한 매장에서는 냉장고 10 대를 판매하고 있는데, 그 중 1 급품은 7 대, 2 급품은 3 대입니다. 누군가가 가게에 왔을 때, 그는 이미 두 벌을 팔았는데, 그에게 일류 것을 사달라고 부탁했다.

1 등품이 모두 팔릴 때 1 등품이 5 개 남으면 1 등품을 살 확률은 5/8 이고, 2 등품이 모두 팔릴 경우 1 등품을 살 확률은 7/8 이고, 1 등품과 2 등품이 각각 하나씩 팔릴 경우 1 등품을 살 확률은 3/4 이다.

예를 들면 다음과 같습니다.

확률 p1= (7/12) * (6/11) * (5//kloc

첫 번째는 이등이고 마지막 두 개는 1 등 P2 의 확률 = (3/12) * (7/11) * (6//kk

확률 P3 = (2/12) * (7/11) * (6/10)

따라서 후자의 두 가지가 모두 일류일 때 첫 번째이자 일류인 확률 =P 1/(P 1+P2+P3) 입니다.

= [(7 * 6 * 5)/(12 *11*10)]/ Kloc-0/0)+(2 * 7 * 6)/(12 *11*/kloc-;

= (7 * 6 * 5)/[(7 * 6 * 5)+(3 * 7 * 6)+(2 * 7 * 6)]

= 1/2

확률은 2 분의 1 이다.

확장 데이터:

발생 가능성의 정량화는' 확률' 을 도입했다. 독립 반복 실험의 총 횟수 n, 이벤트 a 주파수 μ, 이벤트 a 주파수 Fn(A)=μ/n, 이벤트 a 주파수 Fn(A) 에 안정값이 있습니까? 있는 경우 주파수 μ/n 의 안정값 P 를 이벤트 A 발생 확률이라고 하며 P(A)=p (확률의 통계적 정의) 로 기록됩니다.

P(A) 는 객관적이고 Fn(A) 는 경험에 의존한다. 통계학에서 N 이 크면 Fn(A) 의 값이 확률의 근사치로 사용되는 경우가 있습니다.

바이두 백과-확률