Это зависит. Потребовалось бы несколько предположений, которые вряд ли были бы верны, чтобы экстраполировать этот ответ из данных, приведенных для того, чтобы это была истинная вероятность сделать выстрел.
Можно оценить успех одного испытания на основе доли предыдущих испытаний, которые были успешными тогда и только тогда, когда испытания были независимыми и одинаково распределенными. Это предположение сделано в биномиальном (счетном) распределении, а также в геометрическом (ожидающем) распределении.
Тем не менее, съемка штрафных бросков вряд ли будет независимой или распределенной одинаково. Со временем, например, можно улучшить мышечную память. Если один неуклонно улучшается, то вероятность ранних выстрелов были ниже, чем 10%, а завершающие выстрелы были выше, чем 10%.
В этом примере мы до сих пор не знаем, как предсказать вероятность сделать первый выстрел. Насколько практика поможет вашему следующему сеансу? Насколько вы теряете мышечную память, возвращаясь через три недели?
Однако есть еще одна концепция, известная как личная вероятность. Эта довольно субъективная концепция основана на ваших личных знаниях ситуации. Он не обязательно представляет точную картину реальности, а скорее основан на собственной интерпретации событий.
Чтобы определить вашу личную вероятность, можно выполнить следующий мысленный эксперимент. Сколько вам может предложить кто-то другой, чтобы вы готовы поставить 1 доллар на происходящее событие?
Независимо от этого значения
Если вы готовы принять $ 9, то ваши личные шансы будут равны
Джексон весил 6 фунтов 3 унции, когда он родился. Когда ему было 4 недели, он весил 128 унций. Сколько веса Джексон набрал за эти 4 недели?
Джексон набрал 29 унций за 4 недели. Джексон весил 6 фунтов и 3 унции. Мы знаем, что 1 фунт = 16 унций означает 6 фунтов = 16 * 6 унций = 96 унций означает, что Джексон весил (96 + 3) унции = 99 унций. За 4 недели Джексон весил 128 унций. подразумевает, что Джексон получил (128-99) унций = 29 унций
Вероятность дождя завтра составляет 0,7. Вероятность дождя на следующий день равна 0,55, а вероятность дождя на следующий день - 0,4. Как вы определяете P («будет дождь два или более дня в течение трех дней»)?
577/1000 или 0,577 Как вероятности складываются в 1: вероятность первого дня, чтобы не идти дождь = 1-0,7 = 0,3 вероятность второго дня, чтобы не идти дождь = 1-0,55 = 0,45 вероятность третьего дня, чтобы не идти дождь = 1-0,4 = 0,6 различные возможности для дождя 2 дня: R означает дождь, NR означает не дождь. цвет (синий) (P (R, R, NR)) + цвет (красный) (P (R, NR, R)) + цвет (зеленый) (P (NR, R, R) Работа над этим: цвет (синий) ) (P (R, R, NR) = 0,7xx0,55xx0,6 = 231/1000 цвет (красный) (P (R, NR, R) = 0,7xx0,45xx0,4 = 63/500 цвет (зеленый) ( P (NR, R, R) = 0,3xx0,55xx0,4 = 33/500 Вероятность дождя 2 дня: 231/1000 + 63/500
Вероятность того, что вы опоздали в школу, составляет 0,05 в любой день. Учитывая, что вы спали поздно, вероятность того, что вы опоздали в школу, составляет 0,13. Являются ли события «Поздно в школу» и «Спал поздно» независимыми или зависимыми?
Они зависимы. Событие «поздно заснул» влияет на вероятность другого события «поздно в школу». Примером независимых событий является многократное подбрасывание монеты. Поскольку у монеты нет памяти, вероятности на втором (или более позднем) броске все еще равны 50/50 - при условии, что это справедливая монета! Дополнительно: Вы можете подумать над этим: вы встречаете друга, с которым вы не разговаривали годами. Все, что вы знаете, это то, что у него двое детей. Когда вы встречаете его, у него есть сын. Каковы шансы, что другой ребенок тоже сын? (нет, это не 50/50). Если вы получите это, вы больше никогда