Proprietà ed esempi di eventi reciprocamente non esclusivi

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Egbert Haynes

Sono considerati eventi reciprocamente non esclusivi a tutti quegli eventi che hanno la capacità di accadere simultaneamente in un esperimento. Il verificarsi di uno di essi non implica il mancato verificarsi dell'altro.

A differenza della loro controparte logica, eventi che si escludono a vicenda, l'intersezione tra questi elementi è diversa dal vuoto. Questo è:

A ∩ B = B ∩ A ≠

Poiché viene gestita la possibilità di simultaneità tra i risultati, gli eventi reciprocamente non esclusivi richiedono più di un'iterazione per coprire gli studi probabilistici..

Indice articolo

  • 1 Cosa sono eventi reciprocamente non esclusivi?
    • 1.1 Cosa sono gli eventi?
  • 2 Proprietà di eventi reciprocamente non esclusivi
  • 3 Esempio di eventi reciprocamente non esclusivi
  • 4 Riferimenti

Cosa sono eventi reciprocamente non esclusivi?

Fonte: pixabay.com

Probabilmente vengono gestiti due tipi di eventualità; Il verificarsi e il mancato verificarsi dell'evento. Dove i valori quantitativi binari sono 0 e 1. Gli eventi complementari fanno parte delle relazioni tra eventi, in base alle loro caratteristiche e particolarità che possono differenziarli o metterli in relazione tra loro..

In questo modo i valori probabilistici percorrono l'intervallo [0, 1], variando i loro parametri di occorrenza a seconda del fattore ricercato nella sperimentazione..

Due eventi reciprocamente non esclusivi non possono essere complementari. Perché deve esserci un insieme formato dall'intersezione di entrambi, i cui elementi sono diversi dal vuoto. Che non soddisfa la definizione di complemento.

Cosa sono gli eventi?

Sono possibilità ed eventi frutto della sperimentazione, capaci di offrire risultati in ciascuna delle loro iterazioni. Gli eventi generano i dati da registrare come elementi di insiemi e sottoinsiemi, le tendenze in questi dati sono motivo di studio per la probabilità.

  • Esempi di eventi sono:
  • La moneta puntava le teste.
  • La partita si è conclusa con un pareggio.
  • La sostanza chimica ha reagito in 1,73 secondi.
  • La velocità nel punto massimo era di 30 m / s.
  • I dadi hanno segnato il numero 4.

Proprietà di eventi reciprocamente non esclusivi

Siano A e B due eventi mutuamente non esclusivi appartenenti allo spazio campionario S.

A ∩ B ≠ ∅ e la probabilità che si verifichi la loro intersezione è P [A ∩ B]

P [A U B] = P [A] + P [B] - P [A ∩ B]; Questa è la probabilità che si verifichi un evento o un altro. A causa dell'esistenza di elementi comuni, l'intersezione deve essere sottratta per non aggiungere due volte.

Esistono strumenti nella teoria degli insiemi che facilitano notevolmente il lavoro con eventi reciprocamente non esclusivi..

Il diagramma di Venn tra di loro definisce lo spazio campionario come l'insieme dell'universo. Definendo al suo interno ogni insieme e sottoinsieme. È molto intuitivo trovare gli incroci, le unioni e i complementi richiesti nello studio.

Esempio di eventi reciprocamente non esclusivi

Un venditore di succhi decide di concludere la sua giornata e di dare il resto della sua merce a ogni passante. Per questo, serve tutto il succo invenduto in 15 bicchieri e vi mette un coperchio. Li lascia sul bancone affinché ogni persona prenda quello che preferisce.

È noto che il venditore è stato in grado di riempire

  • 3 bicchieri con succo di anguria (colore rosso) s1, s2, s3
  • 6 bicchieri con arancio (colore arancione) n1, n2, n3, n4, n5, n6
  • 3 bicchieri con manici (colore arancione) m1, m2, m3
  • 3 bicchieri con succo di limone (colore verde) l1, l2, l3

Definire la probabilità che si verifichino i seguenti eventi che si escludono a vicenda quando si beve un bicchiere:

  1. Sii agrume o arancia
  2. Sii agrumato o verde
  3. Che si tratti di frutta o verde
  4. Non essere agrumato o arancione

Viene utilizzata la seconda proprietà; P [A U B] = P [A] + P [B] - P [A ∩ B]

Dove, a seconda dei casi, definiremo gli insiemi A e B

Fonte: pexels.com

1-Per il primo caso, i gruppi sono definiti come segue:

A: be citrico = n1, n2, n3, n4, n5, n6, l1, l2, l3

B: essere arancione = n1, n2, n3, n4, n5, n6, m1, m2, m3

A ∩ B: n1, n2, n3, n4, n5, n6

Per definire la probabilità di un evento utilizziamo la seguente formula:

Caso specifico / Casi possibili

P [A] = 9/15

P [B] = 9/15

P [A ∩ B] = 6/15

P [A U B] = (9/15) + (9/15) - (6/15) = 12/15

Quando questo risultato viene moltiplicato per 100, si ottiene la percentuale di possibilità che questo evento ha.

(12/15) x 100% = 80%

2-Per il secondo caso, i gruppi sono definiti

A: be citrico = n1, n2, n3, n4, n5, n6, l1, l2, l3

B: be green = l1, l2, l3

A ∩ B: l1, l2, l3

P [A] = 9/15

P [B] = 3/15

P [A ∩ B] = 3/15

P [A U B] = (9/15) + (3/15) - (3/15) = 9/15

(9/15) x 100% = 60%

3-Per il terzo caso, procedere allo stesso modo

A: be fruit = n1, n2, n3, n4, n5, n6, l1, l2, l3, m1, m2, m3, s1, s2, s3

B: be green = l1, l2, l3

A ∩ B: l1, l2, l3

P [A] = 15/15

P [B] = 3/15

P [A ∩ B] = 3/15

P [A U B] = (15/15) + (3/15) - (3/15) = 15/15

(15/15) x 100% = 100%

In questo caso la condizione "Lascia che sia frutto" include l'intero spazio campionario, rendendo la probabilità di 1.

4- Per il terzo caso, procedere allo stesso modo

A: not citrus = m1, m2, m3, s1, s2, s3

B: essere arancione = n1, n2, n3, n4, n5, n6, m1, m2, m3

A ∩ B: m1, m2, m3

P [A] = 6/15

P [B] = 9/15

P [A ∩ B] = 3/15

P [A U B] = (6/15) + (9/15) - (3/15) = 12/15

(12/15) x 80% = 80%

 Riferimenti

  1. IL RUOLO DEI METODI STATISTICI IN INFORMATICA E BIOINFORMATICA. Irina Arhipova. Latvia University of Agriculture, Lettonia. [email protected]
  2. Statistiche e valutazione delle prove per gli scienziati forensi. Seconda edizione. Colin G.G. Aitken. Scuola di Matematica. L'Università di Edimburgo, Regno Unito
  3. TEORIA DI BASE DELLA PROBABILITÀ, Robert B. Ash. Dipartimento di Matematica. Università dell'Illinois
  4. STATISTICA elementare. Decima edizione. Mario F. Triola. Boston St..
  5. Matematica e Ingegneria in Informatica. Christopher J. Van Wyk. Istituto di informatica e tecnologia. National Bureau of Standards. Washington, D.C. 20234
  6. Matematica per l'informatica. Eric Lehman. Google inc.
    F Thomson Leighton Dipartimento di Matematica e Computer Science and AI Laboratory, Massachusetts Institute of Technology; Akamai Technologies

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