너는 최대 몇 번이나 모든 자물쇠를 열어볼 수 있니? 키워드' 가장 많다' 는 사실 이렇게 계산해야 한다. 처음에는 5 개의 열쇠가 있었고, 마지막 열쇠와 잠금 쌍을 확인할 수 있었다. 그럼 남은 4 개는 3 번만, 나머지 3 개는 2 번만, 나머지 2 개는 1 번만, 합치면 4+3+ 입니다.
확장 데이터:
수능 수학 문제 확률 기초
독립 사건은 곱셈을 통해 완성됩니다. 즉, 두 번째 결과는 첫 번째 영향을 받지 않습니다.
상호 배타적인 사건은 덧셈을 통해 이루어진다. 즉, 첫 번째 일이 발생했고, 두 번째 일은 일어나지 않았다.
확률은 본질적으로 두 가지 계산 원칙의 문제이다.
한 가지 일을 완성하는 데는 다른 방법이 있고, 각 방식마다 다른 방법이 있다. 이런 식으로, 이 일을 완성하는 모든 방법은 반드시 각 방법의 방법을 더해야 한다. (덧셈 원리)
만약 한 가지 일을 완성하는 데 다른 단계가 있다면, 각 단계마다 다른 방법이 있다. 이렇게 하면 이 일을 완성하는 모든 방법에 단계의 모든 방법을 곱해야 한다. (곱셈 원리)
수능 수학 확률 통계
이산 무작위 변수 분포 테이블
1. 무작위 변수 및 관련 개념
① 무작위 테스트의 결과는 하나의 변수로 나타낼 수 있는데, 이를 무작위 변수라고 하며, 일반적으로 그리스어 글자 ξ, η 등으로 표기한다.
② 무작위 변수의 가능한 값은 일정한 순서로 하나씩 나열될 수 있다. 이 무작위 변수를 이산 무작위 변수라고 합니다.
③ 무작위 변수는 일정 간격 내의 모든 값을 취할 수 있습니다. 이러한 무작위 변수를 연속 무작위 변수라고 합니다.
2. 이산 무작위 변수 분포 테이블.
① 이산 무작위 변수 분포 테이블의 개념과 특성.
4. 샘플링 방법 및 전체 분포 추정
샘플링법
1. 단순 무작위 샘플링: 전체 수를 N 으로 설정합니다. 각 추출 방법으로 샘플을 추출하고 각 개인이 추출될 확률이 같으면 단순 무작위 샘플링이라고 합니다. 일반적으로 사용되는 것은 추첨법과 난수 표법이다.
2. 시스템 샘플링: 집단에 많은 사람들이 있을 때, 집단을 여러 균형 잡힌 부분으로 나누고, 미리 정해진 규칙에 따라 각 부분에서 1 개인을 추출하여 원하는 샘플을 얻을 수 있습니다. 이 샘플을 시스템 샘플링 (기계 샘플링이라고도 함) 이라고 합니다.
3. 계층 샘플링: 알려진 전체가 몇 가지 차이가 뚜렷한 부분으로 구성된 경우, 종종 여러 부분으로 나누어 각 부분의 비율에 따라 샘플링합니다. 이 샘플을 계층적 샘플링이라고 합니다.
인구 분포의 샘플 추정
전체 분포는 일반적으로 알기 어렵기 때문에 샘플의 빈도 분포를 사용하여 전체 분포를 추정하는 경우가 많습니다. 일반적으로, 표본의 양이 많을수록, 이런 추정은 더욱 정확하다.
인구 분포: 인구 값의 확률 분포 법칙을 흔히 인구 분포라고 합니다.
집단의 개인이 몇 가지 다른 값을 취하면 그들의 빈도 분포표는 샘플 책의 다른 값과 해당 빈도수로 표현되며, 기하학적 표현은 해당 막대 그래프입니다.
집단의 개인 값이 일정 간격 내에 있을 때 빈도 분포 히스토그램을 사용하여 해당 샘플의 빈도 분포를 나타냅니다.
전체 밀도 곡선: 샘플 양이 무한히 증가하고 그룹 거리가 무한히 감소하면 빈도 분포 히스토그램은 매끄러운 곡선, 즉 전체 밀도 곡선에 무한히 가까워집니다.