ほとんどの確率の質問は文章題であり、問題を設定し、解決するために与えられた情報を分解する必要があります。 問題を解決するプロセスはめったに簡単ではなく、完璧にするために練習が必要です。 確率は数学や統計で使用され、天気予報からスポーツイベントまで日常生活で見られます。 少しの練習といくつかのヒントがあれば、確率を計算するプロセスをより管理しやすくすることができます。
キーワードを見つけます。 確率文章題を解く際の重要なヒントの1つは、キーワードを見つけることです。これは、使用する確率のルールを特定するのに役立ちます。 キーワードは「and」、「or」、「not」です。 たとえば、次の文章題について考えてみましょう。「ジェーンがチョコレートとバニラの両方を選択する確率はどれくらいですか。 彼女がチョコレートを60%、バニラを70%、どちらも10%も選択していないことを考えると、アイスクリームコーン。」この問題にはキーワードがあります。 "そして。"
確率の正しいルールを見つけます。 キーワード「and」の問題の場合、使用する確率の法則は乗算規則です。 キーワード「または」の問題の場合、使用する確率のルールは加算ルールです。 キーワード「not」の問題の場合、使用する確率のルールは補完ルールです。
求められているイベントを特定します。 複数のイベントが発生する可能性があります。 イベントは、確率を解決しようとしている問題の発生です。 問題の例は、ジェーンがチョコレートとバニラの両方を選択するというイベントを要求することです。 したがって、本質的には、彼女がこれら2つのフレーバーを選択する可能性が必要です。
必要に応じて、イベントが相互に排他的であるか独立しているかを判断します。 乗算のルールを使用する場合、2つから選択できます。 イベントAとBが独立している場合は、ルールP(AとB)= P(A)x P(B)を使用します。 イベントが依存している場合は、ルールP(AおよびB)= P(A)x P(B | A)を使用します。 P(B | A)は条件付き確率であり、イベントBがすでに発生している場合にイベントAが発生する確率を示します。 同様に、加算のルールについては、2つから選択できます。 イベントが相互に排他的である場合は、ルールP(AまたはB)= P(A)+ P(B)を使用します。 イベントが相互に排他的でない場合は、ルールP(AまたはB)= P(A)+ P(B)-P(AおよびB)を使用します。 補完ルールの場合、常にルールP(A)= 1-P(〜A)を使用します。 P(〜A)は、イベントAが発生しない確率です。
方程式の別々の部分を見つけます。 確率の各方程式には、問題を解決するために埋める必要のあるさまざまな部分があります。 この例では、キーワードが「and」であり、使用するルールが乗算のルールであると判断しました。 イベントは依存しないため、ルールP(AおよびB)= P(A)x P(B)を使用します。 このステップでは、P(A)=イベントAが発生する確率、P(B)=イベントBが発生する確率を設定します。 問題は、P(A =チョコレート)= 60%およびP(B =バニラ)= 70%であることを示しています。
値を方程式に代入します。 イベントAが表示されている場合は「チョコレート」という単語に、イベントBが表示されている場合は「バニラ」という単語に置き換えることができます。 例に適切な式を使用し、値を代入すると、式はP(チョコレートとバニラ)= 60%x 70%になります。
方程式を解きます。 前の例を使用すると、P(チョコレートとバニラ)= 60パーセントx70パーセントです。 パーセンテージを小数に分解すると、両方のパーセンテージを100で割ると、0.60 x0.70になります。 この乗算により、値は0.42になります。 100を掛けて答えをパーセンテージに戻すと、42パーセントになります。
警告
- 2つのイベントは、両方を同時に発生させることができない場合、相互に排他的であることがわかっています。 それらが同時に発生する可能性がある場合、そうではありません。 一方のイベントがもう一方のイベントの結果に依存しない場合、2つのイベントは独立していることがわかっています。 これらの定義は、前の手順を完了するために使用されます。 これらの問題を解決するには、これらの実用的な知識が必要です。
著者について
ミシェルフリーゼンは2003年に書き始めました。 eHowに貢献している彼女は、ソフトウェアエンジニアであり、統計およびコンピューター情報システムの非常勤講師でもあります。 フリーゼンは、工学管理の理学修士と金融工学の証明書を保持しています。 ミズーリ科学大学で応用数学とコンピューターサイエンスの理学士号を取得し、 技術。
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