Všechny možné dvojice ze čtyř možností, nezáleží na uspořádání m (všechny výsledky jsou rovnocenné), 6 prvků. m - 5 prvků



Podobné dokumenty
9.2.5 Sčítání pravděpodobností I

Domácí úkol DU01_2p MAT 4AE, 4AC, 4AI

{ } Kombinace II. Předpoklady: =. Vypiš všechny dvoučlenné kombinace sestavené z těchto pěti prvků. Urči počet kombinací pomocí vzorce.

1.3.1 Kruhový pohyb. Předpoklady: 1105

Nerovnice s absolutní hodnotou

( ) ( ) ( ) 2 ( ) Rovnice s neznámou pod odmocninou II. Předpoklady: 2715

2.8.9 Parametrické rovnice a nerovnice s absolutní hodnotou

4.2.7 Voltampérová charakteristika rezistoru a žárovky

( ) Kreslení grafů funkcí metodou dělení definičního oboru I. Předpoklady: 2401, 2208

3.2.4 Podobnost trojúhelníků II

1.1.1 Kvadratické rovnice (dosazení do vzorce) I

( ) Neúplné kvadratické rovnice. Předpoklady:

Funkce rostoucí, funkce klesající I

Př. 3: Dláždíme čtverec 12 x 12. a) dlaždice 2 x 3 12 je dělitelné 2 i 3 čtverec 12 x 12 můžeme vydláždit dlaždicemi 2 x 3.

= musíme dát pozor na: jmenovatel 2a, zda je a = 0 výraz pod odmocninou, zda je > 0, < 0, = 0 (pak je jediný kořen)

(a) = (a) = 0. x (a) > 0 a 2 ( pak funkce má v bodě a ostré lokální maximum, resp. ostré lokální minimum. Pokud je. x 2 (a) 2 y (a) f.

Přepočet přes jednotku - podruhé II

2.7.2 Mocninné funkce se záporným celým mocnitelem

4.5.9 Pravděpodobnost II

Rovnice s neznámou pod odmocninou a parametrem

M - Rovnice - lineární a s absolutní hodnotou

Škola: Střední škola obchodní, České Budějovice, Husova 9 Projekt MŠMT ČR: EU PENÍZE ŠKOLÁM

4.6.6 Složený sériový RLC obvod střídavého proudu

2.7.1 Mocninné funkce s přirozeným mocnitelem

PŘIJÍMACÍ ZKOUŠKY I.termín

Soustavy lineárních rovnic

Kvadratické rovnice pro učební obory

Zákonitosti, vztahy a práce s daty

( ) ( ) Podmíněné pravděpodobnosti I. Předpoklady: 9207

ŠŤASTNÝ A BEZPEČNÝ DOMOV je více než bezpečný dům

Jakub Juránek Určete počet kvádru, jejichž velikosti hran jsou přirozená čísla nejvýše rovná deseti. Kolik je v tomto počtu krychlí?

Základní chemické pojmy a zákony

4.5.2 Magnetické pole vodiče s proudem

Důkazové metody. Teoretická informatika Tomáš Foltýnek

PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA OPAKOVÁNÍ, pro rozpoznávání

Výsledky testování školy. Druhá celoplošná generální zkouška ověřování výsledků žáků na úrovni 5. a 9. ročníků základní školy. Školní rok 2012/2013

Distribuční funkce je funkcí neklesající, tj. pro všechna


65. ročník matematické olympiády Řešení úloh klauzurní části školního kola kategorie B

Žádost o zápis uzavření manželství

Praktikum II Elektřina a magnetismus

Výsledky testování školy. Druhá celoplošná generální zkouška ověřování výsledků žáků na úrovni 5. a 9. ročníků základní školy. Školní rok 2012/2013

Postup práce s elektronickým podpisem

Kvadratické rovnice pro studijní obory

Cíl hry Cílem hry je získat co nejméně trestných bodů. Každá hra se skládá z deseti kol.

Nyní jste jedním z oněch kouzelníků CÍL: Cílem hry je zničit soupeřovy HERNÍ KOMPONENTY:

Cvičení ze statistiky - 6. Filip Děchtěrenko

PREPRINT PRAVDĚPODOBNOST A NÁHODNÁ VELIČINA

Microsoft Office. Word styly

Sada 2 Microsoft Word 2007

3. Ve zbylé množině hledat prvky, které ve srovnání nikdy nejsou napravo (nevedou do nich šipky). Dát do třetí

Optika. VIII - Seminář

Vztah mezi dvěma čísly, které se rovnají, se nazývá rovnost, jako například : ( 2) 3 = 8 4 = 2 ; 16 = 4 ; 1 = 1 a podobně. 2

1. Kruh, kružnice. Mezi poloměrem a průměrem kružnice platí vztah : d = 2. r. Zapíšeme k ( S ; r ) Čteme kružnice k je určena středem S a poloměrem r.

Asymptoty grafu funkce

Číslo projektu: CZ.1.07/1.5.00/ Název projektu: Inovace a individualizace výuky

Úpravy skříní a čelních ploch pro úchopovou lištou

Využití EduBase ve výuce 2

2. Věková a vzdělanostní homogamie párů žijících v manželství a v nesezdaných soužitích

V týmové spolupráci jsou komentáře nezbytností. V komentářích se může např. kolega vyjadřovat k textu, který jsme napsali atd.

Studijní informační systém. Nápověda pro vyučující 2 Práce s rozvrhem a předměty

Sekvenční logické obvody

DUM téma: KALK Výrobek sestavy

Zásady označování budov

IMPORT A EXPORT MODULŮ V PROSTŘEDÍ MOODLE

PŘÍRUČKA K POUŽÍVÁNÍ APLIKACE HELPDESK

Příloha č.1 - Dotazníkové šetření k bakalářské práci Podnikatelský záměr založení soukromé mateřské školy

KIV/ZI Základy informatiky. MS Excel maticové funkce a souhrny

UŽITÍ DERIVACÍ, PRŮBĚH FUNKCE

Tvorba trendové funkce a extrapolace pro roční časové řady

Téma 8. Řešené příklady

Finanční matematika Vypracovala: Mgr. Zuzana Kopečková

E-ZAK. metody hodnocení nabídek. verze dokumentu: QCM, s.r.o.

Řešení 3. série. typ čtverce o kolik se zvýší počet 1 x 1 2k x 2 2k 1 3 x 3 2k 3. . k x k 3 (k + 1) x (k + 1) 1

Vyjádření k oznámení k záměru přeložka silnice II/240 ( R7-D8) úsek mezi rychlostní silnicí R7, dálnice D8 a silnicí II. třídy č.

Kapitola 7: Integrál. 1/14

227/2009 Sb. ZÁKON ze dne 17. června 2009,

Číselné soustavy Ing. M. Kotlíková, Ing. A. Netrvalová Strana 1 (celkem 7) Číselné soustavy

Náhodný pokus každá opakovatelná činnost, prováděná za stejných nebo přibližně stejných podmínek, jejíž výsledek je nejistý a závisí na náhodě.

Návod na připojení k ové schránce Microsoft Windows Live Mail

Dutý plastický trojúhelník by Gianelle

LDo paměti přijímače může být zapsáno maximálně 256 kódů vysílačů. Tyto není PŘIJÍMAČ SMXI. Popis výrobku

Google Apps. pošta 2. verze 2012

Ekonomika Základní ekonomické pojmy

etailer Kit Lenovo Phab

J i h l a v a Základy ekologie

Každý jednotlivý záznam datového souboru (tzn. řádek) musí být ukončen koncovým znakem záznamu CR + LF.

Informace o stavu bodového systému v České republice PŘESTUPKY A TRESTNÉ ČINY I. Q O 070 Odbor kabinet ministra O 072 Oddělení tiskové

CZ.1.07/1.5.00/ Zefektivnění výuky prostřednictvím ICT technologií III/2 - Inovace a zkvalitnění výuky prostřednictvím ICT

Abstrakt. Následující text obsahuje detailní popis algoritmu Minimax, který se používá při realizaci rozhodování

Název: VY_32_INOVACE_PG3309 Booleovské objekty ve 3DS Max - sčítání a odčítání objektů

Svobodná chebská škola, základní škola a gymnázium s.r.o. Zlomky sčítání a odčítání. Dušan Astaloš. samostatná práce, případně skupinová práce

Příloha č. 1 Vzor smlouvy o založení svěřenského fondu a statutu svěřenského fondu

Kvantové počítače algoritmy (RSA a faktorizace čísla)

Dualita v úlohách LP Ekonomická interpretace duální úlohy. Jiří Neubauer. Katedra ekonometrie FEM UO Brno

Tabulky Word egon. Tabulky, jejich formátování, úprava, změna velikosti

ZA5472. Flash Eurobarometer 312 (Future of Transport) Country Questionnaire Czech Republic

Rovnice s neznámou pod odmocninou I

INFORMACE K POKUSNÉMU OVĚŘOVÁNÍ ORGANIZACE PŘIJÍMACÍHO ŘÍZENÍ SŠ S VYUŽITÍM JEDNOTNÝCH TESTŮ

českém Úvod Obsah balení LC USB adaptér Sweex pro bezdrátovou síť LAN

Transkript:

9.2.2 Pravděpodobnost Předpoklady: 9201 Pedagogická poznámka: První příklad je opakovací, nemá cenu se s ním zabývat více než pět minut. Př. 1: Osudí obsahuje čtyři barevné koule: bílou, fialovou, zelenou, a modrou. Při pokusu náhodně najednou vytáhneme z osudí dvě koule. a) Sestav množinu Ω (množinu všech možných výsledků pokusu). b) Najdi výsledky příznivé jevu M (tažena modrá koule) a B (tažena bílá koule). c) Urči jevy M B a M B. U všech jevů urči počet příznivých výsledků. a) Sestav množinu Ω (množinu všech možných výsledků pokusu). Všechny možné dvojice ze čtyř možností, nezáleží na uspořádání Ω = b, f ; b, z ; b, m ; f, z ; f, m ; z, m (všechny výsledky jsou rovnocenné), 6 prvků. {( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( )} b) Najdi výsledky příznivé jevu M (tažena modrá koule) a B (tažena bílá koule). M = b, m ; f, m ; z, m - 3 prvky {( ) ( ) ( )} (, );(, );(, ) { } B = b f b z b m - 3 prvky c) Urči jevy M B a M B. M B = b, f ; b, z ; b, m ; f, m ; z, m - 5 prvků {( ) ( ) ( ) ( ) ( )} (, ) { } M B = b m Pedagogická poznámka: Objevují se dotazy, proč u toho příkladu nerozlišujeme, kterou kouli jsme táhli první a kterou druhou. Není to rozumné ze dvou důvodů: Neodpovídá to situaci, protože koule vytáhneme naráz. Pocit, že jedna z nich je první, je spíše důsledkem zápisu než způsobu, kterým probíhá pokus. Všechny zapsané možnosti jsou stejně pravděpodobné, proto není třeba hledat jiný způsob zápisu množiny Ω, který zajistil stejnou pravděpodobnost všech výsledků. Musíme si ujasnit, co si představit pod pojmem pravděpodobnost. Budeme zkoumat hod mincí. Každá mince má dvě strany: stranu s hodnotou (líc, pana) a stranu se státním znakem (rub, orel). Dodatek: Označení pana pochází z korunových mincí ČSSR na jejichž líci byla ženská postava sázející lipovou ratolest. Na rubové straně mincí bývá státní znak, orel je památkou na rakousko-uherské orlice. Pedagogická poznámka: Všichni žáci provedou dvacet hodů. Ukážeme si mé výsledky z učebnice (pokud házím, stejně začínám s hodnotami z učebnice a své použiji později), po vyřešení příkladu 2 otevřu excellovskou tabulku, postupně do ní přidáváme žákovské výsledky a sledujeme, jak se pravděpodobnost mění. 1

Ukázalo se, že někteří žáci mají problémy i s hodem mincí, proto je lepší jeden hod ukázat a připomenou, že mince by se ve vzduchu měla toči. Provedení hodu není příliš důležité, pokud se mince během letu točí, je jasné, že po dopadu (nebo po chycení rukou) bude vidět jedna z jejích stran. Jaká je pravděpodobnost, že padne líc? Protože se hod mincí používá při losování a předpokládáme, že jde o spravedlivý postup pravděpodobnosti obou výsledků jsou stejné a tedy 50%. Jak to dopadne při dvaceti hodech? Výsledky: hod 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 výsledek 1 1 1 0 0 1 1 0 1 0 1 1 1 0 0 0 1 1 1 0 Uskutečnili jsme 20 hodů, padl 12x líc a 8x rub. Ve statistice se číslo 12 nazývá četnost výsledku líc, 8 je četnost výsledku rub daleko názornější je však podíl četnosti a počtu hodů relativní četnost ν. Př. 2: Urči relativní četnost, se kterou padal při našem pokusu líc, a relativní četnost, se kterou padal rub. Relativní četnost líce: 12 = 3 = 0,6 = 60%. 20 5 Relativní četnost rubu: 8 = 2 = 0, 4 = 40%. 20 5 Znamená předchozí výsledek, že líc padá s větší pravděpodobností než rub? Zkusíme přidat další pokusy. Závislost relativní četnosti líců na počtu hodů 0,65 0,6 0,55 0,5 0,45 0,4 0,35 0 100 200 300 400 500 600 700 Z grafu je vidět, že se relativní četnost líců mění, občas dosáhne hodnoty 0,5, pak se zase změní, ale s větším počtem pokusů se odchylky od hodnoty 0,5 v průměru neustále zmenšují. 2

Zákon velkých čísel: Při velkém počtu pokusů se relativní četnost blíží teoretické hodnotě pravděpodobnosti. Pedagogická poznámka: V hodině řešíme situaci tak, že dvacet hodů si provede každý student sám hned na začátku hodiny během zapisování do třídnice. Ihned po hodech zjistíme, že četnosti jsou pokaždé jiné. Poté doplníme četnosti do připraveného excellovského souboru, který ihned vypočítá relativní četnosti a kreslí graf. Zkušenost: Při velkém počtu hodů jsou relativní četnosti líců i rubů přibližně stejné. Teorie: Oba výsledky hodu jsou stejně možné (stejně pravděpodobné). Pravděpodobnost padnutí líce (i pravděpodobnosti padnutí rubu) je 1 2. Co znamená tvrzení pravděpodobnost padnutí líce je 1 2? Rub i líc padají se stejnou pravděpodobností. Při velkém počtu pokusů se relativní četnost líce (rubu) bude blížit 1 2. Co tvrzení pravděpodobnost padnutí líce je 1 rozhodně neznamená: 2 Když hodíme dvakrát, padne jednou rub a jednou líc. Z deseti hodů padne pětkrát líc. Pokud padl zrovna rub, příště padne líc. Když hodíme víckrát, bude relativní četnost blíže k 1 2. Jaká je situace u hrací kostky? Př. 3: Urči pravděpodobnost, že u hrací kostky padne 6. Hrací kostka: 6 možností, všechny stejně pravděpodobné pravděpodobnost, že padne jeden konkrétní výsledek je 1 6. Má-li pokus m možných výsledků a jsou-li všechny tyto výsledky stejně možné, říkáme o každém z nich, že má pravděpodobnost 1 m. Pravděpodobnost 1 6 pro padnutí libovolného čísla na hrací kostce platí pouze v případě, že kostka je ideální (není falešná). Tajnou úpravou kostky je možné dosáhnout například toho, že bude častěji padat šestka. V takovém případě je pravděpodobnost padnutí šestky větší. Její přibližnou hodnotu můžeme určit jenom tím, že provedeme velký počet hodů a spočteme relativní četnost šestek. Přesnou hodnotu pravděpodobnosti pak pokládáme za neznámou konstantu, která leží blízko spočtené relativní četnosti. Ve všech výpočtech pak hodnotu relativní četnosti používáme jako aktuálně nejlepší známou hodnotu pravděpodobnosti (lepší hodnotu bychom získali provedením většího počtu pokusů). 3

Př. 4: Ve velké počítačové firmě během jednoho roku selhalo z 22 400 harddisků 739. Jaká je pravděpodobnost selhání disku? 739 Relativní četnost poruchy: 0,033 22400 =. Pravděpodobnost selhání disku je číslo blízké číslu 0,033. Př. 5: Z 65351 nově prodaných osobních automobilů stejné značky a typu mělo během dvou let poruchu, která vyžadovala servisní zásah 3986 vozů. Urči pravděpodobnost poruchy tohoto vozu během prvních dvou let používání. Relativní četnost poruchy vozu: 3986 0,061 65351 =. Pravděpodobnost poruchy vozu v prvních dvou letech od nákupu je číslo blízké číslu 0,061. Př. 6: V roce 2007 se v České republice narodilo 114 632 dětí z toho 58475 chlapců, z toho v jihozápadních Čechách 13052 z toho chlapců 6562. Urči pravděpodobnost narození chlapce v ČR. Relativní četnost narození chlapce v ČR: 58475 0,510 114632 =. Relativní četnost narození chlapce v jihozápadních Čechách: 6562 0,503 13052 =. Pravděpodobnost narození chlapce v ČR bude ležet blízko hodnoty 0,510 (hodnota 0,503 je spočtena z menšího počtu porodů a jen v části republiky). Př. 7: Urči pravděpodobnost sejmutí esa při snímání mariášových karet. Karty obsahují osm různých hodnot všechny se vyskytují ve stejném počtu všechny mohou být sejmuty se stejnou pravděpodobností pravděpodobnost sejmutí esa je 1 8. Př. 8: Urči pravděpodobnost výhry v 1. pořadí ve sportce. Sportka: 49 čísel, táhneme 6 (dodatkové číslo se pro výhru v prvním pořadí nepočítá) 49 možných výsledků tahu, všechny jsou stejně pravděpodobné pravděpodobnost 6 1 1 výhry je = 0, 000000072. 49 13983816 6 4

Př. 9: V osudí je 5 modrých, 2 zelené a 3 červené koule. Koule jsou náhodně taženy a po určení barvy zase vraceny do osudí. Urči pravděpodobnost vytažení: a) modré, b) zelené, c) červené koule. Pokud rozlišíme koule, je tažení každé koule stejně pravděpodobné a pravděpodobnost tažen každé z nich 1 Modrých koulí je 5 pravděpodobnost tažení modré koule je 5 Zelené koule jsou 2 pravděpodobnost tažení zelené koule je 2 Červené koule jsou 3 pravděpodobnost tažení červené koule je 3 Značení: Pokud je ω jeden z možných výsledků pokusu, značíme p( ω ) pravděpodobnost tohoto výsledku. Pravděpodobnosti p( ω ) výsledků náhodného pokusu jsou nezáporná čísla, jejichž součet je roven jedné. Shrnutí: Pravděpodobnost nějakého výsledku v žádném případě nepředpovídá výsledek konkrétního pokusu, ale určuje pouze hodnotu, ke které se blíží relativní četnosti při velkém množství pokusů. 5