Khi chúng ta gặp một vấn đề bao gồm nhiều sự kiện, dưới một hình thức nào đó, để hiểu được các kết quả có thể xảy ra và xác suất của chúng, chúng ta phải hiểu bản chất của mối quan hệ giữa các sự kiện này. Nếu một sự kiện không ảnh hưởng đến kết quả của một sự kiện khác, chúng tôi gọi đó là một sự kiện độc lập. Nếu một trong các sự kiện ảnh hưởng đến kết quả của một sự kiện khác, dù sao đi nữa, chúng tôi gọi đây là ảnh hưởng phụ thuộc. Điều này sẽ thay đổi cách chúng ta tiếp cận toán học đằng sau điều này. Các bảng tính và bài học này chỉ cho học sinh cách quyết định sự kiện nào phụ thuộc và sự kiện nào độc lập đối với xác suất đơn giản Show căn chỉnh tiêu chuẩn. HSS-CP. A. 2
bài tập về nhàĐây là tất cả về việc ghi nhãn tình huống có thể rất hữu ích
Bảng thực hànhBây giờ những điều này dẫn chúng ta đến việc xác định xác suất dựa trên các tình huống
Trắc nghiệm kỹ năng toán họcĐây là những ví dụ tuyệt vời về những gì chúng ta đã thấy trong các bài kiểm tra trước đây
Sự khác biệt giữa các sự kiện độc lập và phụ thuộc là gì? Sự kiện là kết quả có thể xảy ra trong một thử nghiệm hoặc một tình huống mà chúng tôi đang chú ý đến. Thống kê phổ biến nhất có các sự kiện có thể được phân loại là phụ thuộc hoặc độc lập. Trên thực tế, sự tồn tại của một sự kiện có thể cung cấp bằng chứng về sự kiện kia và do đó gợi ý về sự phụ thuộc hoặc độc lập của nó. Nói chung, một sự kiện phụ thuộc khi nó cung cấp thông tin về sự kiện kia và được chấp nhận là độc lập nếu nó không cung cấp manh mối/thông tin về bất kỳ sự kiện nào sau nó. Hãy đi sâu hơn vào bản chất của mỗi Sự kiện phụ thuộc. Một sự kiện phải có ảnh hưởng đến một sự kiện khác để được phụ thuộc. Nói một cách đơn giản, một sự kiện phụ thuộc sẽ chỉ phụ thuộc khi một sự kiện khác xảy ra trước và nó phụ thuộc vào sự kiện đó. Điều này cũng áp dụng trong các tình huống thực tế. Ngoài đời, việc bạn đi nghỉ hay không hoàn toàn phụ thuộc vào số tiền bạn tiết kiệm được cho chuyến đi. Ngoài việc có thời gian rảnh rỗi để làm như vậy Sự kiện độc lập. Một sự kiện được cho là độc lập khi nó không phụ thuộc vào một sự kiện khác hoặc xác suất xảy ra của nó phụ thuộc vào một sự kiện trước đó. Đơn giản là không cần tương quan hoặc tiếp xúc ảnh hưởng đến kết quả ở đây. Ví dụ, màu xe ô tô hay túi xách của bạn hoàn toàn không ảnh hưởng đến nơi bạn làm việc và cách bạn làm việc Các công thức chúng tôi sử dụng với kỹ năng nàyBạn sẽ thấy rằng trong hầu hết các trường hợp, bạn sẽ tìm kiếm xác suất của các sự kiện độc lập thường xuyên hơn không. Phương trình được sử dụng mô tả như. P (tổng thể) = P (A) x P (B). Trong đó A và B là xác suất của hai sự kiện chúng ta đang khám phá. Khi bạn bắt đầu giải quyết các dạng thống kê nâng cao hơn, bạn sẽ bắt đầu gặp phải các sự kiện phụ thuộc. Công thức được sử dụng là như nhau, bạn chỉ cần tính đến sự kiện thứ hai mà theo sơ đồ của chúng tôi là biến B. Điều này thường xảy ra trong các mẫu mà bạn lấy từ nhóm các lựa chọn trong sự kiện A, nhưng bạn không thay thế lựa chọn được thực hiện trong sự kiện đầu tiên đó (A). Điều này cuối cùng ảnh hưởng đến kích thước mẫu của bạn cho sự kiện (B). Chỉ cần tập trung sự chú ý của bạn vào cỡ mẫu tiềm năng trong mẫu B và bạn sẽ ổn thôi. |
