Классическая вероятность события:
,
где P(A) — вероятность события A;
m — число благоприятных событий;
N — число всех возможных событий.
1) событие A — книга будет на эстонском, m — 6, N — 6+4=10
2) событие A₁ — книга с 1-й полки будет на эстонском, m — 6, N — 6+4=10
событие B₁ — книга со 2-й полки будет на эстонском, m — 5, N — 5+3=8
Произведение совместных событий:
событие A₂ — книга с 1-й полки будет на английском:
событие B₂ — книга со 2-й полки будет на английском:
Произведение совместных событий:
Сумма совместных событий:
1) 0,6 или 60% ;
2) 0,525 или 52,5%
биноминальное распределение - распределение количества «успехов» в последовательности из n независимых случайных экспериментов, таких что вероятность «успеха» в каждом из них равна p.
это распределение интенсивно используется в картах контроля качества, p - доля годной продукции, q - доля брака.
в телекоммуникации q - доля необслуженных (потерянных) вызовов.
представим себе испытание с двумя возможными : а и ас, где, скажем, а условно означает «успех», дополнительное событие ас – «неудачу».
серию независимых испытаний такого рода с одной и той же вероятностью успеха р=р(а) называют испытаниями бернулли.
примером может служить последовательное бросание монеты, в котором условно выпадение герба есть успех, а выпадение решетки – неудача.
каждый исход n испытаний здесь можно описать цепочкой событий , где или ас соответственно означает успех или неудачу в k-м испытании,
