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Formulario sulla probabilità matematica, utile per svolgere esercizi o per chi ne ha la possibilità di poterlo portare ai compiti in classe
Tipologia: Appunti
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Probabilità di un evento E p^ (^ E )=^ numero deicasi favorevoli numero dei casi possibili Esempio: probabilità che da un mazzo di 52 carte si peschi una carta di picche p^ (^ E )=^
Evento contrario p ( E )= 1 − p ( E ) Esempio: E= “esce un numero pari”, E = “non esce un numero pari”, cioè esce un numero dispari Eventi compatibili possono verificarsi contemporaneamente (esempio: E1=”esce una figura”, E2=”esce una carta di denara”) Eventi incompatibili non possono verificarsi contemporaneamente (esempio: E1=”esce una figura”, E2=”esce un 4”) Somma logica di eventi Unione di due eventi (si usa quando c’è “oppure”)
In cui p ( E 1 ∩ E 2 ) è la probabilità che i due eventi si verifichino contemporaneamente
Eventi dipendenti se il verificarsi di uno influenza il verificarsi di un altro (esempio: estrazione di palline senza reimmissione) Eventi indipendenti se il verificarsi di uno non influenza il verificarsi di un altro (esempio: estrazione di palline con reimmissione) Probabilità condizionata si usa quando si è già verificato un evento (SAPENDO CHE…). Per calcolare l’evento E2 sapendo che si è verificato E1 p (^) ( E 2 | E 1 ) = p ( E 2 ∩ E 1 ) p ( E 1 ) p ( E 2 ∩ E 1 ) è la probabilità che i due eventi si verifichino contemporaneamente Prodotto logico di eventi Intersezione di due eventi (si usa quando c’è “e”)
Per 3 eventi:
Schema delle prove ripetute si usa per trovare la probabilità che si realizzi un successo n volte relativamente ad un evento (esce una pallina 3 volte su 5 lanci, esce testa 3 volte….) P ( k, n )=
n
p k ∙ q n − k In cui: n=tentativi (esempio: volte in cui peschi) k=successi (volte in cui si deve verificare la condizione) p=probabilità del successo (ad esempio se deve uscire una pallina bianca per 5 volte, il successo è la probabilità che esca 1 pallina bianca) q=1-p Esempio: una macchina produce pezzi che risultano difettosi con una probabilità del 3%. Prendiamo 8 pezzi
3 ( 0,97 ) 5 Teorema di Bayes nel momento in cui un evento è già accaduto p (^) ( E 1 | E 2 ) = p ( E 1 ) ∙ p ( E 2 ∨ E 1 ) p ( E 2 ) In cui E2 è la probabilità dell’evento totale.