так:

Разберёмся, что значат все эти буквы:

• Функция P вычисляет вероятность того, что произойдёт событие, которое нас устраивает (A);
• n обозначает общее число возможных событий;
• m — число благоприятных исходов.

Например, попробуем вычислить по этой формуле вероятность выпадения решки:

Всё в порядке, формула работает.

Давайте усложним задачу: посчитаем вероятность того, что решка выпадет три раза. Для этого нужно разбить событие на несколько уникальных — например, выпадение решки при первом, втором и третьем бросках. Обозначим эти события как B, C и D.

Так как эти события зависимы друг от друга, нам нужно их перемножить — для этого подставляем в нашу формулу числа:

Всё верно — вероятность посчитали правильно.

Из этой формулы можно сделать несколько выводов:

• Если вероятность равна единице — значит, она достоверная. Смысл в том, что из общего числа событий нам подходят все — то есть событие точно произойдёт.
• Если вероятность равна нулю — значит, она невозможная. Всё из-за того, что нам не подходит ни одно из имеющихся событий.
• Если вероятность находится в диапазоне от нуля до единицы — она случайная. Это значит, что общее число результатов больше нуля, но не все из них нам подходят.

Теперь вы знаете достаточно, чтобы решать простые задачи по теории вероятностей, чем мы и займёмся в следующем разделе.

Решаем задачи по теории вероятностей

При решении задач используйте главную формулу теории вероятностей, а также формулы сложения и произведения вероятности событий.

Задача 1. В колоде 52 карты. Мы решили вытащить из неё одну — найдите вероятность того, что это будет туз.

• Число всех возможных событий — 52, так как в колоде 52 карты.
• Число благоприятных событий — четыре, так как всего в колоде четыре туза.

Вычислим вероятность того, что из всех карт нам попадётся именно туз:

Теперь посчитаем сумму благоприятных событий:

Ответ: 4/52, или 1/13.

Задача 2. В кармане лежит шесть монет: две рублёвых, две пятирублёвых и две десятирублёвых. Мы по очереди достаём две из них случайным образом. Найдите вероятность того, что они обе будут одного номинала.

Сначала мы достаём первую монету. Это может быть или рубль, или пять, или десять. Получается, вероятность достать монету любого номинала — 1/3.

Теперь достаём вторую монету — она должна быть того же номинала, что и первая. Так как только одна из них удовлетворяет нашим критериям, вероятность этого составляет 1/5. А так как наши события связаны друг с другом, перемножаем вероятности обоих:

Ответ: 1/15.

Задача 3. Вы бросаете игральные кости с шестью сторонами. Найдите вероятность того, что сумма выпавших очков будет равна 7.

Всего существует шесть различных комбинаций, которые дают сумму 7:

• 1 — 6;
• 2 — 5;
• 3 — 4;
• 4 — 3;
• 5 — 2;
• 6 — 1.

Общее число возможных результатов при бросании двух костей равно 6 × 6 = 36. Подставляем наши значения в формулу:

Ответ: 6/36, или 1/6.

Что дальше

В этой статье мы разобрались с базовыми понятиями теории вероятностей. Если хотите лучше разбираться в вопросе, хорошие лекции можно найти здесь и здесь. А на этом бесплатном курсе теория даётся сразу с примерами и упражнениями — полезно, если хотите отточить знания на практике.

Для общего развития можно почитать нашу статью «Математика для джунов» и статью о том, как устроена случайность в играх. А если вы всерьёз нацелены вкатиться в data science и хотите подтянуть математический бэкграунд, для вас есть курс «Основы математики для Data Science».

Читайте также:

Букву P используют потому, что на английский язык слово «вероятность» переводится как probability.

Орел или решка?

Человек должен мыслить вероятностно. Просто потому, что наш мир так устроен, что каждое событие происходит с той или иной степенью вероятности. И этот «железобетонный» факт нужно всегда принимать во внимание.

Заметьте, что это не вполне перекрывается с диалектичностью мышления. Разница в том, что диалектика описывает любую ситуацию, как совокупность разнонаправленных факторов (что, безусловно, влияет на вероятность того или иного исхода). Тогда ситуация — суть синтез этих факторов в данный конкретный момент.

Вероятность же — понятие математическое. Классическим примером является подбрасывание монетки. Может выпасть «орел», а может «решка». Поскольку сторон у монетки всего две, то вероятность выпадения «орла» составляет 1/2 или 0,5.

Есть несколько очень важных моментов, входящих в понятие «вероятностное мышление», которые на примере с монеткой можно продемонстрировать.

Вначале о двух принципиально разных вариантах: а) когда вероятность всей последовательности событий или элементов системы влияет на результат; б) когда то, что было до очередного события – неважно.

Рассмотрим первый вариант (напомню, когда вероятность всей последовательности событий или поведения элементов системы влияет на результат).

Какова вероятность выпадения «орла» 2 раза подряд? Правильно, 0,5*0,5=0,25. Т.е. в 2 раза меньше, чем вероятность выпадения «орла» в одной-единственной попытке.

Это очень важный момент, который нужно научиться видеть и понимать в любой системе. Допустим, возьмем большой пассажирский самолет. В нем многие тысячи деталей и механизмов. Часть из них является критически важными — т.е. такими, поломка или отказ которых приведет к катастрофе. Допустим, что таких деталей 1000 штук. Вероятность отказа каждой детали в отдельности достаточно низка. Уже потому, что их конструировали и изготавливали профессионалы. Допустим, что надежность каждой детали из 1000 составляет 0,999. Заметьте, что это весьма высокая надежность!

Но на исход полета (надежность самолета в целом) влияют все 1000 деталей! Поэтому, надежность самолета в целом будет оцениваться как 0,999 в степени 1000. Это значение равно 0,375 по моему калькулятору. Что такая цифра означает в жизни? Самолет упадёт с вероятностью 1-0.368=0.632, т.е. больше чем в половине случаев [спасибо коллеге NIN за поправку]. Вы согласились бы лететь на таких условиях. (В скобках замечу, что для повышения надежности технических систем уже давно разработаны специальные методы.)

Но это «железяки». А теперь представьте, что вы выстраиваете цепочку сделок с 5 контрагентами. При этом каждому участнику вы доверяете (иначе зачем ввязываться в откровенно сомнительную авантюру?) на 80%. Тогда вероятность успешного окончания сделки 0,8 в 5-ой степени – это 0,328, т.е. чуть выше 30%. Вы готовы рискнуть своими деньгами на таких условиях?

Теперь вариант №2, когда вероятность всей последовательности событий или поведения элементов системы не влияет на результат очередной попытки.

Допустим, вы подбросили монетку 10 раз — и все десять раз выпала «решка». Ну чего не случается в жизни, правда?! Вы бросаете 11-й раз. Вопрос: какова вероятность того, что выпадет снова «решка»?

Правильный ответ (до которого я сам в свое время не додумался, честно признаюсь) — 0,5! Хотя очень хочется сказать 0,5 в 11 степени, т.е. 0,00049.

Дело в том, что монетка «не знает», как она падала в предыдущие «разы». Для нее в каждой отдельной попытке есть только 2 варианта, причем вероятность каждого составляет 0,5.

В жизни очень важно уметь видеть такие ситуации, которые «работают» по такому вот «независимому» механизму – и отличать их от «зависимых» (т.е. таких, в которых вероятность накапливается).

Обратите внимание, что ошибка (разница) в оценках в этом примере составляет 1000 раз. Т.е. мы скромно так ошиблись на 3 порядка. Даже некорректно использовать термин «ошиблись» — мы просто не в курсе дела, что называется. Это к вопросу о важности различения типов ситуаций по жизни.

Завершая разговор об этих двух различных вариантах, можно упомянуть о том, что в терминах философии сказанное означает, что между событиями в первом случае есть, а во втором случае нет причинно-следственной связи.

В самом деле, в первом случае условием выполнения задачи являются все исходы подбрасываний монетки. Например, если во второй попытке выпала «решка» — то результата «5 орлов подряд» уже не достичь, верно? Во втором случае исходы предыдущих попыток никак не влияют на исход любой последующей.

Учет маловероятных событий и граничных условий

Есть еще один аспект темы «Орел или решка?» Записные остряки иногда шутят, что возможны еще 2 варианта:

• монетка падает на ребро;
• монетка повисает в воздухе.

В каждой ситуации (в т.ч. жизненной) есть свой главный вопрос. В ситуации с падением монетки на ребро это: а какова вероятность того, что будет именно такой исход?

Здесь вы можете остановиться и сделать 100 или 1000 подбрасываний монетки. Я не шучу, это очень важный момент. Ведь речь о том, что для конкретного мышления нужен практический опыт. Вот вы и можете на своем опыте попытаться добиться ситуации, чтобы монетка стала на ребро…

… Надеюсь, вы уже накидались вдоволь и мы можем продолжить. Подозреваю, что даже в 1000 попыток монетка ни разу не встала на ребро. Хотя рукой, действуя очень осторожно и тщательно, мы можем ее в такое положение поместить, правда? Т.е. какая-то конечная вероятность существует.

Для целей нашего разговора главный вывод из этого упражнения заключается в двух вещах:

• в большинстве случаев, когда одно событие имеет вероятность в 10 и более раз выше, чем иное событие, вторую альтернативу из рассмотрения можно исключить (обычно разницу на порядок величины и более называют «качественной»);
• в тоже время важно помнить, что мы всегда имеем дело с вероятностными процессами. И что исключили мы на этапе анализа тот или иной вариант не потому, что он невозможен в принципе, а потому что он маловероятен, а возможная «цена» такого исхода не запредельно велика для нас. Если же на кону жизнь или состояние – тогда нужно еще разок подумать, а можно ли пренебречь даже такой небольшой вероятностью негативного исхода…
Важно четко отдавать себе отчет в том, для чего и какой именно анализ вы делаете, быть адекватным и профессиональным.

Еще немного об учете граничных условий

Пример с монеткой, повисшей в воздухе, указывает на важность учета условий, в которых протекает тот или иной процесс. Всегда нужно отдельным пунктом четко прояснить граничные условия задачи, которую вам предлагают решить (действовать, работать). Кстати, классический пример такой ситуации – это Александр Македонский и «гордиев узел». Как известно, он не стал его развязывать, он его просто разрубил. При этом, не суть важно, были заданы условия или нет, т.к. оба варианта одинаково полезно обдумать: а) можно воспользоваться неопределенностью граничных условий или б) можно сознательно выйти за границы заданных условий, поскольку — оставаясь в них — задачу не решить.

Далее, есть такая фраза: «С ним я бы в разведку не пошел». В чем ее суть с точки зрения вероятности? В ней на основе наблюдения за поведением данного человека делается некий прогноз о его возможных действиях в экстремальных условиях разведывательной операции (т.е. о вероятности того или иного исхода в иных граничных условиях).

Причем логика такова: если в повседневной жизни в поведении данного индивида есть настораживающие моменты — то как же он поведет себя, когда его «жареный петух в одно место клюнет»?!

Вывод прост: если вы принципиально меняете условия проведения того или иного опыта — то вы должны быть готовы к тому, что результаты, полученные в исходных условиях, будут откровенно ненадежными. Т.е. вероятностное распределение исходов резко изменится.

Очень важно четко осознавать граничные условия задачи.

О различиях между априорной и апостериорной оценками

Из вероятностного характера большинства событий вытекает принципиальная разница между т.н. априорной и апостериорной оценкой. Т.е. оценкой до и после события.

До полета можно априори заявить, что он обязательно будет успешным? Можно, но это будет абсолютно некорректно, т.к. конечная вероятность неблагоприятного исхода существует всегда. Зато после полета вы можете сказать что-то вроде «Да я и не сомневался, потому что вероятность неуспеха была ничтожно мала. »

Самая же большая разница в таких оценках — разница психологическая. Вы это легко поймете, когда вспомните свое состояние до полета и после того, как самолет коснулся колесами земли.

Это, вообще-то очень небанальный вывод, хотя на первый взгляд может показаться именно таким. Вы легко поймете его важность, если вспомните, как люди, научившись что-то делать (например, фотографировать), потом говорят с нарочитой небрежностью: «Легко. » Так вот, это и есть апостериорная оценка и при этом человек уже «забыл», что никакой гарантии такого исхода ведь не было, была лишь вероятность. А для человека, который еще этому не научился, она выглядит издевкой, причем абсолютно непонятной и от этого еще более обидной. Обидной еще и потому, что совершенно не факт, что в его случае факторы сойдутся в нужной конфигурации и он тоже совершит этот качественный скачок. Фотографируют тысячи, а фотографами становятся единицы.

Важно помнить, что то, что для вас является апостериорным – для других является априорным. Они смотрят на эту задачу с другой стороны, они еще не знают о ней того, что знаете вы…

Вместо заключения

Проявлением «вероятностного мышления» у вас в голове должно служить численная оценка вероятности того или иного события. Т.е. вы должны помыслить, к примеру, так: «оценка вероятности неблагоприятного исхода 0,1, а это уже серьезно и для меня неприемлемо». Но никак не «авось, этого не произойдет».

Я затронул только малую часть того, что я называю «вероятностным мышлением». Это большая область, которую желательно изучить, осознать и приобрести необходимые автоматические навыки (в т.ч. выполнения всех видов оценки).

Главное же, ради чего я решил написать это небольшое эссе, заключается в напоминании о том, что состояние неопределенности (и вероятность, как мера неопределенности) — это неотъемлемое условие, атрибут человеческого существования, нашей жизни. Повысить определенность формально возможно и это нужно стараться делать. К сожалению, почти всегда такие попытки связаны либо с необоснованно высоким расходом сил, либо отсутствием времени. Самые же важные процессы в нашей жизни неопределенны принципиально, в силу своей исключительной сложности и многофакторности. В результате наиболее существенные наши решения всегда принимаются в условиях недостатка информации, когда вероятность успеха отнюдь не так велика, как нам бы хотелось думать. И у нас нет иного выхода, как попытаться научиться спокойно к этому относиться и быть достаточно эффективным и в таких условиях.

P.S. Чтобы не заканчивать на пафосно-назидательной ноте, напомню классический анекдот про «вероятностное мышление» в неумелом исполнении:

— Какова вероятность того, что завтра наступит конец света?
— 50%, потому что либо наступит, либо нет…

Задачи B6 с монетами

Задачи на подбрасывание монет считаются довольно сложными. И перед тем как решать их, требуется небольшое пояснение. Задумайтесь, любая задача по теории вероятностей в итоге сводится к стандартной формуле:

где искомая вероятность, число устраивающих нас событий, общее число возможных событий.

Большинство задач B6 решаются по этой формуле буквально в одну строчку — достаточно прочитать условие. Но в случае с подбрасыванием монет эта формула бесполезна, поскольку из текста таких задач вообще не понятно, чему равны числа В этом и состоит вся сложность.

Тем не менее, существует как минимум два принципиально различных метода решения:

1. — стандартный алгоритм. Выписываются все комбинации орлов и решек, после чего выбираются нужные;
2. — стандартное определение вероятности, специально переписанное так, чтобы было удобно работать с монетами.

Для решения задачи B6 надо знать оба метода. К сожалению, в школах изучают только первый. Не будем повторять школьных ошибок. Итак, поехали!

Метод перебора комбинаций

Этот метод еще называется «решение напролом». Состоит из трех шагов:

1. Выписываем все возможные комбинации орлов и решек. Например: ОР, РО, ОО, РР. Число таких комбинаций —
2. Среди полученных комбинаций отмечаем те, которые требуются по условию задачи. Считаем отмеченные комбинации — получаем
3. Осталось найти вероятность:

К сожалению, этот способ работает лишь для малого количества бросков. Потому что с каждым новым броском число комбинаций удваивается. Например, для 2 монет придется выписать всего 4 комбинации. Для 3 монет их уже 8, а для 4 — 16, и вероятность ошибки приближается к 100%. Взгляните на примеры — и сами все поймете:

Задача. В случайном эксперименте симметричную монету бросают 2 раза. Найдите вероятность того, что орлов и решек выпадет одинаковое количество.

Итак, монету бросают два раза. Выпишем все возможные комбинации (O — орел, P — решка):

Итого варианта. Теперь выпишем те варианты, которые подходят по условию задачи:

Таких вариантов оказалось Находим вероятность:

Задача. Монету бросают четыре раза. Найдите вероятность того, что решка не выпадет ни разу.

Снова выписываем все возможные комбинации орлов и решек:

OOOO OOOP OOPO OOPP OPOO OPOP OPPO OPPP
POOO POOP POPO POPP PPOO PPOP PPPO PPPP

Всего получилось вариантов. Вроде, ничего не забыл. Из этих вариантов нас устраивает лишь комбинация «OOOO», в которой вообще нет решек. Следовательно, Осталось найти вероятность:

Как видите, в последней задаче пришлось выписывать 16 вариантов. Вы уверены, что сможете выписать их без единой ошибки? Лично я — не уверен. Поэтому давайте рассмотрим второй способ решения.

Специальная формула вероятности

Итак, в задачах с монетами есть собственная формула вероятности. Она настолько простая и важная, что я решил оформить ее в виде теоремы. Взгляните:

Теорема. Пусть монету бросают Тогда вероятность того, что орел выпадет ровно можно найти по формуле:

Где C_n k — число сочетаний которое считается по формуле:

Таким образом, для решения задачи с монетами нужны два числа: число бросков и число орлов. Чаще всего эти числа даны прямо в тексте задачи. Более того, не имеет значения, что именно считать: решки или орлы. Ответ получится один и тот же.

На первый взгляд, теорема кажется слишком громоздкой. Но стоит чуть-чуть потренироваться — и вам уже не захочется возвращаться к стандартному алгоритму, описанному выше.

Задача. Монету бросают четыре раза. Найдите вероятность того, что орел выпадет ровно три раза.

По условию задачи, всего бросков было Требуемое число орлов: Подставляем в формулу:

С тем же успехом можно считать число решек: Ответ будет таким же.

Задача. Монету бросают три раза. Найдите вероятность того, что решка не выпадет ни разу.

Снова выписываем числа Поскольку монету бросают 3 раза, А поскольку решек быть не должно, Осталось подставить числа в формулу:

Напомню, что 0! = 1 по определению. Поэтому C ₃ 0 = 1.

Задача. В случайном эксперименте симметричную монету бросают 4 раза. Найдите вероятность того, что орел выпадет больше раз, чем решка.

Чтобы орлов было больше, чем решек, они должны выпасть либо 3 раза (тогда решек будет 1), либо 4 (тогда решек вообще не будет). Найдем вероятность каждого из этих событий.

Пусть вероятность того, что орел выпадет 3 раза. Тогда Имеем:

Теперь найдем вероятность того, что орел выпадет все 4 раза. В этом случае Имеем:

Чтобы получить ответ, осталось сложить вероятности p ₁ и p ₂. Помните: складывать вероятности можно только для взаимоисключающих событий. Имеем:

9. Базовая математика Читать 0 мин.

Насколько возможен снегопад? Какова вероятность выиграть в лотерею? Возможность, шанс, вероятность – эти слова мы произносим ежедневно. Они же являются терминами математической теории вероятности.

Математическая теория вероятности вышла на первый план в XVII веке – в дискуссиях об игре в кости.

Вероятность — очень лёгкая тема, если концентрироваться на смысле задач, а не на формулах. Во-первых, что такое вероятность? Это шанс, что какое-то событие произойдёт. Если мы говорим, что вероятность некоторого события 50%, что это значит? Что оно либо произойдет, либо не произойдет — одно из двух. Т.е. подсчитать значение вероятности очень просто — нужно взять количество подходящих нам вариантов и разделить на количество всех возможных вариантов.

Возьмем самый простой пример – подбросим монету. Какова вероятность, что выпадет «орел»? Ответ очевиден – ½. Когда мы говорим, что подбрасываем монету, мы предполагаем, что это симметричная монета, что вероятность выпадения «орла» равна вероятности выпадения «решки». Мы выяснили, что шанс получить «решку» при подбрасывании монеты это ½. Как мы получаем ½? Всего у нас два возможных варианта (орёл и решка), из них нам подходит один (решка), так мы и получаем вероятность ½.

Зафиксируем формулу для нахождения вероятности:

Вероятность может выражаться в процентах:

Важно: на экзамене вам нужно будет записать ответ в числах, не в процентах.

Пример: в урне 10 шаров: 6 белых и 4 черных. Какова вероятность вынуть из урны черный шар?

Решение. Что необходимо для нахождения вероятности? Посчитать количество подходящих вариантов и количество возможных вариантов. Всего шаров – 10, подходящих (т.е. черных) – 4, значит:

Принято, что вероятность изменяется от 0 (никогда не произойдет – невозможное событие) до 1 (абсолютно точно произойдет – достоверное событие).

Пример: в урне 12 шаров: 6 белых и 6 черных. Какова вероятность вынуть из урны красный шар?

Решение. Интуитивно понятно, что поскольку в урне нет красных шаров, то и вероятность равна нулю. Давайте посчитаем количество подходящих вариантов и количество возможных вариантов. Всего шаров – 10, подходящих (т.е. красных) – 0, значит:

В рассмотренном примере событие, заключающееся в вынимании красного шара, невозможное.

Зафиксируем еще одну формулу:

Вероятность подходящих событий + вероятность неподходящих событий = 1

Пример: найдите вероятность того, что при однократном подбрасывании игрального кубика выпадет число, не кратное трем.

Решение. Давайте найдем вероятность противоположного события, что выпадет число, кратное трем. Сколько подходящих событий? Количество подходящих событий (выпадет три, выпадет шесть) – 2, всего событий – 6 (граней на игральном кубике).

Значит, мы можем найти искомую вероятность:

$ Вероятность \;(не \ кратно\;3)=1-\frac <1><3>=\frac <2> <3>$

Теперь мы точно понимаем, как считать вероятность отдельного события, но понятно, что на этом всё не заканчивается. Чтобы жизнь была веселее, в задачах на вероятность обычно происходят как минимум два события, и надо посчитать вероятность с учетом каждого из них.

Вероятность нескольких событий:

Подсчитываем вероятность каждого события в отдельности, затем между дробями ставим знаки:

1. Если нужно первое И второе событие, то умножаем.

2. Если нужно первое ИЛИ второе событие, то складываем (если события не могут совпасть).

Пример. Вероятности попадания в цель при стрельбе первого и второго орудий соответственно равны P₁=0,7, P₂=0,6. Какова вероятность попадания обоими орудиями одновременно при одном залпе?

Решение. Вероятности каждого из событий в отдельности уже даны, нужно только понять, какой знак поставить. Нам нужно, чтобы произошло первое и второе событие одновременно, значит, умножаем.

Пример. Вероятность того, что в магазине будет продана пара мужской обуви 44-го размера, равна 0,12, 45-го – 0,04, 46-го и большего – 0,01. Какова вероятность того, что будет продана пара мужской обуви не меньше 44-го размера?

Решение. Снова вероятности каждого из событий нам даны. Что будем делать с ними? Нам подходят события: продана обувь 44-го размера ИЛИ продана обувь 45-го размера ИЛИ продана обувь 46-го и выше размеров. Значит, складываем вероятности каждого из событий:

P = 0,12 + 0,04 + 0,01 = 0,17.

Для понимания практического применения теории вероятности давайте рассмотрим еще вот такой шуточный пример. В местном зоопарке живет мартышка (можно дать ей имя). Допустим, что у нее есть старенькая пишущая машинка с 26 клавишами для букв латинского алфавита, одна – с точкой, одна – с запятой, одна – с вопросительным знаком и один пробел, итого – 30 клавиш. Сидит себе наша мартышка в углу и нажимает клавиши наугад. Любая последовательность букв имеет ненулевую вероятность оказаться напечатанной, а это значит, что есть шанс, что мартышка дословно напечатает пьесы Шекспира. Шансы у нее минимальные, но они точно отличны от нуля. Давайте разберемся, какова вероятность того, что наша мартышка напечатает последовательность из 8 символов “To be or” («быть или не»). Что мы должны для этого сделать? Сначала мы должны посчитать вероятность появления каждого символа. Представим 8 ячеек, в которых окажутся 8 символов, включая пробелы:

t

o

b

e

o

r

Что нужно, чтобы посчитать вероятность появления одного символа? Правильно, нужно

узнать, сколько всего возможно символов и сколько подходящих. Сколько возможных вариантов для одной ячейки? Помним, что всего у воображаемой нами печатающей машинки 30 клавиш, а значит, 30 возможных вариантов. Для первой ячейки – 30, для второй ячейки – 30, и т.д. Какова вероятность символа «t» в первой ячейке? Подходящий символ -1, количество возможных символов – 30, значит, вероятность равна 1/30. Какова вероятность символа «o» во второй ячейке? Тоже 1/30. Составим таблицу:

Символ	t	o	b	e	o	r
Вероятность появления символа	1/30	1/30	1/30	1/30	1/30	1/30	1/30	1/30

Как посчитать вероятность того, что будут напечатаны именно указанные 8 символов? Какая ситуация нам нужна? Нам необходимо, чтобы произошло И первое, И второе, И третье …. И восьмое события, то есть мы должны перемножить вероятности каждого из событий. Получим:

Получили очень малую вероятность. Чтобы понять, насколько она мала, давайте посчитаем, сколько времени придется ждать, чтобы мартышка напечатала указанные символы. Допустим, мартышка бьет по клавише раз в секунду (не прерываясь на сон и другие дела), тогда ожидаемое время составляет чуть более 20 800 лет. Поэтому если вдруг вы затаили дыхание в ожидании Шекспира – выдыхайте, у нее довольно долго будет получаться всякая нечитаемая последовательность типа «xo?h,yt?»