Középiskolai matematika · 10. osztály

Valószínűség
számítás

Interaktív tananyag szimulációkkal, feladatokkal és kísérletekkel.

Alapfogalmak

Mit értünk valószínűségen? Hogyan mérjük?

Mi a valószínűség?

A valószínűség egy szám, amely megmutatja, mekkora az esélye annak, hogy egy adott esemény bekövetkezik. Értéke mindig 0 és 1 közé esik (vagy százalékban: 0% és 100% közé).

P(A) = kedvező esetek száma / összes lehetséges eset

Például: egy szabályos érmét feldobva mennyi a fej valószínűsége?

P(fej) = 1 / 2 = 0,5 = 50%
🎲 Kísérlet

Véletlenszerű folyamat, amelynek kimenetele előre nem tudható biztosan.

Pl. kockadobás, érmefeldob

📋 Eseménytér

Az összes lehetséges kimenetel halmaza (Ω, omega).

Kocka: Ω = {1,2,3,4,5,6}

📌 Esemény

Az eseménytér egy részhalma — azok a kimenetelek, amelyek „teljesítik" a feltételt.

„Páros szám" = {2,4,6}

⚖️ Egyenlő esélyek

Ha minden kimenetel ugyanolyan valószínű, akkor a laplace-formula alkalmazható.

Szabályos kocka, érme

Valószínűség skála

Kattints az értékre, hogy példát láss!

0
lehetetlen
0,25
0,5
fele-fele
0,75
1
biztos
Valószínűség axiómái
TulajdonságJelölésMagyarázat
NemnegatívP(A) ≥ 0Valószínűség nem lehet negatív
NormáltP(Ω) = 1Valami biztosan bekövetkezik
AdditívP(A∪B) = P(A)+P(B)Kizáró eseményekre
KomplementerP(Ā) = 1 − P(A)Az ellentétes esemény valószínűsége

Érmefeldob kísérlet

Kattints az érmére, vagy dobd fel sokszor — figyeld meg a relatív gyakoriság közelítését!

🪙
0 Összes
0 Fej 👑
0 Írás ✍️
Rel. gyak.
Fej
Írás
A dobások eredménye itt jelenik meg...
Mit látunk?

Kevés dobásnál a relatív gyakoriság ingadozhat, de ahogy nő a kísérletek száma, egyre közelebb kerül az elméleti 0,5-höz. Ezt mondja ki a nagy számok törvénye.

lim (n→∞) k/n = P(A)

ahol k = a kedvező esetek száma, n = összes kísérlet.

Dobókocka elemzés

Válassz eseményt, számítsd ki a valószínűségét, majd ellenőrizd szimulációval!

Válaszd ki a kedvező eseteket!

Kattints az oldalakra a kijelöléshez:

P = 0/6 = 0
Dobás eredményei
Még nem dobtunk. Jelöld ki az oldalakat felül, majd dobj!
Példaesemények

Események kapcsolata

Unió, metszet, komplementer — Venn-diagramon szemléltetve

Állítsd be az eseményeket!
P(A) esemény mérete 0.40
P(B) esemény mérete 0.40
Átfedés mértéke 0.10
Számított értékek
KifejezésÉrtéke
P(A)
P(B)
P(A∩B)
P(A∪B)
KifejezésÉrtéke
P(Ā)
P(B̄)
P(csak A)
P(csak B)
P(A∪B) = P(A) + P(B) − P(A∩B)
Kizáró és független események
Kizáró

Ha A és B kizárják egymást (P(A∩B)=0), akkor nem következhetnek be egyszerre.

P(A∪B) = P(A) + P(B)

Pl. kockadobásnál „1-est dob" és „6-ost dob"

Független

Ha A és B független, az egyik bekövetkezése nem befolyásolja a másikét.

P(A∩B) = P(A) · P(B)

Pl. két különböző dobókocka eredménye

Feltételes valószínűség

Mi az esélye A-nak, ha tudjuk, hogy B bekövetkezett?

A feltételes valószínűség képlete

A feltételes valószínűség megmutatja, mekkora A valószínűsége, ha már tudjuk, hogy B megtörtént:

P(A|B) = P(A∩B) / P(B)

Az egyenes vonal „|" olvasata: „feltéve, hogy".

Interaktív példa: kártyajáték

Egy 52 lapos franciakártyából húzunk egyet. Kattints az eseményre:

Válassz egy eseményt a gombokkal!

Szorzási tétel és teljes valószínűség
Szorzási tétel
P(A∩B) = P(A) · P(B|A)

A metszet valószínűsége kifejezhető az A valószínűségével és a B|A feltételes valószínűséggel.

Teljes valószínűség tétele
P(B) = Σ P(B|Aᵢ)·P(Aᵢ)

Ha az Aᵢ-k teljes rendszert alkotnak, összeadva adják P(B)-t.

Bayes-tétel

A Bayes-tétel lehetővé teszi az „okból következtetni az okozatra" jellegű számítást:

P(A|B) = P(B|A) · P(A) / P(B)

Ez az alapja a modern gépi tanulásnak, spam-szűrőknek, orvosi diagnosztikának!

🧪 Orvosi példa: Egy betegség előfordulása 1%. Egy teszt 99%-ban helyes pozitív és 5%-ban téves pozitív. Ha a teszt pozitív, mekkora a valódi betegség esélye? — A Bayes-tétel alapján kb. 17%! (Nem 99%!)

Feladatok

Teszteld a tudásod! 8 feladat, azonnali visszajelzéssel.

Aktuális pontszám
0
Kérdés
1 / 8